[发明专利]一种智能问答系统知识-问题匹配的方法及装置

权利要求书

1.一种智能问答系统的知识-问题匹配方法，其特征在于，该方法包括：

获取客户端发送的问题；

利用知识词和问题词分别获取每一条备选知识与所述问题的权重相似度；

利用知识词和问题词分别获取每一条所述备选知识与所述问题的向量相似度；

利用所述权重相似度和所述向量相似度，分别计算每一条备选知识与所述问题的总相似度；

获取总相似度符合预设规则的备选知识，作为与所述问题相匹配的知识；

所述利用知识词和问题词分别获取每一条所述备选知识与所述问题的权重相似度包括：

获取备选知识中知识词的权重；

根据预设的权重赋予规则给问题中问题词赋予权重；

利用知识词的权重与问题词的权重计算所述权重相似度；

所述获取备选知识中知识词的权重，包括：

获取每个知识词的权重，所述知识词的权重为所述知识词在本条知识中的权重；

对所述每个知识词的权重进行归一化处理；

其中，所述总相似度根据下述公式I进行计算：

D_总＝a*D_权重+b*D_向量 公式I

其中，D_总表示总相似度，

D_权重表示权重相似度，

D_向量表示向量相似度，

a表示第一预设系数，

b表示第二预设系数，

并且，0<a<1，a+b＝1。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述知识词通过以下方法获得：

对所述备选知识进行分词处理；

去掉分词处理结果中的停用词，从而获得所述备选知识中的知识词；

所述问题词通过以下方法获得：

对所述问题进行分词处理；

去掉分词处理结果中的停用词，从而获得所述问题中的问题词。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用知识词和问题词分别获取每一条所述备选知识与所述问题的向量相似度，包括：

获取所述备选知识的向量；

获取所述问题的向量；

利用所述备选知识的向量和所述问题的向量计算所述向量相似度。

4.一种智能问答系统的知识-问题匹配装置，其特征在于，该装置包括：

问题获取单元，用于获取客户端发送的问题；

权重相似度获取单元，用于利用知识词和问题词分别获取每一条备选知识与所述问题的权重相似度；

向量相似度获取单元，用于利用知识词和问题词分别获取每一条所述备选知识与所述问题的向量相似度；

总相似度计算单元，用于利用所述权重相似度和所述向量相似度，分别计算每一条备选知识与所述问题的总相似度；

知识-问题匹配单元，用于获取总相似度符合预设规则的备选知识，作为与所述问题相匹配的知识；

所述权重相似度获取单元包括：

知识词权重获取子单元，用于获取备选知识中知识词的权重；

问题词权重赋予子单元，用于根据预设的权重赋予规则给问题中问题词赋予权重；

权重相似度计算子单元，用于利用知识词的权重与问题词的权重计算所述权重相似度；

所述知识词的权重获取子单元包括：

普通权重获取从单元，用于获取每个知识词的权重，所述知识词的权重为所述知识词在本条知识中的权重；

归一化处理从单元，用于对所述每个知识词的权重进行归一化处理；

其中，所述总相似度根据下述公式I进行计算：

D_总＝a*D_权重+b*D_向量 公式I

其中，D_总表示总相似度，

D_权重表示权重相似度，

D_向量表示向量相似度，

a表示第一预设系数，

b表示第二预设系数，

并且，0<a<1，a+b＝1。