[发明专利]自动问答方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种自动问答方法，其特征在于，所述方法包括：

获取输入问题的输入问题句向量，以及K组问答句向量模板，每组所述问答句向量模板包括成对出现的问题文本句向量和答复文本句向量，K为大于1的整数；

基于第一注意力机制，融合所述输入问题句向量和所述问题文本句向量，得到问题综合类别向量；以及基于第二注意力机制，融合所述输入问题句向量和所述答复文本句向量，得到答复综合类别向量；

根据所述输入问题句向量、所述问题综合类别向量和所述答复综合类别向量，得到类别概率，所述类别概率用于表示所述输入问题属于所述K组问答句向量模板中的目标问答句向量模板的概率；

根据所述类别概率，将所述目标句向量模板对应的答复文本确定为所述输入问题的输出答复。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第一注意力机制，根据所述输入问题句向量和所述问题文本句向量，得到问题综合类别向量，包括：

将所述输入问题句向量分别和所述K组问答句向量模板内的问题文本句向量进行向量交互，得到K组问题重要性权重；所述K组问题重要性权重中的第k₁组问题重要性权重用于表示所述输入问题与所述第k₁组问答句向量模板对应的问题文本的相关程度，1≤k₁≤K，k₁为正整数；

根据所述K组问题重要性权重，得到K个问题注意力权重；

获取K个问题类别向量，所述K个问题类别向量中的第k₂组问题类别向量用于表示所述第k₂组问答句向量模板内的问题文本句向量的均值，1≤k2≤K，k₂为正整数；

加权组合所述K个问题注意力权重和所述K个问题类别向量，计算得到所述问题综合类别向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述K组问题重要性权重，得到K个问题注意力权重，包括：

取所述K组问题重要性权重中每组问题重要性权重的由大到小排序的前a个值，组合得到问题重要性权重序列，所述问题重要性权重序列包括a*K个问题重要性权重，a为正整数；

从所述问题重要性权重序列中提取出所述K个问题注意力权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于第二注意力机制，融合所述输入问题句向量和所述答复文本句向量，得到答复综合类别向量，包括：

将所述输入问题句向量分别和所述K组问答句向量模板内的答复文本句向量进行向量交互，得到K组答复重要性权重，所述K组答复重要性权重中的第k₃组答复重要性权重用于表示所述输入问题与所述第k₃组问答句向量模板对应的答复文本的相关程度，1≤k₃≤K，k₃为正整数；

根据所述K组答复重要性权重，得到K个答复注意力权重；

获取K个答复类别向量，所述K个答复类别向量中的第k₄组答复类别向量用于表示所述第k₄组问答句向量模板内的答复文本句向量的均值，1≤k₄≤K，k₄为正整数；

加权组合所述K个答复注意力权重和所述K个答复类别向量，计算得到所述答复综合类别向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述K组答复重要性权重，得到K个答复注意力权重，包括：

取所述K组答复重要性权重中每一组答复重要性权重的由大到小排序的前b个值，组合得到答复重要性权重序列，所述答复重要性权重序列包括b*K个答复重要性权重，b为正整数；

从所述答复重要性权重序列中提取出所述K个答复注意力权重。