[发明专利]人机问答方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种人机问答方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取输入问句；将输入问句作为问句模型的输入，得到问句模型输出的问句向量；利用知识图谱对输入问句进行知识推理，得到多个推理路径；将多个推理路径作为推理路径模型的输入，得到推理路径模型输出的多个推理路径向量；根据问句向量和多个推理路径向量生成余弦相似度集合；从余弦相似度集合中选取目标余弦相似度，获取与目标余弦相似度对应的目标推理路径；根据目标推理路径得到输入问句对应的答案。采用本方法能够提高人机问答的准确性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种人机问答方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，出现了人机问答技术，可以通过人机问答技术代替或者替换通过人工来回复用户的咨询等。

然而，目前的基于知识图谱的人机问答传统方法，都是先确定问句中的关键词，根据关键词以图搜索的方式确定候选答案。由于传统技术的人机问答方法比较依赖于对关键词的定位，因此只能对一些结构和语义比较单一的问句作出问答。而对于复杂的问句，则无法仅通过提取关键词的技术对复杂的问句作出相应的问答。不仅造成人机问答的准确率低，而且效果不佳。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高人机问答准确性的人机问答方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种人机问答方法，该方法包括：

获取输入问句；

将输入问句作为问句模型的输入，得到问句模型输出的问句向量；

利用知识图谱对输入问句进行知识推理，得到多个推理路径；

将多个推理路径作为推理路径模型的输入，得到推理路径模型输出的多个推理路径向量；

根据问句向量和多个推理路径向量生成余弦相似度集合；

从余弦相似度集合中选取目标余弦相似度，获取与目标余弦相似度对应的目标推理路径；

根据目标推理路径得到输入问句对应的答案。

在其中一个实施例中，获取输入问句的步骤之前，包括：获取样本输入语句；对样本输入语句进行正则化处理，得到处理后的样本输入语句；当未检测到处理后的样本输入语句中的实体存在对应的匹配实体时，将样本输入语句中的实体与知识图谱中匹配实体建立映射关系；将样本输入语句中的关系与知识图谱中匹配关系建立映射关系。

在其中一个实施例中，当未检测到处理后的样本输入语句中的实体存在对应匹配实体时，将样本输入语句中的实体与知识图谱中匹配实体建立映射关系的步骤，包括：对处理后的样本输入语句进行分词，得到三元组形式的样本输入语句；检测三元组形式的样本输入语句中实体是否在知识图谱中存在对应的匹配实体，若是，则进入将样本输入语句中的关系与知识图谱中匹配关系建立映射关系的步骤；若否，则将三元组形式的样本输入语句中的实体与知识图谱中对应的匹配实体建立映射关系。

在其中一个实施例中，将样本输入语句中的关系与知识图谱中匹配关系建立映射关系的步骤，包括：对处理后的样本输入语句进行分词；对通过分词所得到的词语进行实体抽取；在知识图谱中查找连接实体与实体之间的匹配关系，将处理后的样本输入语句中连接实体与实体之间的关系与查找到的匹配关系建立映射关系。

在其中一个实施例中，根据问句向量和多个推理路径向量生成余弦相似度集合的步骤，包括：将问句向量作为余弦相似度模型的输入，得到余弦相似度模型输出的问句向量余弦相似度；将多个推理路径向量作为余弦相似度模型的输入，得到余弦相似度模型输出的多个推理路径向量余弦相似度；根据问句向量余弦相似度和多个推理路径向量余弦相似度计算得到多个余弦相似度，得到由多个余弦相似度组成的余弦相似度集合。