[发明专利]问答模型及应答语句的生成方法、装置、介质和电子设备

权利要求书

1.一种应答语句的生成方法，其特征在于，包括：

从第一数据库中抽取问题与领域的样本数据，以及问题与关键词的样本数据；

基于注意力机制，并通过所述问题与领域的样本数据，以及所述问题与关键词的样本数据对深度神经网络模型进行训练，得到问题分类模型和关键词提取模型，所述问题分类模型用于确定问题所属领域，所述关键词提取模型用于提取问题中与领域相关的关键词；

从第二数据库中分别抽取问题数据和所述问题数据对应的应答数据；

将所述问题数据输入至所述关键词提取模型，通过所述关键词提取模型得到所述问题数据所包含的关键词；

将所述问题数据对应的应答数据输入至所述问题分类模型，通过所述问题分类模型得到所述问题数据所属的领域；

根据所述关键词和所述领域，获取所述问题数据的相关资料数据；

基于所述问题数据、所述问题数据的相关资料数据和所述问题数据对应的应答数据生成训练样本，并基于所述训练样本对模型文件进行训练，以生成问答模型；

将接收到的待处理的问题语句分别通过所述关键词提取模型以及所述问题分类模型，得到所述问题语句所包含的关键词及所述问题语句所属的领域；

根据所述问题语句所包含的关键词及所述问题语句所属的领域，获取所述问题语句的相关资料数据；

将所述问题语句和所述问题语句的相关资料数据输入至所述问答模型中，通过所述问答模型得到所述问题语句对应的应答语句。

2.根据权利要求1所述的应答语句的生成方法，其特征在于，根据所述问题语句所包含的关键词及所述问题语句所属的领域，获取所述问题语句的相关资料数据，包括：

根据所述问题语句所包含的关键词，在属于所述领域的资料数据中检索与所述关键词相关的资料数据，并将检索到的资料数据作为所述问题语句的相关资料数据。

3.根据权利要求1或2所述的应答语句的生成方法，其特征在于，还包括：

在生成所述问题语句对应的应答语句之后，存储所述问题语句及所述问题语句对应的应答语句。

4.根据权利要求3所述的应答语句的生成方法，其特征在于，存储所述问题语句及所述问题语句对应的应答语句，包括：

若已存储有所述问题语句，则通过所述问题语句对应的应答语句更新存储的所述问题语句的相关信息；

若未存储有所述问题语句，则新建所述问题语句对应的记录，以存储所述问题语句及所述问题语句对应的应答语句。

5.根据权利要求3所述的应答语句的生成方法，其特征在于，在存储所述问题语句及所述问题语句对应的应答语句之后，还包括：

通过存储的问题语句及所述问题语句对应的应答语句对所述问题模型进行优化处理。

6.一种应答语句的生成装置，其特征在于，包括：

确定单元，用于从第一数据库中抽取问题与领域的样本数据，以及问题与关键词的样本数据；基于注意力机制，并通过所述问题与领域的样本数据，以及所述问题与关键词的样本数据对深度神经网络模型进行训练，得到问题分类模型和关键词提取模型，所述问题分类模型用于确定问题所属领域，所述关键词提取模型用于提取问题中与领域相关的关键词；从第二数据库中分别抽取问题数据和所述问题数据对应的应答数据；将所述问题数据输入至所述关键词提取模型，通过所述关键词提取模型得到所述问题数据所包含的关键词；将所述问题数据对应的应答数据输入至所述问题分类模型，通过所述问题分类模型得到所述问题数据所属的领域；根据所述关键词和所述领域，获取所述问题数据的相关资料数据；基于所述问题数据、所述问题数据的相关资料数据和所述问题数据对应的应答数据生成训练样本，并基于所述训练样本对模型文件进行训练，以生成问答模型；将接收到的待处理的问题语句分别通过所述关键词提取模型以及所述问题分类模型，得到所述问题语句所包含的关键词及所述问题语句所属的领域；

获取单元，用于根据所述问题语句所包含的关键词及所述问题语句所属的领域，获取所述问题语句的相关资料数据；

生成单元，用于将所述问题语句和所述问题语句的相关资料数据输入至所述问答模型中，通过所述问答模型得到所述问题语句对应的应答语句。