[发明专利]一种基于贝叶斯网络推理的自动对答方法及装置

权利要求书

1.一种基于贝叶斯网络推理的自动对答方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户在对话图谱中的通话数据，并从所述通话数据中提取出实际对话数据；

通过对话图谱预测所述实际对话数据的各个话术节点的应答概率，得到第一应答概率；

对所述实际对话数据进行合理分析，生成回答正确的纪录，并将所述回答正确的纪录汇总为合理通话数据；

根据知识库应答映射表对所述合理通话数据进行话术节点统计，得到贝叶斯网络分布，并预测所述合理通话数据的各个话术节点的应答概率，得到第二应答概率；

判断所述第一应答概率和所述第二应答概率的合理性，生成合理性判断后的应答概率；

从所述合理性判断后的应答概率中输出应答概率最大的话术节点。

2.如权利要求1所述的基于贝叶斯网络推理的自动对答方法，其特征在于，在所述判断所述第一应答概率和所述第二应答概率的合理性，生成合理性判断后的应答概率之后，还包括：

当所述第一应答概率和所述第二应答概率中存在合理的应答概率时，将合理的应答概率进行修正处理，生成修正后的应答概率；

待修正完成后，对所述修正后的应答概率进行归一化调整，得到调整后的应答概率。

3.如权利要求2所述的基于贝叶斯网络推理的自动对答方法，其特征在于，当应答概率大于0.5时，判定为合理的应答概率。

4.如权利要求3所述的基于贝叶斯网络推理的自动对答方法，其特征在于，所述从所述合理性判断后的应答概率中输出应答概率最大的话术节点，具体为：

若所述合理性判断后的应答概率中存在合理的应答概率，输出调整后最大应答概率的话术节点；

若所述合理性判断后的应答概率中不存在合理的应答概率，输出所述第二应答概率中最大概率的话术节点。

5.一种基于贝叶斯网络推理的自动对答装置，其特征在于，包括：数据获取模块、第一应答概率生成模块、合理分析模块、第二应答概率生成模块、判断模块，以及输出模块；

所述数据获取模块，用于获取用户在对话图谱中的通话数据，并从所述通话数据中提取出实际对话数据；

所述第一应答概率生成模块，用于通过对话图谱预测所述实际对话数据的各个话术节点的应答概率，得到第一应答概率；

所述合理分析模块，用于对所述实际对话数据进行合理分析，生成回答正确的纪录，并将所述回答正确的纪录汇总为合理通话数据；

所述第二应答概率生成模块，用于根据知识库应答映射表对所述合理通话数据进行话术节点统计，得到贝叶斯网络分布，并预测所述合理通话数据的各个话术节点的应答概率，得到第二应答概率；

所述判断模块，用于判断所述第一应答概率和所述第二应答概率的合理性，生成合理性判断后的应答概率；

所述输出模块，用于从所述合理性判断后的应答概率中输出应答概率最大的话术节点。

6.如权利要求5所述基于贝叶斯网络推理的自动对答装置，其特征在于，还包括：概率修正模块和概率调整模块；

所述概率修正模块，用于当所述第一应答概率和所述第二应答概率中存在合理的应答概率时，将合理的应答概率进行修正处理，生成修正后的应答概率；

所述概率调整模块，用于待修正完成后，对所述修正后的应答概率进行归一化调整，得到调整后的应答概率。

7.如权利要求6所述基于贝叶斯网络推理的自动对答装置，其特征在于，当应答概率大于0.5时，判定为合理的应答概率。

8.如权利要求7所述基于贝叶斯网络推理的自动对答装置，其特征在于，所述输出模块包括合理输出单元和不合理输出单元；

所述合理输出单元，用于若所述合理性判断后的应答概率中存在合理的应答概率，输出调整后最大应答概率的话术节点；

所述不合理输出单元，用于若所述合理性判断后的应答概率中不存在合理的应答概率，输出所述第二应答概率中最大概率的话术节点。