[发明专利]政务咨询多轮对话方法、系统、政务机器人和存储介质

权利要求书

1.一种结合模糊逻辑与R-GCN的政务咨询多轮对话方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据多轮人机对话文本进行预处理，获得问题及其背景、以及与所述问题相对应的答案；

根据所述答案进行句法依存关系分析，结合模糊逻辑获得所述答案中的各个分句，利用R-GCN进行推演以获得所述各个分句是否与所述背景相匹配的判定结果，根据所述判定结果生成回复文本, 具体包括：

将所述答案根据分句标注进行分句拆解；提取分句中的连词形成连词词表，将所述连词词表中的各个连词嵌入到与、或、非和等价于的逻辑关系中，依据连词判断分句之间的逻辑关系；提取分句中的名词和动词，绘制分句句法图；基于模糊逻辑判断规则，将分句之间的逻辑关系和分句句法图进行融合，得到答案的线索关系图；

将答案的分句和背景的事实句子输入训练好的BERT模型，经模型推演后获得模型输出的背景的事实句子对答案的分句的支持力度；

根据所述背景的事实句子得到事实句子的背景图；采用R-GCN模型计算答案的线索关系图与事实句子的背景图之间的匹配度，当真包含于时，根据答案和对答案的分句的支持力度为1的背景的事实句子，生成回复文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多轮人机对话文本进行预处理，获得问题及其背景、以及与所述问题相对应的答案的步骤包括：

根据多轮人机对话文本进行主题聚合，提炼出询问者问题及其背景，结合初步分类导航标签获得背景知识图谱，基于Cognitive Graph QA模型匹配获得与问题相对应的答案。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述答案根据分句标注进行分句拆解的步骤包括：

采用Stanford corenlp工具，依据内嵌入的规则库将答案分别进行标记、分句、词性标注、语法解析等步骤，进行分句拆解，获得包括简单从句IP、名词性短语NP、动词性短语VP、断句符号PU的分句。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述提取分句中的连词形成连词词表，将所述连词词表中的各个连词嵌入到与、或、非和等价于的逻辑关系中，依据连词判断分句之间的逻辑关系的步骤包括：

从所述简单从句IP、名词性短语NP和动词性短语VP的分句中提取所有并列连词和从属连词，形成连词词表；

根据每个并列连词对各个逻辑关系的隶属度，使用one-hot编码方式将所述连词词表中的各个并列连词嵌入到逻辑关系中；

根据各个并列连词的逻辑关系，获得分句之间的逻辑关系。

5.根据权利要求3-4任一项所述的方法，其特征在于，所述提取分句中的名词和动词，绘制分句句法图的步骤包括：

提取分句中的名词和动词，并绘制获得分句的句法依存树；

根据所述名词和动词，将分句的句法依存树进行剪枝，保留所述名词和动词；

根据剪枝后的分句的句法依存树，以名词为节点、以描述名词之间的动作指向关系为边、以名词之间的动作情感色彩为边标签，绘制获得分句句法图。