[发明专利]一种基于语义相似度的自动问答文本匹配方法、自动问答方法和系统

权利要求书

1.一种基于语义相似度的自动问答文本匹配方法，其特征在于，具体方法包括，

对文本进行分词操作，对文本中的语句进行分词；

对文本进行去停词操作，去除文本中的停用词，保留非停用词；

按照文本词性对每个词赋予权重，根据每个词的重要级别进行分类，级别越高权重越高，级别越低权重越低；

文本中每个词的加权词向量表示为：t＝v*w；

文本相似度匹配，设文本a中每个词的加权词向量为a₁,a₂,...,a_n，文本b中每个词的加权词向量为b₁,b₂,...,b_m，则文本a与b的相似度为：

其中，v为词向量，w为词向量权重，n与m分别代表文本a、b中词的个数，i与j分别表示文本a、b中的某个词的顺序下标。

2.根据权利要求1所述的自动问答文本匹配方法，其特征在于，所述重要级别由高到低包括核心、次核心、一般和不重要；其中，核心级别的字和/或词包括句子主干中的名词；次核心级别的字和/或词包括句子主干中的动词；一般级别的字和/或词包括代词、形容词和副词；不重要级别的字和/或词包括助词、标点、未知符号和语气词。

3.根据权利要求1所述的自动问答文本匹配方法，其特征在于，所述方法还包括，把未分类的其他词性的词设置为一般级别的字和/或词。

4.根据权利要求2所述的自动问答文本匹配方法，其特征在于，其中，核心级别的字和/或词权重为3；次核心级别的字和/或词权重为2；一般级别的字和/或词权重为1；不重要级别的字和/或词权重为0。

5.根据权利要求4所述的自动问答文本匹配方法，其特征在于，所述方法还包括，把未分类的其他词性的词设置权重为1。

6.一种基于语义相似度的自动问答文本匹配方法，其特征在于，采用权利要求1到5之一所述的自动问答文本匹配方法，应用于整形咨询自动问答匹配方法。

7.一种基于语义相似度的自动问答方法，其特征在于，具体方法包括，在基于权利要求1到6之一所述的自动问答文本匹配方法的基础上进行匹配模型训练，基于训练好的模型，对问答对进行整理，实现用户的意图识别，匹配模板，给出相应回答。

8.一种基于语义相似度的自动问答系统，其特征在于，包括客户端和服务端；其中服务端在基于权利要求1到6之一所述的自动问答文本匹配方法的基础上进行匹配模型训练，基于训练好的模型，对问答对进行整理，实现用户的意图识别，匹配模板，给出相应回答。