[发明专利]一种基于混合模型的问答机器人系统及问答机器人

说明书

本发明提供了一种基于混合模型的问答机器人系统和问答机器人，其中基于混合模型的问答机器人系统，包括：获取模块，获取模块用于获取用户问句q；预处理模块，预处理模块用于对用户问句q进行预处理；混合模型，混合模型包括词对齐模型和句子向量模型；模型融合模块，模型融合模块用于将词对齐模型和句子向量模型融合，获取用户问句q属于每个类别i的概率；输出模块，输出模块用于输出用户问句q对应的概率最高的类别i对应的答案。本基于混合模型的问答机器人系统及问答机器人，能够提高模型的泛化能力和答案的准确性。

技术领域

本发明涉及问答机器人技术领域，尤其涉及一种基于混合模型的问答机 器人系统及问答机器人。

背景技术

随着互联网技术的不断普及，用户越来越多地使用服务提供商所提供的 互联网平台来向客服人员咨询比如服务质量、服务维护之类的问题。为了提 高客服效果和节约人力成本，服务提供商通常使用比如客服机器人的问答机 器人系统来与用户进行交流沟通并给予答复。例如，客服机器人首先使用具 有标准问题/标准问题对和问题/答案对的知识数据库以及历史问题/答案实例 来训练问答模型。接着，针对用户所输入的问法，使用所训练的问答模型来 给出问题答案。客服机器人的客服效率直接影响服务提供商的客服系统的服 务能力以及用户的客服体验。

现有的客服类问答机器人大多采用关键词匹配的技术：先提取用户问句 中的关键词，然后利用关键词在知识库中搜索类似的问题，进而给出答案。 为了适应各种问法和关键词组合，关键词模型还衍生出关键词模板等功能。

以上技术路线均存在较明显的缺点：关键词匹配模型，泛化能力不足， 且需要知识库人员手动录入关键词，知识库维护成本较高。

发明内容

有鉴于此，本发明要解决的技术问题是提供一种基于混合模型的问答机 器人系统及问答机器人，能够提高模型的泛化能力和答案的准确性。

本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于混合模型的问答机器人系统，包括：

获取模块，所述获取模块用于获取用户问句q；

预处理模块，所述预处理模块用于对所述用户问句q进行预处理；

混合模型，所述混合模型包括词对齐模型和句子向量模型，所述词对齐 模型用于计算所述用户问句q和知识库{X}中例句x_i，j的语义相似度，并计算所 述用户问句q属于每个类别i的概率；所述句子向量模型用于将所述用户问句 q转化为句向量，并计算所述用户问句q属于每个类别i的概率；

模型融合模块，所述模型融合模块用于将词对齐模型和句子向量模型融 合，获取所述用户问句q属于每个类别i的概率；

输出模块，所述输出模块用于输出所述用户问句q对应的概率最高的类 别i对应的答案。

优选的，所述预处理用于对所述用户问句q中的英文、标点符号、和命 名实体进行归一化处理。

优选的，所述知识库的结构为：M个类，每个类有k个例句；分类库共 有N个例句，分类库所有例句集合为{X}；分类库{X}中例句表示为：x_i，j∈{X} 其中：i∈[1，M]，j∈[1，k]，x_i，j表示第i个分类里面的第j个例句。

优选的，所述计算所述用户问句q和知识库{X}中例句x_i，j的语义相似度具 体包括：

S11、对所述用户问句q和例句x_i，j进行分词标注；

S12、提取特征；

S13、设特征集合为f，模型参数为V，V为每个特征的权重，相似度得分 为：