[發(fā)明專利]智能語音問答方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710628166.1 | 申請日: | 2017-07-28 |
| 公開(公告)號: | CN107688608A | 公開(公告)日: | 2018-02-13 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 閆永剛;沈亮 | 申請(專利權(quán))人: | 合肥美的智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司: | 北京友聯(lián)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11343 | 代理人: | 尚志峰,汪海屏 |
| 地址: | 230601 安徽省合肥市經(jīng)*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 智能 語音 問答 方法 裝置 計(jì)算機(jī) 設(shè)備 可讀 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種智能語音問答方法,其特征在于,包括:
獲取待回答語句;
確定所述待回答語句的至少一個(gè)標(biāo)簽;
在預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中,根據(jù)所述至少一個(gè)標(biāo)簽確定所述待回答語句的匹配集合;
基于K最近鄰分類模型,確定與所述待回答語句相對應(yīng)的所述匹配集合內(nèi)的k個(gè)語句;
根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則計(jì)算所述待回答語句與所述k個(gè)語句中的每一語句的匹配度;
根據(jù)所述匹配度的大小,對所述k個(gè)語句進(jìn)行排序,并按照順序依次輸出所述k個(gè)語句對應(yīng)的答案信息作為所述待回答語句的答案信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能語音問答方法,其特征在于,所述預(yù)設(shè)規(guī)則,包括:
確定所述待回答語句與所述k個(gè)語句中的每一語句的詞形匹配度;
確定所述待回答語句或所述k個(gè)語句中的每一語句與標(biāo)準(zhǔn)詞序的詞序匹配度;
根據(jù)所述詞形匹配度和所述詞序匹配度,確定所述匹配度。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能語音問答方法,其特征在于,所述根據(jù)所述詞形匹配度和所述詞序匹配度,確定所述匹配度,包括:
預(yù)設(shè)所述詞形匹配度的權(quán)重為第一權(quán)重值;
預(yù)設(shè)所述詞序匹配度的權(quán)重為第二權(quán)重值,其中,所述第一權(quán)重值與所述第二權(quán)重值的加和等于1;
根據(jù)第一計(jì)算公式,確定所述匹配度,
其中,所述第一計(jì)算公式為SenSim(x)=λ1×TermSim(x,y)+λ2×{Order_sim(baseline,y)}k,TermSim(x,y)為所述詞形匹配度,λ1為所述第一權(quán)重值,Order_sim(baseline,y)為所述詞序匹配度,λ2為所述第二權(quán)重值,k為所述k個(gè)語句,SenSim(x)為所述匹配度。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能語音問答方法,其特征在于,所述確定所述待回答語句與所述k個(gè)語句中的每一語句的詞形匹配度,包括:
根據(jù)第二計(jì)算公式,確定所述詞形匹配度,
其中,所述第二計(jì)算公式為x為所述待回答語句,y為所述k個(gè)語句中的任一語句,xt為所述待回答語句去除停用詞以后的語句,yt為所述k個(gè)語句中的任一語句去除停用詞以后的語句,s(xt)為所述待回答語句去除所述停用詞后的有效詞數(shù)量,s(yt)為所述待回答語句去除所述停用詞后的有效詞數(shù)量,ts(xt,yt)為所述待回答語句與所述k個(gè)語句中的任一語句去除所述停用詞后并去除重復(fù)詞后的相同詞數(shù)量,TermSim(x,y)為所述詞形匹配度。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能語音問答方法,其特征在于,所述確定所述待回答語句或所述k個(gè)語句中的每一語句與標(biāo)準(zhǔn)詞序的詞序匹配度,包括:
根據(jù)第三計(jì)算公式,確定所述詞序匹配度,
其中,所述第三計(jì)算公式為所述baseline為指定場景的標(biāo)準(zhǔn)詞序,y為所述k個(gè)語句中的任一語句,所述invCount(y)為所述y相對于所述baseline的逆序數(shù),所述maxInvCount(baseline)為所述baseline的最大逆序數(shù),所述n為所述k個(gè)語句中的任一語句y的詞數(shù)量。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能語音問答方法,其特征在于,在所述確定所述待回答語句或所述k個(gè)語句中的每一語句與標(biāo)準(zhǔn)詞序的詞序匹配度之前,還包括:
根據(jù)指定場景的屬性確定所述指定場景的標(biāo)準(zhǔn)詞序;
根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)詞序,生成所述指定場景的同義詞庫。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能語音問答方法,其特征在于,在所述確定所述待回答語句的至少一個(gè)標(biāo)簽之前,還包括:
確定所述待回答語句中是否包括與預(yù)設(shè)場景詞庫相匹配的詞;
若確定所述待回答語句中包括與所述預(yù)設(shè)場景詞庫相匹配的詞,則以所述預(yù)設(shè)場景詞庫中相匹配的詞替換所述待回答語句中對應(yīng)的詞;
若確定所述待回答語句中不包括與與所述預(yù)設(shè)場景詞庫相匹配的詞,則發(fā)出提示信號,并終止。
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