[发明专利]基于多模型融合的问答方法及系统在审
| 申请号： | 201910984294.9 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110727779A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 宣明辉;林路;王慜骊;郏维强;黄页 | 申请（专利权）人： | 信雅达系统工程股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/36;G06F16/35 |
| 代理公司： | 33289 杭州裕阳联合专利代理有限公司 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开一种基于多模型融合的问答方法及系统，其中方法包括如下步骤：构建知识库和知识图谱，结合知识库和知识图谱对所输入的原始问题进行问题解析，得到问题解析数据，基于融合模型指示的匹配方法检索问题分析数据，得到原始问题对应的问题答案。在本申请中，采用融合模型搜索原始问题对应的答案的过程在保证准确性的前提下可以实现更高的效率，且随着数据量的增长，深度学习模型日趋健壮，整体模型对于语义的理解更准确，可实现对机器人真正的“注智”。 | ||
| 搜索关键词： | 原始问题 知识库 问题解析 图谱 语义 分析数据 检索问题 模型融合 模型搜索 模型指示 问题答案 整体模型 融合 数据量 构建 匹配 机器人 答案 申请 保证 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于多模型融合的问答方法，其特征在于，包括：/n构建知识库和知识图谱，其中，所述知识库包括用于存储源知识的源知识库，用于存储同义词、关键词集合和问题模板的语法库，用于存储常问问题集和答案的FAQ问题库，所述知识图谱为基于有标签数据的行业相关法律、规定以及管理制度的知识数据集的知识图谱；/n结合所述知识库和所述知识图谱对所输入的原始问题进行问题解析，得到问题解析数据，其中，所述问题解析数据包括所述原始问题中的关键字、提问的实体名称，问题分类以及可能的待匹配问题模板；/n基于融合模型指示的匹配方法检索所述问题分析数据，得到所述原始问题对应的问题答案，其中，所述融合模型包括知识图谱推理模型、TF-IDF模型、Siamese模型和Bert模型。/n
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