[发明专利]一种基于知识图谱的答案查询方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种基于知识图谱的答案查询方法、装置及电子设备。方法包括：获取用户端的提问语句。在已构建的知识图谱中，确定包含提问语句中实体的搜索子图，并根据搜索子图确定由实体指向候选答案的至少两条候选路径。将各候选路径与提问语句中的问题、答案类型组合成特征向量输入至预先设置的人工智能模型，得到各候选路径的置信度值，人工智能模型是基于样本特征向量和对样本特征向量标注有置信度值的标签所训练得到的，样本特征向量是将样本提问语句对应知识图谱的候选路径与样本提问语句中的问题、答案类型进行组合得到的。筛选出置信度值符合预设标准的目标路径，以将目标路径指向的候选答案作为提问语句的最终答案推送给用户端。

技术领域

本文件涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的答案查询方法、装置及电子设备。

背景技术

问答系统(Question Answering System,QA)是信息检索领域中的一种高级形式。它依赖于知识图谱中存储的数以百万计的信息，用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。

在目前基于知识图谱的问答方法中，由于知识图谱的规模比较庞大，检索时可能会差生多条指向候选答案的路径。比如在提出问题：感染伤寒后有什么症状？回生成有候选路径一：'伤寒_(医疗百科)常见症状？x'，和候选路径二：'伤寒临床表现？x'。现有技术是没办法智能识别出其中哪一条候选最符合问题，导致检索出的最终答案并不一定满足提问者的预期。为此，如何确定候选路径进行进一步筛选是本申请所解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例目的是提供一种基于知识图谱的答案查询方法、装置及电子设备，能够在基于知识图谱确定指向候选答案的候选路径后，对候选路径做进一步筛选，从而提高最终答案符合提问者预期的概率。

为了实现上述目的，本发明实施例是这样实现的：

第一方面，提供一种基于知识图谱的答案查询方法，包括：

获取用户端的提问语句；

在已构建的知识图谱中，确定包含所述提问语句中实体的搜索子图，并根据所述搜索子图确定由实体指向候选答案的至少两条候选路径；

将各候选路径与所述提问语句中的问题、答案类型组合成特征向量输入至预先设置的人工智能模型，得到各候选路径的置信度值，其中，所述人工智能模型是基于样本特征向量和对所述样本特征向量标注有置信度值的标签所训练得到的，所述样本特征向量是将样本提问语句对应所述知识图谱的候选路径与所述样本提问语句中的问题、答案类型进行组合得到的；

从所述至少两条候选路径中筛选出置信度值符合预设标准的目标路径，以将所述目标路径指向的候选答案作为所述提问语句的最终答案推送给用户端。

第二方面，提供一种基于知识图谱的答案查询方法、装置，包括：

提问获取模块，获取用户端的提问语句；

路径确定模块，在已构建的知识图谱中，确定包含所述提问语句中实体的搜索子图，并根据所述搜索子图确定由实体指向候选答案的至少两条候选路径；

路径筛选模块，将各候选路径与所述提问语句中的问题、答案类型组合成特征向量输入至预先设置的人工智能模型，得到各候选路径的置信度值，其中，所述人工智能模型是基于样本特征向量和对所述样本特征向量标注有置信度值的标签所训练得到的，所述样本特征向量是将样本提问语句对应所述知识图谱的候选路径与所述样本提问语句中的问题、答案类型进行组合得到的；

答案反馈模块，从所述至少两条候选路径中筛选出置信度值符合预设标准的目标路径，以将所述目标路径指向的候选答案作为所述提问语句的最终答案推送给用户端。

第三方面，提供一种电子设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行：