[发明专利]智能问答方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供了一种智能问答方法、装置、设备及计算机可读存储介质；涉及人工智能技术领域，方法包括：对预设背景知识、目标问题与预设备选答案集合中的当前备选答案进行文本语篇划分与词汇级特征处理，得到语篇集合、每个语篇之间的连接关系以及词汇特征序列；将语篇作为节点，根据连接关系连接语篇集合对应的每个节点，生成语篇逻辑关系图；根据语篇逻辑关系图，在每个节点与相邻节点之间进行节点特征传递，得到每个节点对应的推理特征；每个节点的节点特征根据每个节点对应的语篇在词汇特征序列中对应的特征向量计算得到；结合推理特征与词汇特征序列，确定目标问题对应的目标预测答案。通过本申请，能够提高智能问答的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种智能问答方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，在利用神经网络实现自然语言处理中的智能问答任务时，通常的方法是通过给定的背景文本、问题和备选答案生成输入序列，使用预训练语言模型对输入序列中各个词汇之间的关系进行理解，进而基于理解的内容进行预测，来得到备选答案为正确答案的概率。然而，目前基于对文本中若干个词汇之间关系的理解来进行推理的方法，在面对智能问答任务中较为复杂的逻辑推理任务时所提供的信息量不足，从而降低了智能问答方法的准确性。

发明内容

本申请实施例提供一种智能问答方法、装置、设备及计算机可读存储介质，能够提高智能问答的准确性。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供一种智能问答方法，包括：

对预设背景知识、目标问题与预设备选答案集合中的当前备选答案进行文本语篇划分，得到语篇集合以及每个语篇之间的连接关系；

对所述预设背景知识、所述目标问题与所述当前备选答案进行词汇级特征处理，得到词汇特征序列；所述词汇特征序列包含所述预设背景知识、所述目标问题与所述当前备选答案中每个词汇对应的词汇特征；

将所述语篇集合中的每个语篇作为节点，根据所述连接关系连接每个节点，生成语篇逻辑关系图；

根据所述每个节点在所述词汇特征序列中对应的词汇特征得到每个节点的节点特征；并根据所述语篇逻辑关系图，在所述每个节点与相邻节点之间进行节点特征传递，得到所述每个节点对应的推理特征；

结合所述推理特征与所述词汇特征序列，确定所述目标问题对应的目标预测答案。

本申请实施例提供一种智能问答装置，包括：

语篇划分模块，用于对预设背景知识与目标问题与预设备选答案集合中的当前备选答案进行文本语篇划分，得到语篇集合以及每个语篇之间的连接关系；

词汇特征处理模块，用于对所述预设背景知识、所述目标问题与所述当前备选答案进行词汇级特征处理，得到词汇特征序列；所述词汇特征序列包含所述预设背景知识、所述目标问题与所述当前备选答案中每个词汇对应的词汇特征；

图生成模块，用于将所述语篇集合中的每个语篇作为节点，根据所述连接关系连接每个节点，生成语篇逻辑关系图；

特征传递模块，用于根据所述每个节点在所述词汇特征序列中对应的词汇特征得到每个节点的节点特征；并根据所述语篇逻辑关系图，在所述每个节点与相邻节点之间进行节点特征传递，得到所述每个节点对应的推理特征；

预测模块，用于结合所述推理特征与所述词汇特征序列，确定所述目标问题对应的目标预测答案。