[发明专利]智能问答系统和方法及相关设备

说明书

本发明公开了一种智能问答系统和方法及相关设备。系统包括：问题分析子系统，用于生成问题描述文本，识别问题类型，即事实型、是非型、定义型；知识库生成子系统，用于将事实型、是非型的知识数据，整理成实体四元组，形成知识条；将定义型的知识数据，整理成问题答案配对形式并结合文本特征向量，形成知识条；答案抽取及生成子系统，用于对事实型、是非型的问题，分析得出实体四元组，进行检索匹配得到答案；对定义型的问题，进行向量化处理和特征向量相似度计算得到答案。本发明通过进行问题分类，分别利用数据库查询和特征向量相似度计算进行匹配，回答问题更加准确；知识内容库采用结构化的知识条形式，可减少储存量，检索效率更高更方便。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种智能问答系统和方法及相关设备。

背景技术

随着信息技术、人工智能技术、互联网技术的发展，人类与智能系统交互的技术不断完善，相关智能应用迅速发展。

近年来，智能问答系统是人工智能领域中的一大研究热点,且在人类日常生活中起到了越来越重要的作用。智能问答系统内含的自然语言处理领域任务通常需要处理大量语料文本蕴含的知识信息。寻找一种较好的方式实现基于大量知识信息的智能问答系统是十分有研究价值与应用价值的。但是,由于自然语言的复杂性,想要计算机能够正确理解人类语言十分困难,尤其是面对一些具有大量专业术语的特殊领域,智能问答系统的应用效果尚远不能满足用户的需求。

智能问答系统涉及的技术问题主要包括：文本信息匹配和知识库构建。

(1)文本信息匹配

对于问答系统，根据问题来匹配到对应的答案是必不可少的一个环节。问答系统中的文本信息匹配指是将预先定义好的问题和对应的答案录入到数据库中，再根据用户提出的问题，对数据库中的问题进行检索，最后将相似度最高的问题所对应的答案提取出来反馈给用户。

(2)知识库构建

问答系统的背后往往是存在着一个知识数据库，以支持系统有充足的知识作为答案来回答用户的问题。知识库会根据不同领域的数据信息来搭建，从而支持不同用途的问答系统。

实践发现，现有传统的问答系统存在以下技术问题：

1.传统的问答系统进行文本信息匹配时，是首先在知识数据库中对用户问题进行模糊查询，在查询结果中挑选到与用户问题描述关键字匹配最多的作为目标，最后返回目标所对应的答案为对用户的回答反馈。但是，这样的匹配方式容易导致用户问题没被正确理解从而返回错误答案的情况，比如：“申请奖金的流程是怎么样的”和“奖金如何申请”这两个问题最终是应该指向同一个答案的，但仅有模糊查询的关键字匹配来识别问题，会导致答案匹配错误或者找不到答案的情况。

2.传统的知识库全部以“问题-答案”的配对形式构建，为了能够尽可能匹配上用户提出的问题，就会在知识库中令一个答案与多种不同描述方式的问题联系起来，以便进行答案匹配，而这种知识库构建方式会让数据库容量增加，从而造成检索效率降低的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能问答系统，用于使用户的问题更好的匹配知识内容库，以更加准确的回答用户的问题；以及，完善知识内容库的结构，使得更加方便被检索，检索效率更高。本发明的目的还在于提供相应的智能问答方法和相关设备。

为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下。

本发明第一方面，提供一种智能问答系统，包括：问题分析子系统、知识库生成子系统和答案抽取及生成子系统；其中，

问题分析子系统，用于根据用户输入的问题生成问题描述文本，并采用预先训练好的分类模型进行类别分析以识别问题类型，问题类型包括事实型、是非型和定义型三种；