[发明专利]一种确定应答信息的方法和装置在审
申请号: | 201911208817.7 | 申请日: | 2019-11-30 |
公开(公告)号: | CN111177336A | 公开(公告)日: | 2020-05-19 |
发明(设计)人: | 蒋圭峰;孙非凡;王昭升;袁建勇 | 申请(专利权)人: | 西安华为技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 颜晶 |
地址: | 710000 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 确定 应答 信息 方法 装置 | ||
1.一种确定应答信息的方法,其特征在于,所述方法包括:
获取提问信息;
通过ES检索系统获取到所述提问信息对应的K个第一候选相似问,其中,K为预设正整数,所述K个第一候选相似问为所述ES检索系统检索到的候选相似问中,与所述提问信息的相似程度最高的K个相似问;
将所述提问信息和所述K个第一候选相似问作为输入数据集,输入训练后的多个目标分类器模型中,得到每个目标分类器模型输出的所述提问信息对应的第二候选相似问;
在与所述提问信息的相似程度最高的第一候选相似问,以及每个目标分类器模型输出的第二候选相似问中,确定所述提问信息对应的预测真实相似问;
在预先存储的相似问和应答信息的对应关系中,获取所述预测真实相似问对应的应答信息,作为所述提问信息对应的应答信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
建立训练样本库,其中,所述训练样本库中包括有多组训练相似问,每组中各训练相似问对应的应答信息相同;
在所述训练样本库中获取训练相似问作为训练提问信息,通过ES检索系统在所述训练样本库中获取到所述训练提问信息对应的H个训练候选相似问,其中,H为预设正整数,所述H个训练候选相似问为所述ES检索系统检索到的训练候选相似问中,与所述训练提问信息的相似程度最高的H个训练候选相似问;
将所述H个训练候选相似问中所述训练提问信息对应的真实相似问作为单组正例样本,在除所述单组正例样本以外的训练候选相似问中,选取出负例样本;
将所述负例样本分为M组,将每组负例样本、所述单组正例样本和训练提问信息作为一组样本输入,其中,M为预设正整数;
基于M组样本输入,分别对M个待训练的目标分类器模型进行训练,得到训练后的M个目标分类器模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
建立测试样本库,其中,所述测试样本库中包括有多组测试相似问,每组中的各测试各相似问对应的应答信息相同;
在所述测试样本库中获取多个测试相似问作为测试提问信息;
对于每个测试提问信息,通过ES检索系统在所述测试样本库中获取到所述测试提问信息对应的K个第一测试相似问,将所述测试提问信息和所述K个第一测试相似问作为输入测试集,输入训练后的M个目标分类器模型中,得到每个目标分类器模型输出的所述提问信息对应的第二测试相似问;
对于每个目标分类器模型,根据各第二测试相似问是否为测试提问信息对应的真实相似问,确定所述目标分类器模型的准确度;
根据每个目标分类器模型的准确度,在所述训练后的M个目标分类器模型中,确定出多个待使用的目标分类器模型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据每个目标分类器模型的准确度,在所述训练后的M个目标分类器模型中,确定出多个待使用的目标分类器模型,包括:
根据每个目标分类器模型的准确度,确定所述训练后的M个目标分类器模型的准确度均值,将准确度大于所述准确度均值的目标分类器模型,作为待使用的目标分类器模型。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据每个目标分类器模型的准确度,在所述训练后的M个目标分类器模型中,确定出多个待使用的目标分类器模型,包括:
根据每个目标分类器模型的准确度,确定所述训练后的M个目标分类器模型的准确度均值和准确度标准差;
计算所述准确度均值和所述准确度标准差之间的差值绝对值,将准确度大于所述差值绝对值的目标分类器模型,作为待使用的目标分类器模型。
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