[发明专利]一种智能问答方法及装置

说明书

本申请提供一种智能问答方法及装置，涉及人工智能领域，也可用于金融领域，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。本申请能够利用预先构建的模型获取用户提问所对应的专业回答以及智能回答。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，可以用于金融领域，具体是一种智能问答方法及装置。

背景技术

对于各个专业领域基础性知识的重复解答是一项枯燥乏味的工作，随着人工智能技术及深度学习技术的飞速发展，这项工作在一定程度上可由机器自动完成。相较于一般的知识检索技术，智能问答技术能够更好地应对用户的多样化及精细化提问需求，更准确地捕捉到用户的提问意图。

传统的智能问答通常由两种实现方式：一种是以问答对的方式构建语料库，通过计算语料库中问题的相似度来匹配问题，进而给出问题所对应的回答。这种智能问答方式较为简单，系统实现也较为容易，但无法给出超出语料库知识范围的回答。另一种智能问答基于知识图谱实现，将问答对所包含的关系实体提炼为知识图谱，通过识别问题中的实体来检索知识图谱，进而生成回答。然而，利用现有方法构建知识图谱往往存在一定的困难，系统实现也更为复杂。

此外，当用户的提问在上述语料库及知识图谱中都难以找到对应回答时，以上两种方法也将失效。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种智能问答方法及装置，能够利用预先构建的模型获取用户提问所对应的专业回答以及智能回答。

为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种智能问答方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，预先训练开放领域智能问答模型的步骤，包括：