[发明专利]基于知识图谱的问答方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的问答方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括如下步骤：定义垂直领域，并定义垂直领域中的意图和每个意图的语义槽；基于垂直领域构建用于查询问题检索的知识图谱；对查询问题进行领域和意图识别；采用句子内部embedding特征和对话历史embedding特征作为算法历史信息；采用Elman+Jordan+历史信息的神经网络，对多轮交互信息进行槽位标注以补全缺失信息；对知识图谱进行查询匹配以获取答案。本发明交互过程中进行多轮人机对话，并结合知识图谱匹配，从而进一步优化问题，明确用户意图；最后通过知识图谱查询匹配，找到推荐给用户的相关知识内容。本发明可以实现基于自然语言的人机交互，上下文连贯性强，用户体验大幅改善。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的问答方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着物联网、传感器、人工智能技术的快速发展，计算模式(即人与计算机的关系)发生了深刻变化，从以往的主机计算模式、PC模式、发展到今天的普适计算模式；智慧家庭向着基于广泛连接的、以人为中心的个性化服务方向发展，这种个性化服务系统本质上是一种交互更为自然的个性化系统。而智能设备作为家庭中智能化程度高，使用频率高，而且有一定的边缘计算能力，部分智能设备还带有显示屏，成为智慧家庭智能化的重要载体，人们不仅用它来实现最基本的传统功能，而且希望这些设备具有更多的智慧，可以为用户提供更加自然的交互方式以及个性化的服务。

目前的智能设备，如智能电视、智能冰箱、智能音箱等，虽然一些实现了传统的“智能”，例如，一些可以从海量Appstrore里下载安装软件，可以通过传感器采集数据并作相应的推荐。但在语音交互方面仍然存在以前的问题：

(1)虽然更为复杂点的自然语言交互可以进行对话，但没有上下文的连贯性，用户必须在一句话内表达完整的信息，用户体验依然不好；

(2)即使个别设备采用更加自然的自然语言交互、但仅仅是简单的操控命令；

(3)设备本身还是弱智能、没有“智慧”、没有知识的支撑、无法提供更加智能的响应。

综上所述，现有的语音交互对用户来说存在着交互不自然或者交互体验不友好、缺乏知识图谱的知识支撑等问题。

发明内容

本发明提供了一种基于知识图谱的问答方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有的语音交互对用户来说存在着交互不自然或者交互体验不友好、缺乏知识图谱的知识支撑等问题。

本发明采用的技术方案是：提供一种基于知识图谱的问答方法，包括：

定义垂直领域，并定义垂直领域中的意图和每个意图的语义槽；

基于垂直领域构建用于查询问题检索的知识图谱；

对查询问题进行领域和意图识别；

采用句子内部embedding特征和对话历史embedding特征作为算法历史信息；

采用Elman+Jordan+历史信息的神经网络，对多轮交互信息进行槽位标注以补全缺失信息；

对知识图谱进行查询匹配以获取答案。

优选地，所述对查询问题进行领域和意图识别的方法，包括CNN或LSTM深度学习的文本分类方法。

优选地，所述采用句子内部embedding特征和对话历史embedding特征作为算法历史信息，包括：

构建句子内部embedding特征，包括词特征和/或POS特征和/或NER特征；

构建对话历史embedding特征，包括intent-slot和/或intent和/或slot。