[发明专利]一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置有效
申请号: | 201710056809.X | 申请日: | 2017-01-25 |
公开(公告)号: | CN108345612B | 公开(公告)日: | 2023-10-27 |
发明(设计)人: | 邸楠 | 申请(专利权)人: | 北京搜狗科技发展有限公司 |
主分类号: | G06N5/04 | 分类号: | G06N5/04;G06F40/284;G06F16/332 |
代理公司: | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人: | 刘祥景 |
地址: | 100084 北京市海淀区中关*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 问题 处理 方法 装置 用于 | ||
1.一种问题处理方法,其特征在于,包括:
接收当前自然语言问题;
确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率;
在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时,依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图;
依据所述问题意图,得到所述当前自然语言问题对应的答案;
输出所述当前自然语言问题对应的答案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率的步骤,包括:
提取所述当前自然语言问题对应的特征;所述特征包括:所述当前自然语言问题对应的问题长度、是否包括疑问词、是否包括词法答案类型LAT词、以及结束字符对应的信息中的至少一种;
依据所述当前自然语言问题对应的特征,确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述依据所述当前自然语言问题对应的特征,确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率的步骤,包括:
将所述当前自然语言问题对应的特征输入至完整性判断模型,得到所述完整性判断模型输出的完整性概率;其中,所述完整性判断模型依据完整问题样本和不完整问题样本训练得到。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述当前自然语言问题的结束字符对应的信息包括如下信息中的至少一种:所述当前自然语言问题的结束字符对应的词性、所述当前自然语言问题的结束字符的出现频率、所述当前自然语言问题的结束字符与上下文字符的共现频率、以及所述当前自然语言问题的结束字符对应的依存边信息。
5.根据权利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,所述依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图的步骤,包括:
从所述当前自然语言问题中识别出当前LAT指向性词;
依据所述当前LAT指向性词,在预先建立的LAT指向性词与LAT词之间的映射关系中进行查找,以得到所述当前LAT指向性词对应的目标LAT词;
依据所述目标LAT词,得到所述当前自然语言问题对应的问题意图。
6.根据权利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,所述依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图的步骤,包括:
对所述当前自然语言问题进行依存句法分析,以得到对应的依存句法分析结果;
从所述依存句法分析结果中提取核心语义单元;
依据所述核心语义单元,得到所述当前自然语言问题对应的问题意图。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述依存句法分析结果为依存树;
则,所述从所述依存句法分析结果中提取核心语义单元,包括:
若所述依存树中的疑问词后紧邻的词汇为名词或者名词短语,则提取所述名词或者名词短语作为所述核心语义单元;和/或,
若所述依存树中的疑问词处于所述当前自然语言问题的末尾,则提取距离所述疑问词最近的名词或者名词短语,作为所述核心语义单元;和/或,
若所述依存树中的疑问词后紧邻的词汇为动词,则提取所述当前自然语言问题中最后出现的名词或者名词短语,作为所述核心语义单元。
8.根据权利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,所述依据所述问题意图,得到所述当前自然语言问题对应的答案的步骤,包括:
依据所述当前自然语言问题进行搜索,以得到所述问题对应的搜索结果;
识别所述搜索结果中的多个实体词,将各实体词作为候选答案;
依据排序特征,从所述多个候选答案中选择一个,作为所述当前自然语言问题对应的答案;其中,所述排序特征包括:所述实体词与所述问题意图之间的匹配度。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述排序特征还包括:实体词的出现频率、和/或实体词对应百科词条的内容与当前自然语言问题之间的匹配度。
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