[发明专利]一种智能问答的答案确定方法及装置

权利要求书

1.一种智能问答的答案确定方法，包括：

确定客户端的当前问题对应的关联语句集合，其中，所述关联语句集合包括：当前问题和该当前问题对应的对话上下文；

在预设答案数据库中，根据所述关联语句集合，选取与所述当前问题相关的多个候选答案；

确定所述关联语句集合中各关联语句的特征向量和所述候选答案的特征向量，其中，所述特征向量包括：词特征向量和语境特征向量；

针对每个所述候选答案，基于各所述关联语句的所述特征向量和该候选答案的所述特征向量，利用预先训练好的上下文理解模型确定所述候选答案与所述当前问题的问答匹配程度；其中，所述上下文理解模型用于将候选答案的特征向量与各关联语句的特征向量进行交互处理并基于交互处理得到的多个向量交互矩阵进行问答匹配程度识别；

在所述多个候选答案中，根据各所述候选答案的所述问答匹配程度，选取所述当前问题对应的目标答案；

其中，所述上下文理解模型包括：向量交互层和问答匹配识别模型；所述基于各所述关联语句的所述特征向量和该候选答案的所述特征向量，利用预先训练好的上下文理解模型确定所述候选答案与所述当前问题的问答匹配程度，包括：

基于所述候选答案的所述特征向量和各所述关联语句的所述特征向量，利用所述向量交互层确定各所述关联语句分别对应的向量交互矩阵；

基于各所述关联语句对应的所述向量交互矩阵，利用所述问答匹配识别模型确定所述候选答案与所述当前问题的问答匹配程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述关联语句集合中各关联语句的特征向量和所述候选答案的特征向量，包括：

利用预设的词向量转换工具，确定所述关联语句集合中各关联语句的词特征向量，以及确定所述候选答案的词特征向量；

利用预设的预训练语言表征模型，确定所述关联语句集合中各关联语句的语境特征向量，以及确定所述候选答案的语境特征向量；

将所述关联语句的所述词特征向量与所述语境特征向量的组合确定为所述关联语句的特征向量；以及，

将所述候选答案的所述词特征向量与所述语境特征向量的组合确定为所述候选答案的特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述候选答案的所述特征向量和各所述关联语句的所述特征向量，利用所述向量交互层确定各所述关联语句分别对应的向量交互矩阵，包括：

利用所述向量交互层，将所述候选答案的所述特征向量分别与各所述关联语句的所述特征向量进行交互处理，得到各所述关联语句分别对应的第一交互矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述上下文理解模型还包括：序列特征提取层，所述序列特征提取层包括：多个独立的第一序列模型；

所述基于所述候选答案的所述特征向量和各所述关联语句的所述特征向量，利用所述向量交互层确定各所述关联语句分别对应的向量交互矩阵，包括：

利用所述第一序列模型，对每个所述关联语句的所述特征向量进行特征提取，得到所述关联语句的词语序列特征；

利用所述第一序列模型，对所述候选答案的所述特征向量进行特征提取，得到所述候选答案的词语序列特征；

利用所述向量交互层，将所述候选答案的所述词语序列特征分别与各所述关联语句的所述词语序列特征进行交互处理，得到各所述关联语句分别对应的第二交互矩阵。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述问答匹配识别模型包括：第二序列模型和全连接网络；

所述基于各所述关联语句对应的所述向量交互矩阵，利用所述问答匹配识别模型确定所述候选答案与所述当前问题的问答匹配程度，包括：

基于各所述关联语句对应的所述向量交互矩阵，利用所述第二序列模型确定表征问答匹配程度的综合序列特征；

利用所述全连接网络，对所述综合序列特征进行全连接运算，确定所述候选答案与所述当前问题的问答匹配程度。