[发明专利]信息获取方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种信息获取方法及装置，属于自然语言处理技术领域。方法包括：将问询文本和与问询文本相匹配的答复文本分别输入至N个关键内容计算模型，获取每一关键内容计算模型输出的候选关键内容；其中，关键内容计算模型是基于样本问询文本、样本答复文本以及样本答复文本中的样本关键内容进行训练后得到，每一候选关键内容是从答复文本中提取的；根据每一候选关键内容，获取最优关键内容，并将最优关键内容作为问询文本对应的答复。由于可将N个关键内容计算模型的输出结果进行融合，从而有效规避了单一模型在训练过程存在偏差的问题，进而可提高答复内容的可靠性及准确性，并提高了用户在与设备进行问答交互时的交互体验。

技术领域

本发明实施例涉及自然语言处理技术领域，更具体地，涉及一种信息获取方法及装置。

背景技术

近年来，随着人工智能相关学科，特别是计算语言学的发展，各种各样的问答系统和对话机器人应运而生，人们可通过以自然语言的方式与设备进行沟通，获取所需要的信息。在相关技术中，针对用户的提问，通常是通过一个模型来确定用户提问所对应的答复内容。由于单一模型在训练过程中难免会有偏差，难以完全拟合全部的训练数据分布，从而导致答复内容的可靠性低。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种信息获取方法及装置。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种信息获取方法，该方法包括：

将问询文本和与问询文本相匹配的答复文本分别输入至N个关键内容计算模型，获取每一关键内容计算模型输出的候选关键内容；其中，关键内容计算模型是基于样本问询文本、样本答复文本以及样本答复文本中的样本关键内容进行训练后得到，每一候选关键内容是从答复文本中提取的，N为大于1的正整数；

根据每一候选关键内容，获取最优关键内容，并将最优关键内容作为问询文本对应的答复。

本发明实施例提供的方法，通过将问询文本和与问询文本相匹配的答复文本分别输入至N个关键内容计算模型，获取每一关键内容计算模型输出的候选关键内容。根据每一候选关键内容，获取最优关键内容，并将最优关键内容作为问询文本对应的答复。由于可将N个关键内容计算模型的输出结果进行融合，从而有效规避了单一模型在训练过程存在偏差，难以完全拟合全部的训练数据分布的问题，进而可提高答复内容的可靠性及准确性，并提高了用户在与设备进行问答交互时的交互体验。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种信息获取装置，该装置包括：

候选关键内容获取模块，用于将问询文本和与问询文本相匹配的答复文本分别输入至N个关键内容计算模型，获取每一关键内容计算模型输出的候选关键内容；其中，关键内容计算模型是基于样本问询文本、样本答复文本以及样本答复文本中的样本关键内容进行训练后得到，每一候选关键内容是从答复文本中提取的，N为大于1的正整数；

最优关键内容获取模块，用于根据每一候选关键内容，获取最优关键内容，并将最优关键内容作为问询文本对应的答复。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种信息获取设备，包括：

至少一个处理器；以及

与处理器通信连接的至少一个存储器，其中：

存储器存储有可被处理器执行的程序指令，处理器调用程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的信息获取方法。

根据本发明的第四方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的信息获取方法。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述是示例性和解释性的，并不能限制本发明实施例。

附图说明