[發(fā)明專利]智能問答方法、終端及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710994140.9
• 申請日: 2017-10-23
• 公開（公告）號: CN107766511A
• 公開（公告）日: 2018-03-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡明燈
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市前海眾興電子商務(wù)有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 深圳市徽正知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司44405
• 代理人: 李想

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能問答技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能問答方法、終端及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為了現(xiàn)代人類每天生活的必不可少的組成部分。從早期的人們用基本的電子郵件方式，到日漸風(fēng)行的即時通訊工具，比如QQ、MSN等等，以及到移動設(shè)備為媒介的短信交互方式，到現(xiàn)在人們非常依賴的微信等，基于這些通訊手段，除了實現(xiàn)人與人之間的溝通交流外，也使得人與人工智能系統(tǒng)之間的溝通交流成為可能，可以說利用互聯(lián)網(wǎng)進行互相通訊是互聯(lián)網(wǎng)的基本功能。

互聯(lián)網(wǎng)的另外一大功能就是獲取信息，然而互聯(lián)網(wǎng)上的信息浩如煙海，人們難以在這樣海量的資源信息中高效地獲取自己想要的信息，因為這些搜索工具提供是廣泛搜索功能，在找到目標(biāo)信息的同時也帶來了很多垃圾信息。另外現(xiàn)代人工作相當(dāng)繁忙，人與人之間的缺少溝通。這個時候，自動聊天、自動問答、知識付費之類的客戶端程序如春筍般地出現(xiàn)了。這種自動問答系統(tǒng)以自然語言技術(shù)為核心，涉及到計算語言學(xué)、信息科學(xué)和人工智能等多門學(xué)科，是計算機應(yīng)用研究的熱點之一。自然語言處理是人工智能領(lǐng)域中的一個重要研究方向，它使計算機能夠理解和運用人類的自然語言，可以理解用戶的談話內(nèi)容，實現(xiàn)人與計算機之間基于自然語言的有效溝通。聊天機器人利用自然語言處理技術(shù)、知識庫和實時更新的信息資源，一方面完成對用戶問題的分析處理，另一方面完成正確答案的生成。但目前這類系統(tǒng)或客戶端都存在一個相同的問題，就是用戶問題的來源有多種，沒有做到對這些數(shù)據(jù)的來源進行統(tǒng)一管理和處理，以至于會造成響應(yīng)用戶問題的處理時間會較長，導(dǎo)致客戶端的響應(yīng)卡頓，性能遲緩，也會造成用戶的一個問題，會有多個對應(yīng)答案，導(dǎo)致其對用戶語言不能充分地理解，精確性不高。

因此，現(xiàn)有技術(shù)需要進一步的改進。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供了一種智能問答方法、終端及存儲介質(zhì)，以旨在實現(xiàn)快速響應(yīng)用戶需求時，能準(zhǔn)確識別出問題中含有的本源含義，及時給到用戶準(zhǔn)確的答案問題。

本發(fā)明實施例的第一方面提供一種智能問答方法，所述智能問答方法包括步驟：

接收用戶輸入的問題信息，對所述問題信息中含有的數(shù)據(jù)信息進行元數(shù)據(jù)識別，并為識別出元數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息添加唯一來源標(biāo)識；

根據(jù)所述唯一來源標(biāo)識對所述數(shù)據(jù)信息依次進行分詞處理、詞法分析和語義分析，并根據(jù)分析結(jié)果對數(shù)據(jù)信息中包含的字符串重新排列；

將重新排列后得到的重置數(shù)據(jù)信息與問題信息知識庫中存儲的用戶事件進行匹配，匹配出與所述重置數(shù)據(jù)信息相對應(yīng)的用戶事件記錄和問題模板；

從答案庫中查詢出與所述用戶事件記錄和所述問題模板均匹配的答案，并將所述答案輸出顯示。

可選地，所述接收用戶輸入的問題信息的步驟之前，還包括；

收集各種問題信息，構(gòu)建源數(shù)據(jù)庫；

收集各種類型的數(shù)據(jù)信息所對應(yīng)的元數(shù)據(jù)，構(gòu)建元數(shù)據(jù)庫；

收集各種數(shù)據(jù)類型的標(biāo)準(zhǔn)詞語，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)詞語庫；

收集各種數(shù)據(jù)類型的標(biāo)準(zhǔn)詞語組建成的標(biāo)準(zhǔn)短語，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)短語庫；

收集語義分析規(guī)則，構(gòu)建語義分析規(guī)則庫；

收集問題模板、記錄用戶事件和與所述問題模板相對應(yīng)的答案模塊，構(gòu)建問題信息知識庫。

可選地，所述對所述問題信息中含有的數(shù)據(jù)信息進行元數(shù)據(jù)識別的步驟包括：

將所述問題信息存入源數(shù)據(jù)庫中；

根據(jù)元數(shù)據(jù)庫中存儲的各種數(shù)據(jù)類型所對應(yīng)的元數(shù)據(jù)，識別出問題信息所對應(yīng)的字符串中每個字符對應(yīng)的元數(shù)據(jù)，根據(jù)每個字符對應(yīng)的元數(shù)據(jù)，分別為各個字符添加唯一來源標(biāo)識；

添加了唯一來源標(biāo)識的字符包括四元屬性；所述四元屬性為：描述字符本體含義和來源標(biāo)識的資源組件、描述字符元組特性的元組組件、描述字符所在字符串的資源視圖特征的內(nèi)容組件和描述字符所在字符串的資源視圖結(jié)果特征的群組件。

可選地，所述根據(jù)所述唯一來源標(biāo)識對所述數(shù)據(jù)信息依次進行分詞處理、詞法分析和語義分析，并根據(jù)分析結(jié)果對數(shù)據(jù)信息中包含的字符串重新排列的步驟包括：

對數(shù)據(jù)信息中含有的字符串進行分詞處理，識別出所述字符串中字符所對應(yīng)的詞語；

將數(shù)據(jù)信息進行分詞處理后得到的各個分詞與標(biāo)準(zhǔn)詞語庫中含有的標(biāo)準(zhǔn)詞語相比對，獲取數(shù)據(jù)信息中含有的標(biāo)準(zhǔn)詞語，并根據(jù)比對出的標(biāo)準(zhǔn)詞語重組分詞排序；

對重組排序后得到的詞語與標(biāo)準(zhǔn)短語庫中含有的標(biāo)準(zhǔn)短語進行比對，根據(jù)比對出的標(biāo)準(zhǔn)短語，獲取數(shù)據(jù)信息中含有的標(biāo)準(zhǔn)詞語，并根據(jù)比對出的標(biāo)準(zhǔn)詞語重組分詞排序；

對得到重置數(shù)據(jù)信息進行語義分析，得到所述重置數(shù)據(jù)信息的關(guān)鍵詞。