[發明專利]基于貝葉斯網絡的問答裝置、方法及存儲介質

有效

• 申請號: 201710955002.X
• 申請日: 2017-10-13
• 公開（公告）號: CN107807968B
• 公開（公告）日: 2020-02-18
• 發明（設計）人: 徐國強
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06F16/242
• 分類號: G06F16/242;G06F16/33
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

本發明提供一種基于貝葉斯網絡的問答方法，該方法包括：接收并解析用戶通過客戶端輸入的問句，以從問句中識別代表用戶意圖的目標參數和與目標參數相關聯的屬性參數；將所述目標參數和屬性參數輸入預先訓練好的貝葉斯網絡模型，利用所述貝葉斯網絡模型的有向無環圖及條件概率表集合推斷得到目標參數的取值；將貝葉斯網絡模型推斷得到的目標參數的取值反饋給用戶。該方法對問句進行因果推理，并基于推理結果回答用戶提出的問題。本發明還提供一種基于貝葉斯網絡的問答裝置及計算機可讀存儲介質。

技術領域

本發明涉及人機交互技術領域，尤其涉及一種基于貝葉斯網絡的問答裝置、方法及計算機可讀存儲介質。

背景技術

人機交互是研究系統與用戶之間的交互關系的科學。其中，系統可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統和軟件。通過人機交互可以實現各種人工智能系統，例如，智能客服系統、語音控制系統等等。智能問答系統是人機交互的一種典型應用，當客戶提出問題后，智能問答系統自動向用戶回復該問題的答案。然而，現有的智能問答系統，答案多是通過檢索文本或者知識庫得到，大多不具備深度推理能力。

發明內容

本發明提供一種基于貝葉斯網絡的問答裝置、方法及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于使智能問答過程具備深度推理能力。

為實現上述目的，本發明提供一種基于貝葉斯網絡的問答裝置，該裝置包括：存儲器、處理器，所述存儲器上存儲有基于貝葉斯網絡的問答程序，，所述基于貝葉斯網絡的問答程序被所述處理器執行時實現如下步驟：

參數提取步驟：接收并解析用戶通過客戶端輸入的問句，以從問句中識別代表用戶意圖的目標參數和與目標參數相關聯的屬性參數；

推斷步驟：將所述目標參數和屬性參數輸入預先訓練好的貝葉斯網絡模型，利用所述貝葉斯網絡模型的有向無環圖及條件概率表集合推斷得到目標參數的取值；及

答案生成步驟：將貝葉斯網絡模型推斷得到的目標參數的取值反饋給用戶。

優選地，所述貝葉斯網絡的模型構建步驟具體包括：

從歷史業務數據的每一筆歷史違約數據中提取違約客戶相關聯的屬性，計算各屬性之間的條件互信息值；

對各屬性的條件互信息值降序排序，選擇條件互信息值高的屬性對作為節點，遵循不產生環路的原則，構建最大權重跨度樹，直到為n個節點選擇n-1條邊，構成一個無向無環圖；

確定無向無環圖中每個節點的根節點，由根節點到子節點的方向為節點之間的方向，將無向無環圖變為有向無環圖；及

根據歷史業務數據計算所述有向無環圖中各個節點所代表的隨機變量之間的條件概率，得到貝葉斯網絡模型的條件概率表集合。

優選地，所述參數提取步驟包括：

將提取的目標參數和屬性參數轉換成標準格式的參數。

優選地，所述答案生成步驟包括：

將貝葉斯網絡模型推斷得到的目標參數的取值轉換為文本，并將文本格式的結果作為答案反饋至用戶。

此外，為實現上述目的，本發明還提供一種基于貝葉斯網絡的問答方法，該方法包括：

參數提取步驟：接收并解析用戶通過客戶端輸入的問句，以從問句中識別代表用戶意圖的目標參數和與目標參數相關聯的屬性參數；

推斷步驟：將所述目標參數和屬性參數輸入預先訓練好的貝葉斯網絡模型，利用所述貝葉斯網絡模型的有向無環圖及條件概率表集合推斷得到目標參數的取值；及

答案生成步驟：將貝葉斯網絡模型推斷得到的目標參數的取值反饋給用戶。

優選地，所述貝葉斯網絡的模型構建步驟具體包括：