[发明专利]问答方法、问答模型构建方法、电子设备和存储介质

说明书

本发明公开一种问答方法、问答模型构建方法、电子设备和存储介质。在该问答方法中，获取用户提问信息；基于问答模型，确定与所述用户提问信息相应的答案；其中，所述问答模型是基于问答素材表而构建的，所述问答素材表包含至少一个表头标签属性，每一所述表头属性标签分别具有相应的至少一个属性数据，并且每一所述表头标签属性分别具有相应的问答标注信息，所述问答标注信息包含问题标注信息或答案标注信息。由此，实现了基于表格文档的问答模型的快速构建，以及所构建的问答模型能实现对聚合计算型类型问句的精确回复。

技术领域

本发明属于互联网技术领域，尤其涉及一种问答方法、问答模型构建方法、电子设备和存储介质。

背景技术

当今人工智能发展迅速，AI领域可以基于用户提供的海量数据进行深层次挖掘，通过知识查询、推理、反向推理、算法等多种技术，为用户提供知识问答。当前已支持的技术有：QA问答对、知识图谱等技术，通过这些技术为用户提供多领域、细颗粒度的知识问答。

在用户上传领域级原始数据后，底层引擎技术处理一般会经过知识构建、知识获取、知识融合、知识推理和知识应用这几个环节，经过引擎处理后回答用户的问题。然而，目前引擎的问答功能较弱，且构建操作繁琐。

此外，市面上的问答技术一般是基于文本相似度算法、关键字算法、或知识图谱深度关联分析获取答案，但对于“聚合型”、“查数据趋势”、“按属性统计”等问句类型，如“某公司有多少员工？”、“车载的访问量均势”、“访问量按省份分析”这种会不支持。

针对上述问题，目前业界暂时并未提供较佳的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供一种问答方法、问答模型构建方法、电子设备和存储介质，用于至少解决上述技术问题之一。

第一方面，本发明实施例提供一种问答方法，包括：获取用户提问信息；基于问答模型，确定与所述用户提问信息相应的答案；其中，所述问答模型是基于问答素材表而构建的，所述问答素材表包含至少一个表头标签属性，每一所述表头属性标签分别具有相应的至少一个属性数据，并且每一所述表头标签属性分别具有相应的问答标注信息，所述问答标注信息包含问题标注信息或答案标注信息。

第二方面，本发明实施例提供一种问答模型构建方法，包括：确定初始素材表中的至少一个表头标签属性和相应的属性数据；获取针对各个所述表头标签属性的问答标注信息；其中，所述问答标注信息包含问题标注信息或答案标注信息；基于各个相对应的所述表头标签属性、所述问答标注信息和所述属性数据，确定问答素材表；以及基于所述问答素材表，构建问答模型。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有一个或多个包括执行指令的程序，所述执行指令能够被电子设备(包括但不限于计算机，服务器，或者网络设备等)读取并执行，以用于执行本发明上述方法的步骤。

第五方面，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述方法的步骤。

本发明实施例的有益效果在于：

利用基于问答素材表而构建的问答模型，能够较佳地实现针对用户提出的不同表头属性的问题进行精确回答，能实现对“聚合型”、“查数据趋势”、“按属性统计”等聚合计算类问句的精确回复。此外，开发人员只需将初始素材表中的各个表头标签属性进行相应的问题或答案的标注，便可以实现训练、构建相应的问答模型，降低了问答模型的开发难度。

附图说明