[发明专利]问题信息的生成方法、装置、计算机设备及其存储介质

权利要求书

1.一种问题信息的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据问题测评请求，获取该请求所对应的业务类型，并从该业务类型对应的候选问题库中选择第一问题信息进行输出，并获取基于用户输入的所述第一问题信息对应的应答信息；

将所述第一问题信息和对应的应答信息输入问题识别模型，利用所述问题识别模型对所述第一问题信息和对应的应答信息进行预测，以得到第二问题信息，其中，对历史的问题信息和应答信息进行训练得到所述问题识别模型；

将所述第二问题信息作为所述第一问题信息的下一个问题信息进行输出。

2.根据权利要求1所述的问题信息的生成方法，其特征在于，对历史的问题信息和应答信息进行训练得到所述问题识别模型，包括：

建立关于问题信息与对应的应答信息的历史数据库；

对所述历史数据库中的问题信息与对应的应答信息形成样本问答序列；

对所述样本问答序列进行向量化，得到样本问答向量序列；

利用所述样本问答向量序列进行训练，生成所述问题识别模型。

3.根据权利要求2所述的问题信息的生成方法，其特征在于，

在所述对所述样本问答序列进行向量化的步骤之前，还包括：

对历史数据库的问题信息与对应的应答信息进行分词得到第一分词结果。

4.根据权利要求3所述的问题信息的生成方法，其特征在于，

所述对所述样本问答序列进行向量化，得到样本问答向量序列的步骤包括：

利用词向量模型对所述第一分词结果进行向量化，得到历史数据库中的问题信息的特征向量和对应的应答信息的特征向量；

将历史数据库中的问题信息的特征向量和对应的应答信息的特征向量进行组合以形成样本问答向量序列。

5.根据权利要求4所述的问题信息的生成方法，其特征在于，将所述第一问题信息和对应的应答信息输入问题识别模型，利用所述问题识别模型对所述第一问题信息和对应的应答信息进行预测，以得到第二问题信息的步骤之前，还包括：

对所述候选问题库中的每个问题信息进行分词，得到第二分词结果；

利用词向量生成器对所述第二分词结果进行向量化，得到每个问题信息的第一特征向量。

6.根据权利要求5所述的问题信息的生成方法，其特征在于，将所述第一问题信息和对应的应答信息输入问题识别模型，利用所述问题识别模型对所述第一问题信息和对应的应答信息进行预测，以得到第二问题信息的步骤，包括：

将所述第一问题信息和对应的应答信息形成问答序列；

对所述问答序列进行向量化得到问答向量序列，并将所述问答向量序列输入至所述问题识别模型，得到第二特征向量；

分别计算所述第二特征向量与每个问题信息的第一特征向量的余弦相似度，以得到多个余弦相似度值；

将所述余弦相似度值中的最大值对应的第一特征向量的问题信息作为第二问题信息。

7.根据权利要求1所述的问题信息的生成方法，其特征在于，

所述第一问题信息和对应的应答信息包括若干个第一问题子信息和对应的应答子信息；

所述将所述第一问题信息和对应的应答信息输入问题识别模型的步骤包括：

从若干个第一问题子信息和对应的应答子信息中获取预设个数的所述第一问题子信息和对应的应答子信息输入至所述问题识别模型。

8.一种问题信息的生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于根据问题测评请求，获取该请求所对应的业务类型，并从该业务类型对应的候选问题库中选择第一问题信息进行输出，并获取基于用户输入的所述第一问题信息对应的应答信息；

预测模块，用于将所述第一问题信息和对应的应答信息输入问题识别模型，利用所述问题识别模型对所述第一问题信息和对应的应答信息进行预测，以得到第二问题信息，其中，对历史的问题信息和应答信息进行训练得到所述问题识别模型；

输出模块，用于将所述第二问题信息作为所述第一问题信息的下一个问题信息进行输出。