[发明专利]智能问答方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 202111207420.3 | 申请日: | 2021-10-18 |
公开(公告)号: | CN114064867A | 公开(公告)日: | 2022-02-18 |
发明(设计)人: | 赵洋;包荣鑫;陈龙;景海蓉;刘迪 | 申请(专利权)人: | 深圳价值在线信息科技股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/36 |
代理公司: | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人: | 胡明强 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区沙头街道*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能 问答 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本申请提供一种智能问答方法、装置、设备及存储介质,适用于自然语言处理领域。该方法包括:获取用户问句;从多个候选业务中确定符合用户问句的目标候选业务;将用户问句输入多标签模型,并根据多标签模型的输出结果从多个候选意图中确定目标候选意图;将知识图谱中与目标候选业务和目标候选意图对应的目标数据作为查询结果。
技术领域
本申请涉及自然语言处理领域,尤其涉及一种智能问答方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
基于知识图谱的智能问答是自然语言处理领域的热点研究方向。
目前,基于知识图谱的智能问答方法主要包括基于语义解析的方法、基于信息检索的方法和基于联合抽取的方法等。智能问答系统基于用户输入的自然语言问句,通过查询预先构建的知识图谱,运用推理获取答案。
上述方法均是以一个策略抽取所有有效实体信息,从多条候选路径中选择一条最有可能的候选路径。但由于问题包含的信息的多样性,容易导致找到的候选路径有误,使得最终的查询结果有误。
发明内容
本申请提供一种智能问答方法、装置、设备及存储介质,解决了现有的基于知识图谱的智能问答方法易存在查询结果有误的问题。
为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:
第一方面,本申请提供一种智能问答方法。该方法包括:获取用户问句;从多个候选业务中确定符合用户问句的目标候选业务;将用户问句输入多标签模型,并根据多标签模型的输出结果从多个候选意图中确定目标候选意图;将知识图谱中与目标候选业务和目标候选意图对应的目标数据作为查询结果。
第二方面,本申请提供一种智能问答装置,该装置包括获取模块、确定模块和处理模块。获取模块,用于获取用户问句;确定模块,用于从多个候选业务中确定符合用户问句的目标候选业务;处理模块,用于将用户问句输入多标签模型,并根据多标签模型的输出结果从多个候选意图中确定目标候选意图;以及将知识图谱中与目标候选业务和目标候选意图对应的目标数据作为查询结果。
第三方面,本申请提供一种终端设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现如第一方面的智能问答方法。
第四方面,本申请提供一种存储介质,该存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器进行加载,以执行如第一方面的智能问答方法。
本申请提供的智能问答方法、装置、设备及存储介质,在获取用户问句之后,可以先从多个候选业务中确定符合用户问句的目标候选业务;再将用户问句输入多标签模型,并根据多标签模型的输出结果从多个候选意图中确定目标候选意图;之后将知识图谱中与目标候选业务和目标候选意图对应的目标数据作为查询结果。通过该方案,基于用户给定的自然语言问题,通过理解自然语言问题中包含的实体、问题意图和候选业务,可以在知识图谱中检索到更为准确的答案,从而提高了智能问答查询的准确率和召回率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的挖掘所属业务的同义词的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的创建多标签模型的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的多标签模型的示例图;
图4为本申请实施例提供的智能问答方法的流程示意图;
图5为本申请实施例提供的智能问答装置的结构示意图;
图6为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
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