[發明專利]一種問答方法、裝置及終端設備

在審

• 申請號: 201811183114.9
• 申請日: 2018-10-11
• 公開（公告）號: CN111046147A
• 公開（公告）日: 2020-04-21
• 發明（設計）人: 羅通;靳丁南;權圣
• 申請（專利權）人: 馬上消費金融股份有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;劉偉

本發明提供一種問答方法、裝置及終端設備，該問答方法包括：獲取用戶問題；根據用戶問題，獲取用戶問題的候選問題集；將用戶問題和候選問題集中的每個候選問題分別輸入到預設的句向量模型中，得到用戶問題和每個候選問題的句向量；根據用戶問題和每個候選問題的句向量，將候選問題集中的與用戶問題的句向量相似度最高的候選問題，確定為用戶問題的匹配問題；將匹配問題的預設答案確定為用戶問題的答案；其中，預設的句向量模型是利用收集的用戶意圖識別語料訓練得到。本發明的方案，可以在不使用問答匹配模型的前提下獲得用戶問題的答案，可以結合預設的句向量模型得到準確率高的問題答案。

技術領域

本發明涉及通信技術領域，尤其涉及一種問答方法、裝置及終端設備。

背景技術

目前，QA(Asked Questions，問題)系統可以用于用戶問句的意圖分析、通過檢索問答知識庫返回與用戶問句匹配的答案。QA系統的處理框架一般包括問句語義理解、信息檢索和答案生成。

其中，在利用QA系統進行答案生成時，通常要使用QA系統中的預先訓練的問答匹配模型。且為了保證問答匹配模型輸出結果的準確性，在訓練問答匹配模型時，需要通過大量的文本標注數據進行訓練。然而，有些場景下的問答數據卻很少，因此可能會使用該場景下的少量的文本標注數據訓練問答匹配模型，造成問答匹配模型的準確率低。

發明內容

本發明實施例提供一種問答方法、裝置及終端設備，以解決現有的問答方法因利用問答匹配模型而造成準確率低的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種問答方法，包括：

獲取用戶問題；

根據所述用戶問題，獲取所述用戶問題的候選問題集；

將所述用戶問題和所述候選問題集中的每個候選問題分別輸入到預設的句向量模型中，得到所述用戶問題和所述每個候選問題的句向量；

根據所述用戶問題和所述每個候選問題的句向量，將所述候選問題集中的與所述用戶問題的句向量相似度最高的候選問題，確定為所述用戶問題的匹配問題；

將所述匹配問題的預設答案確定為所述用戶問題的答案；

其中，所述預設的句向量模型是利用收集的用戶意圖識別語料訓練得到，根據所述預設的句向量模型得到的輸入問題的句向量能夠表示所述輸入問題對應的用戶意圖。

第二方面，本發明實施例還提供了一種問答裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取用戶問題；

第二獲取模塊，用于根據所述用戶問題，獲取所述用戶問題的候選問題集；

輸入模塊，用于將所述用戶問題和所述候選問題集中的每個候選問題分別輸入到預設的句向量模型中，得到所述用戶問題和所述每個候選問題的句向量；

第一確定模塊，用于根據所述用戶問題和所述每個候選問題的句向量，將所述候選問題集中的與所述用戶問題的句向量相似度最高的候選問題，確定為所述用戶問題的匹配問題；

第二確定模塊，用于將所述匹配問題的預設問題的答案確定為所述用戶問題的答案；

其中，所述預設的句向量模型是基于收集的用戶意圖識別語料訓練得到，根據所述預設的句向量模型得到的輸入問題的句向量能夠表示所述輸入問題對應的用戶意圖。

第三方面，本發明實施例還提供了一種終端設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其中，所述計算機程序被所述處理器執行時實現上述問答方法的步驟。

第四方面，本發明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執行時實現上述問答方法的步驟。