[发明专利]一种文本推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种文本推荐方法，其特征在于，包括：

获取候选问答集合，所述候选问答集合包括候选询问文本以及所述候选询问文本对应的候选答复文本；

对所述候选答复文本进行分析，以获取所述候选答复文本的属性信息；

将所述属性信息与目标特征信息进行特征匹配，基于特征匹配结果从所述候选答复文本中筛选目标答复文本；

根据所述目标答复文本以及所述目标答复文本对应的候选询问文本，生成目标问答集合；

当接收到待处理询问文本时，从所述目标问答集合中查找与所述待处理询问文本匹配的答复文本，并基于所述待处理询问文本推荐所述答复文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述候选答复文本进行分析，以获取所述候选答复文本的属性信息，包括：

通过训练后分类模型根据目标特征信息对所述候选答复文本进行特征提取，得到文本特征；

对所述文本特征进行分析，得到所述候选答复文本的属性信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述训练后分类模型包括多层节点，所述多层节点中每个节点存储有目标特征信息，所述将所述属性信息与目标特征信息进行特征匹配，基于特征匹配结果从所述候选答复文本中筛选目标答复文本，包括：

从多层节点中确定当前节点，将所述属性信息与所述当前节点对应的目标特征信息进行特征匹配，基于特征匹配结果从所述候选答复文本中筛选目标答复文本；

将所述目标答复文本以及所述目标答复文本对应的候选询问文本，作为所述当前节点的子节点的候选问答集合；

将所述子节点作为当前节点，返回执行所述将所述属性信息与所述当前节点对应的目标特征信息进行特征匹配的操作，直到所述当前节点为目标节点，并将得到的所述子节点的候选问答集合中的候选答复文本作为所述目标答复文本。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取候选问答集合，包括：

获取候选询问文本以及所述候选询问文本对应的待处理答复文本；

通过问答模型将所述候选询问文本和所述待处理答复文本进行向量嵌入处理，得到所述候选询问文本与所述候选答复信息之间的表征向量；

对所述表征向量进行答复文本提取，得到与所述待处理答复文本对应的候选答复文本；

根据所述候选答复文本以及所述候选答复文本对应的候选询问文本生成候选问答集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过问答模型对所述表征向量进行答复文本提取，得到与所述待处理答复文本对应的候选答复文本，包括：

通过问答模型预测所述表征向量中每个字符所在位置作为候选答复文本的候选开始位置的开始概率，以及每个字符所在位置作为候选答复文本的候选结束位置的结束概率；

基于所述开始概率从所述候选开始位置中确定开始位置，以及基于所述结束概率从所述候选结束位置中确定结束位置；

基于所述开始位置和所述结束位置从所述待处理答复文本中确定候选答复文本。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取候选问答集合之前，所述方法还包括：

通过初始分类模型获取问答样本集合，以及确定所述问答样本集合对应的节点和所述节点对应的目标特征信息；

基于所述节点对应的目标特征信息从所述问答样本集合中确定问答样本子集；

基于所述问答样本子集生成所述节点的子节点，以及根据所述问答样本子集确定所述子节点对应的目标特征信息；

将所述问答样本子集作为所述问答样本集合，以及将所述子节点作为所述节点，返回执行所述基于所述节点对应的目标特征信息从所述问答样本集合中确定问答样本子集，直至满足预设循环结束条件，得到训练后分类模型。