[發明專利]一種基于問題分類確定問題答案方法、裝置及電子設備在審
| 申請號： | 201811563546.2 | 申請日： | 2018-12-20 |
| 公開（公告）號： | CN109783622A | 公開（公告）日： | 2019-05-21 |
| 發明（設計）人： | 岳聰;郭建廷 | 申請（專利權）人： | 出門問問信息科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/332 | 分類號： | G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京睿派知識產權代理事務所(普通合伙) 11597 | 代理人： | 劉鋒 |
| 地址： | 100190 北京市海淀區*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 文本信息 裝置及電子設備 問題答案 問題分類 問題分類模型 答案 計算函數 預定類別 分類 調用 響應 | ||
1.一種基于問題分類確定問題答案的方法，其特征在于，包括：
獲取問題的文本信息；
通過預先訓練的問題分類模型對所述文本信息進行分類；
響應于所述文本信息被分類為預定類別且所述文本信息滿足預定的規則，調用對應的計算函數來獲取問題對應的答案。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述問題分類模型為二分類模型。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述問題分類模型的訓練過程為：
在日志記錄中獲取所述預定類別的歷史文本信息，確定為正例；
在日志記錄中獲取與所述預定類別無關的歷史文本信息，確定為負例；
根據所述正例和負例，按照設定算法，確定所述問題分類模型。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述在日志記錄中獲取所述預定類別的歷史文本信息，確定為正例之后，該方法還包括：
根據所述預定類別的歷史文本信息構造所述預定類別的問題模板，將所述預定類別的問題模板確定為正例。
5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述設定算法為最大熵算法、支持向量機算法或者神經網絡分類算法。
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，若所述問題為親屬稱謂計算問題，所述設定條件為所述親屬稱謂計算問題的文本信息中不包含實體人名，且所述親屬稱謂計算問題的文本信息的長度小于設定的閾值。
7.一種基于問題分類確定問題答案的裝置，其特征在于，包括：
接收單元，用于獲取問題的文本信息；
分類單元，用于通過預先訓練的問題分類模型對所述文本信息進行分類；
確定單元，用于響應于所述文本信息被分類為預定類別且所述文本信息滿足預定的規則，調用對應的計算函數來獲取問題對應的答案。
8.一種電子設備，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器用于存儲一條或多條計算機程序指令，其中，所述一條或多條計算機程序指令被所述處理器執行以實現如權利要求1-6中任一項所述的方法。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲計算機程序指令，其特征在于，所述計算機程序指令在被處理器執行時實現如權利要求1-6任一項所述的方法。
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