[发明专利]一种智能问答方法及装置

权利要求书

1.一种智能问答方法，其特征在于，包括：

利用预先训练的实体识别模型在预先构建的专业领域知识图谱中检索用户提问所对应的专业回答；

如果检索失败，利用预先训练的开放领域智能问答模型获得所述用户提问所对应的智能回答。

2.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，在利用预先训练的实体识别模型在预先构建的专业领域知识图谱中检索用户提问所对应的专业回答之前，还包括：

在预先构建的专业领域知识库中检索所述用户提问所对应的简要回答；若检索失败，利用预先训练的实体识别模型在预先构建的专业领域知识图谱中检索用户提问所对应的专业回答。

3.根据权利要求2所述的智能问答方法，其特征在于，所述在预先构建的专业领域知识库中检索所述用户提问所对应的简要回答，包括：

确定所述用户提问所对应的提问句向量；

计算所述提问句向量与存储于所述专业领域知识库中的各预设问题所对应的预设句向量之间的相似度；

将所述相似度最大的预设句向量所对应的简要回答作为所述用户提问所对应的简要回答。

4.根据权利要求3所述的智能问答方法，其特征在于，所述确定所述用户提问所对应的提问句向量，包括：

对所述用户提问所对应的文本进行分词处理；

提取分词后的文本中各词汇所对应的词向量；

对所述词向量进行加权平均计算，得到所述提问句向量。

5.根据权利要求2所述的智能问答方法，其特征在于，预先训练实体识别模型的步骤，包括：

利用所述专业领域知识库中的专业领域知识训练BERT机器学习模型，得到实体识别模型。

6.根据权利要求5所述的智能问答方法，其特征在于，预先构建专业领域知识图谱的步骤，包括：

获取所述专业领域知识的数量及回答满意率；

确定所述专业领域知识的数量是否满足第一阈值以及所述回答满意率是否满足第二阈值；

如果所述第一阈值及所述第二阈值均被满足，则在所述专业领域知识库中生成所述专业领域知识所对应的知识图谱三元组；

利用所述知识图谱三元组构建所述专业领域知识图谱。

7.根据权利要求1所述的智能问答方法，其特征在于，预先训练开放领域智能问答模型的步骤，包括：

将获取到的开放领域语料库作为初始训练集输入长短期记忆神经网络模型进行训练，得到初始开放领域智能问答模型；

按照预设时间间隔，利用不断更新的开放领域语料库对所述初始开放领域智能问答模型进行迭代训练，得到所述开放领域智能问答模型。

8.一种智能问答装置，其特征在于，包括：

专业回答生成单元，用于利用预先训练的实体识别模型在预先构建的专业领域知识图谱中检索用户提问所对应的专业回答；

智能回答生成单元，用于当检索失败时，利用预先训练的开放领域智能问答模型获得所述用户提问所对应的智能回答。

9.根据权利要求8所述的智能问答装置，其特征在于，还包括：

数量及满意率获取单元，用于获取所述专业领域知识的数量及回答满意率；

阈值判断单元，用于确定所述专业领域知识的数量是否满足第一阈值以及所述回答满意率是否满足第二阈值；

三元组生成单元，用于当所述第一阈值及所述第二阈值均被满足时，则在所述专业领域知识库中生成所述专业领域知识所对应的知识图谱三元组；

知识图谱构建单元，用于利用所述知识图谱三元组构建所述专业领域知识图谱。

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述的智能问答方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的智能问答方法的步骤。