[发明专利]一种答案确定方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种答案确定方法及装置。方法包括：对资料文本和问题文本进行分词处理，得到资料文本的第一分词和问题文本的第二分词；提取第一分词的词义向量和词性向量；并提取第二分词的词义向量和词性向量；将第一词向量输入至于预先经过训练的序列编码器；并将第二词向量输入至序列编码器；将第一词向量输入至预先经过训练的树型编码器；并将第二词向量输入至预先经过训练的树型编码器；拼接得到资料文本的第一拼接编码向量；拼接得到问题文本的第二拼接编码向量；根据第一拼接编码向量和第二拼接编码向量，在资料文本中确定与问题文本相匹配的内容，作为待答复问题的答案。可以充分应对自然语言的灵活性，以准确确定问题的答案。

技术领域

本申请涉及深度学习技术领域，特别是涉及一种答案确定方法及装置。

背景技术

出于降低客服人工成本的考虑，可以通过智能客服对用户提出的问题进行自动答复。相关技术中，可以是预先设置多个问题模板，并针对每个问题模板设置相应的答案。在获取到用户的提出的问题后，将问题与问题模板进行匹配，以确定相匹配的问题模板，并反馈用户该问题模板所对应的答案。

但是自然语言较为灵活多变，同一个问题可能存在多种表述形式，因此难以设置通用的问题模板。导致相关技术中，智能客服可能无法准确答复用户提出的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种答案确定方法及装置，以实现更准确的确定两个文本之间的准确确定出待答复问题的答案。具体技术方案如下：

在本发明实施例的第一方面，提供了一种答案确定方法，所述方法包括：

对资料文本和问题文本进行分词处理，得到资料文本的第一分词和问题文本的第二分词，所述资料文本用于表示至少一个领域的相关知识，所述问题文本用于表示待答复问题；

提取所述第一分词的词义向量和词性向量，得到由所述第一分词的词义向量和词性向量组成的第一词向量；并提取所述第二分词的词义向量和词性向量，得到由所述第二分词的词义向量和词性向量组成的第二词向量，其中，词义向量用于表示分词的词义，词性向量用于表示分词的词性；

将所述第一词向量输入至于预先经过训练的序列编码器，得到所述序列编码器的输出，作为所述资料文本的序列编码向量；并将所述第二词向量输入至所述序列编码器，得到所述序列编码器的输出，作为所述问题文本的序列编码向量，所述序列编码向量用于表示文本中分词之间的上下文关系；

将所述第一词向量输入至预先经过训练的树型编码器，得到所述树型编码器的输出，作为所述资料文本的树型编码向量；并将所述第二词向量输入至预先经过训练的树型编码器，得到所述树型编码器的输出，作为所述问题文本的树型编码向量，所述树型编码向量用于表示文本的语法结构；

按照预设的拼接方式，拼接所述资料文本的所述序列编码向量和所述树型编码向量，得到所述资料文本的第一拼接编码向量；并按照所述预设的拼接方式，拼接所述问题文本的所述序列编码向量和所述树型编码向量，得到所述问题文本的第二拼接编码向量；

根据所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量，在所述资料文本中确定与所述问题文本相匹配的内容，作为所述待答复问题的答案。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量，在所述资料文本中确定与所述问题文本相匹配的内容，作为所述待答复问题的答案，包括：

融合所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量，得到融合编码向量；

将所述融合编码向量输入至预先经过训练的分类器，得到所述资料文本中与所述问题文本相匹配的内容的位置；

从所述资料文本中提取所述位置处的文本，作为所述待答复问题的答案。

在一种可能的实现方式中，所述融合所述第一拼接编码向量和所述第二拼接编码向量，得到融合编码向量，包括：