[发明专利]一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：

获取问题文本，所述问题文本包含至少一个已知实体以及实体关系，所述实体关系用于表示所述至少一个已知实体与待搜索实体之间的关联关系；

根据所述问题文本，确定与所述问题文本所关联的至少一个答案文本；

从所述至少一个答案文本中识别出所述待搜索实体；

根据所述至少一个已知实体，所述实体关系以及所述待搜索实体，构建知识图谱，以根据所述知识图谱中记录的各实体之间的关联关系，进行信息推荐。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取问题文本，具体包括：

根据不同的实体关系类型，确定不同实体关系类型对应的问题模板；

针对每个问题模板，根据该问题模块中所对应的实体类型，从预设的词库中确定出与所述实体类型对应的已知实体，得到该问题模板对应的至少一个问题文本。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述问题文本，确定与所述问题文本所关联的至少一个答案文本，具体包括：

根据所述问题文本，搜索出与所述问题文本相关的文本集合；

针对所述文本集合中的每个文本，将该文本以及所述问题文本输入预先训练的文本选择模型中，以通过所述文本选择模型，确定该文本与所述问题文本之间的关联度，作为该文本对应的关联度；

根据所述文本集合中每个文本对应的关联度，从所述文本集合中选择出与所述问题文本关联度大于预设阈值的至少一个文本，作为答案文本。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述至少一个答案文本中识别出所述待搜索实体，具体包括：

针对每个答案文本，将该答案文本与所述问题文本输入预先训练的答案识别模型中，以通过所述答案识别模型，从该答案文本中识别出所述问题文本对应的答案片段，作为待搜索实体。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述答案识别模型，从该答案文本中识别出所述问题文本对应的答案片段，具体包括：

通过所述答案识别模型，确定该答案文本中的每个字作为答案片段开始位置的第一概率，以及每个字作为答案片段结束位置的第二概率；

根据每个字作为答案片段开始位置的第一概率与每个字作为答案片段结束位置的第二概率，确定该答案文本中答案片段开始位置和答案片段结束位置，并将答案片段开始位置与答案片段结束位置之间的文本片段作为答案片段。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，预先训练文本选择模型，具体包括：

获取预先标注的训练样本，所述训练样本包括问题文本样本、与所述问题文本样本相关的文本集合样本；

将所述问题文本样本与所述文本集合样本输入待训练的文本选择模型中，以通过所述文本选择模型，从所述文本集合样本中选择出答案文本，作为待优化答案文本；

以所述待优化答案文本与标注的真实答案文本之间的差异最小化为目标，对所述文本选择模型进行训练。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，预先训练答案识别模型，具体包括：

获取预先标注的训练样本，所述训练样本包括问题文本样本、与所述问题文本样本相关的答案文本样本；

将所述问题文本样本以及所述答案文本样本输入待训练的答案识别模型中，通过所述答案识别模型，从所述答案文本样本中识别出待搜索实体，作为待优化待搜索实体；

以所述待优化待搜索实体与标注的真实待搜索实体之间的差异最小化为目标，对所述答案识别模型进行训练。