[发明专利]自动问答方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种自动问答方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括：根据预置别名词典，获取待预测问题中各个字词的候选实体；基于预置实体识别模型，根据待预测问题和多个所述候选实体，确定待预测问题对应的实体名；根据实体名和预置图数据库，确定实体名对应的三元组；基于预置属性映射模型，根据各个属性名和所述待预测问题确定待预测问题对应的目标属性名，并将目标属性名对应的属性值作为待预测问题的问答，实现预置实体识别模型对问题的实体识别和使用属性映射模型对问题的属性映射都进行语义编码，提高机器阅读文本的表示能力和泛化能力，从而提升了预置实体识别模型和属性映射模型的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种自动问答方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其键的关系。知识图谱技术提供了一种更好的组织、管理和理解互联网海量信息的能力，将互联网的信息表达成更接近于人类认知世界的形式。因此，建立一个具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可以在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。

目前主流的基于知识库的自动问答中采用的方法可以分为两类:基于语义分析(semantic parsingbased,SP-based)方法和基于信息检索(information retrieve-based,IR-based)方法。基于语义分析的方法首先将自然语言形式的问句转换为某种特定类型的逻辑表达形式。传统的语义分析其需要通过词性系信息标注好的逻辑形式作为监督，并且受制于只有少量逻辑谓词狭窄域。而信息检索的方法首先通过比较粗糙的方法,从知识库中获取一系列的候选答案,然后对问句和候选答案进行特征抽取,利用它们对候选答案进行排序,选择得分最高的作为最终答案，但信息检索的方法缺少对深层语义的理解，导致自动问答准确率较低。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种自动问答方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，旨在解决传统的语义分析其需要标注好的逻辑形式作为监督数据，并且依赖少量的逻辑谓词，而信息检索缺少对深层语义的理解，从而导致语义分析和信息检索的自动问答准确率较低的技术问题。

第一方面，本申请提供一种自动问答方法，所述自动问答方法包括以下步骤：

根据预置别名词典，获取待预测问题中各个字词的实体别名，并将所述实体别名作为候选实体，其中，所述实体别名和所述候选实体为多个；

基于预置实体识别模型，根据所述待预测问题和多个所述候选实体，确定所述待预测问题对应的实体名；

根据所述实体名和预置图数据库，确定所述预置图数据库中所述实体名对应的三元组，其中，所述三元组包括所述实体名、属性名和属性值，所述三元组为多个；

基于预置属性映射模型，根据各个所述属性名和所述待预测问题确定所述待预测问题对应的目标属性名，并将所述目标属性名对应的属性值作为所述待预测问题的问答。

第二方面，本申请还提供一种自动问答装置，所述自动问答装置包括：

获取模块，用于根据预置别名词典，获取待预测问题中各个字词的实体别名，并将所述实体别名作为候选实体，其中，所述实体别名和所述候选实体为多个；

第一确定模块，用于基于预置实体识别模型，根据所述待预测问题和多个所述候选实体，确定所述待预测问题对应的实体名；

第二确定模块，用于根据所述实体名和预置图数据库，确定所述预置图数据库中所述实体名对应的三元组，其中，所述三元组包括属性名和属性值，所述三元组为多个；

第三确定模块，用于基于预置属性映射模型，根据各个所述属性名和所述待预测问题确定所述待预测问题对应的目标属性名，并将所述目标属性名对应的属性值作为所述待预测问题的问答。