[发明专利]法律智能问答方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种法律智能问答方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收用户输入的目标问题，当目标问题为法律问题时，从预设的数据源中确定目标问题的多个第一候选问题；将目标问题输入至预先训练好的BERT模型中得到目标向量，并根据目标向量从预设问题库中匹配出多个第二候选问题；对多个第一候选问题和多个第二候选问题进行预处理得到多个第三候选问题；采用多种相似度算法计算目标问题与每个第三候选问题之间的目标相似度，根据目标相似度确定目标问题的目标答案。本发明通过采用多种相似度算法计算得到的相似度确定目标问题的目标答案，提高了法律智能问答系统反馈答案的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种法律智能问答方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

自动问答系统是人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向，它综合运用了信息检索、语义匹配、自然语言处理等技术。现有的法律智能问答系统大多是采用关键字进行检索，针对用户提出的问题，系统获取用户提出的问题中的关键词，将关键词作为检索条件在知识库中查找出相关的问题，生成反馈答案。

然而，由于用户自身文化背景的原因，同一个法律问题的表述可能存在千差万别，特别是针对同义不同字的问题，会使系统生成不同的反馈答案，无法给予用户正确的答案，导致法律智能问答系统反馈答案的效率和准确率低。

因此，有必要提供一种快速准确生成答案的法律智能问答方法。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种法律智能问答方法、装置、电子设备及存储介质，通过采用多种相似度算法计算得到的相似度确定目标问题的目标答案，提高了法律智能问答系统反馈答案的准确率。

本发明的第一方面提供一种法律智能问答方法，所述方法包括：

接收用户输入的目标问题，判断所述目标问题是否为法律问题；

当所述目标问题为法律问题时，通过检索工具从预设的数据源中确定所述目标问题对应的多个第一候选问题；

将所述目标问题输入至预先训练好的BERT模型中，得到目标向量，并根据所述目标向量从预设问题库中匹配出多个第二候选问题；

对所述多个第一候选问题和所述多个第二候选问题进行预处理得到多个第三候选问题；

采用多种相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的目标相似度，根据计算得到的目标相似度确定所述目标问题的目标答案。

可选地，所述采用多种相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的目标相似度包括：

使用编辑距离算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第一相似度；

使用雅卡尔相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第二相似度；

使用预设的第一文本相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第三相似度；

使用预设的第二文本相似度算法计算所述目标问题与每个第三候选问题之间的相似度，得到每个第三候选问题的第四相似度；

将每个第三候选问题的第一相似度、第二相似度、第三相似度和第四相似度输入至预设的逻辑回归模型中，得到每个第三候选问题的目标相似度。

可选地，所述根据计算得到的目标相似度确定所述目标问题的目标答案包括：

对计算得到的目标相似度进行降序排序；

从所述降序排序结果中选取排序在前的多个目标相似度作为所述目标问题的多个候选相似度；