[发明专利]基于知识库的答案生成方法、装置和智能会话系统在审
| 申请号: | 201811617454.8 | 申请日: | 2018-12-27 |
| 公开(公告)号: | CN109783624A | 公开(公告)日: | 2019-05-21 |
| 发明(设计)人: | 刘欣然;李杨;胡长建 | 申请(专利权)人: | 联想(北京)有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/36;G06F17/27;G06N5/04 |
| 代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 杨静 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 知识库 会话系统 知识数据 答案生成 知识实体 智能 关联关系信息 候选关系 候选实体 输入语句 答案数据 反馈信息 匹配结果 输入信息 匹配 输出 响应 应用 | ||
1.一种基于知识库的答案生成方法,应用于智能会话系统中,所述智能会话系统能够对接收到的输入信息进行响应并提供反馈信息,所述知识库包括多条知识数据,所述知识数据包括知识实体信息以及所述知识实体信息的关联关系信息,所述方法包括:
获取输入语句数据;
将所述输入语句数据分别与候选关系集和候选实体集进行匹配,其中,所述候选关系集由所述知识库中的知识数据的关联关系信息构成,所述候选实体集由所述知识库中的知识数据的知识实体信息构成;以及
根据匹配结果,输出答案数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,在所述将所述输入语句数据分别与候选关系集和候选实体集进行匹配之前,所述方法还包括:
识别所述输入语句数据的关键实体信息;
从所述知识库中获取包含所述关键实体信息的知识数据;以及
利用所获取的知识数据中的关联关系信息构建候选关系集,利用所获取的知识数据中的除所述关键实体信息之外的知识实体信息构建候选实体集。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中:
所述将所述输入语句数据分别与候选关系集和候选实体集进行匹配包括:
将所述输入语句数据与所述候选关系集进行第一匹配,得到与所述候选关系集中的各关联关系信息对应的第一匹配评分;
将所述输入语句数据与所述候选实体集进行第二匹配,得到与所述候选实体集中的各知识实体信息对应的第二匹配评分;以及
基于所述第一匹配评分和所述第二匹配评分,确定最优知识数据;
所述根据匹配结果,输出答案数据包括:将所述最优知识数据中的知识实体信息作为与所述输入语句数据对应的答案数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述将所述输入语句数据与所述候选关系集进行第一匹配包括:
获取所述输入语句数据的特征向量;
获取所述候选关系集中的各关联关系信息的第一向量;以及
对于所述候选关系集中的任一关联关系信息,将该关联关系信息的第一向量与所述输入语句数据的特征向量输入第一匹配模型,基于所述第一匹配模型计算该关联关系信息的第一向量与所述输入语句数据的特征向量之间的第一匹配度,
其中,所述第一匹配模型是利用多组由问题样本数据和与该问题样本数据对应的关系样本数据组成的样本对训练得到的。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述第一匹配模型包括:基于孪生网络的句子编码模型,或者,引入注意力机制的基于信息交互的匹配模型。
6.根据权利要求3所述的方法,其中,所述将所述输入语句数据与所述候选实体集进行第二匹配包括:
获取所述输入语句数据的特征向量;
获取所述候选实体集中的各知识实体信息的第二向量;以及
对于所述候选实体集中的任一知识实体信息,将该知识实体信息的封闭词向量与所述输入语句数据的特征向量输入第二匹配模型,基于所述第二匹配模型计算该知识实体信息的封闭词向量与所述输入语句数据的特征向量之间的第二匹配度,
其中,所述第二匹配模型是利用多组由问题样本数据和与该问题样本数据对应的答案样本数据组成的样本对训练得到的。
7.根据权利要求3所述的方法,其中:
所述基于所述第一匹配评分和所述第二匹配评分,确定最优知识数据包括:
对于任一知识数据,根据与所述知识数据中的关联关系信息对应的第一匹配评分和与所述知识数据中的知识实体信息对应的第二匹配评分计算所述知识数据的综合评分;以及
将综合评分最高的知识数据作为最优知识数据;
所述将所述最优知识数据中的知识实体信息作为与所述输入语句数据对应的答案数据包括:将所述最优知识数据中的除所述关键实体信息之外的知识实体信息作为与所述输入语句数据对应的答案数据。
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