[發明專利]自動回答方法、裝置、存儲介質及電子設備

在審

• 申請號: 201780002509.1
• 申請日: 2017-11-02
• 公開（公告）號: CN107980130A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 檀利
• 申請（專利權）人: 深圳前海達闥云端智能科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 北京英創嘉友知識產權代理事務所(普通合伙)11447
• 代理人: 魏嘉熹,南毅寧

技術領域

本公開涉及計算機領域，尤其涉及一種自動回答方法、裝置、存儲介質及電子設備。

背景技術

自動回答，對于具有對話功能的機器人和近幾年迅速發展的客服系統來說至關重要，是一種自動產生答復的技術。

目前，自動回答可以基于模板來實現。通過事先定義好的模板來匹配用戶輸入的問題，找到匹配答案的時候自動回答系統就能返回問題答案。但是，有限的模板難以應付靈活多變的自然語言表達方式，導致自動回答系統實際運行過程中準確率低。

發明內容

本公開提供一種自動回答方法、裝置、存儲介質及電子設備，用以提高自動回答準確率。

為了實現上述目的，根據本公開實施例的第一方面，提供一種自動回答方法，該方法可以包括：抽取待回答問題的特征；通過對所述待回答問題的文本特征與問答語料庫中問答對的問題的文本特征進行相似度計算，從所述問答語料庫中篩選出候選問答對；基于預先完成問答訓練的神經網絡模型計算所述待回答問題的特征向量，以及，獲取基于所述神經網絡模型計算出的所述候選問答對的答案的特征向量；通過對所述待回答問題的特征向量與所述候選問答對的答案的特征向量進行余弦相似度計算，從所述候選問答對中篩選出答案。

根據本公開實施例的第二方面，提供一種自動回答裝置，該裝置可以包括：特征抽取模塊，用于抽取待回答問題的文本特征。候選篩選模塊，用于通過對所述待回答問題的文本特征與問答語料庫中問答對的問題的文本特征進行相似度計算，從所述問答語料庫中篩選出候選問答對。特征向量計算模塊，用于基于預先完成問答訓練的神經網絡模型計算所述待回答問題的特征向量，以及，獲取基于所述神經網絡模型計算出的所述候選問答對的答案的特征向量。答案篩選模塊，用于通過對所述待回答問題的特征向量與所述候選問答對的答案的特征向量進行余弦相似度計算，從所述候選問答對中篩選出答案。

根據本公開實施例的第三方面，提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中包括一個或多個程序，所述一個或多個程序用于執行本公開實施例的第一方面所述的方法。

根據本公開實施例的第四方面，提供一種電子設備，包括：本公開實施例的第三方面所述的計算機可讀存儲介質；以及，

一個或者多個處理器，用于執行所述計算機可讀存儲介質中的程序。

通過上述技術方案，本公開先根據文本特征篩選出候選問答對，避免了語義距離的泛化，再利用預先完成問答訓練的神經網絡模型計算出的特征向量來衡量待回答問題與候選問答對的語義距離，從而提高了篩選出的答案的準確率。

應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

附圖說明

圖1是根據本公開一示例性實施例示出的客服應用場景的結構示意圖；

圖2是根據本公開一示例性實施例提供的一種自動回答方法的流程圖；

圖3是根據本公開另一示例性實施例提供的一種自動回答方法的流程圖；

圖4是根據本公開一示例性實施例提供的一種自動回答裝置的框圖；

圖5是根據本公開另一示例性實施例提供的一種自動回答裝置的框圖。

圖6是根據一示例性實施例示出的一種電子設備的框圖。

具體實施方式

這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本公開相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

在介紹本公開提供的自動回答方法、裝置以及存儲介質之前，首先對本公開各個實施例所涉及的可能的應用場景進行介紹。例如，圖1是根據一示例性實施例示出的一種客服應用場景的結構示意圖。如圖1所示，該客服應用場景可以包括：服務器110、終端120。服務器110可以是網絡中能對其它機器提供自動回答服務的計算機系統。終端120可以是個人電腦，智能手機，平板電腦等終端設備。終端120之上可以運行有自動回答客戶端軟件。圖1中以終端120為智能手機示意。其中，終端120與服務器110之間的通信網絡可以是有線或無線網絡。終端120可以響應于接收到用戶輸入問題，將待回答問題發送給服務器110。服務器110可以響應于接收到終端120發送的待回答問題，應用本公開實施例提供的自動回答方法得到該待回答問題對應的答案，將該答案反饋給終端120。