[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

说明书

本发明公开了一种基于贝叶斯网络推理的自动对答方法，获取用户在对话图谱中的通话数据，并从通话数据中提取出实际对话数据，然后通过对话图谱预测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，再对实际对话数据进行合理分析，生成回答正确的纪录，并将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，判断第一应答概率和第二应答概率的合理性，生成合理性判断后的应答概率并从中输出应答概率最大的话术节点，能够对原有的对话图谱预测数据做出动态判断，使得整体对话更准确、更智能。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于贝叶斯网络推理的自动对答方法及装置。

背景技术

目前构建的自动对答系统大多集成意图分析、情感分析、多轮会话和知识问答等子模块，按照人工精心设计的对话图谱进行推演和管理，完成一通通的实际对话。

但由于对话图谱是需要预先设计的，并且伴随话术节点的规模增加，这种设计的工作量也会大幅增加，同时还容易隐藏较多的设计不合理性。另外，知识问答往往对应了大量话术，这些知识内容往往是存在紧密关联的。当前的问答系统往往忽视了这一部分，使得整体对话显得不够合理，呆板，不够人性化。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种基于贝叶斯网络推理的自动对答方法，能够对原有的对话图谱预测数据做出动态判断与修正，使得整体对话更准确、更智能。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于贝叶斯网络推理的自动对答方法，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。

进一步的，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。

进一步的，当应答概率大于0.5时，判定为合理的应答概率。

进一步的，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。

本发明实施例还提供了一种基于贝叶斯网络推理的自动对答装置，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；