[發(fā)明專利]自動問答方法、裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910584837.8
• 申請日: 2019-07-01
• 公開（公告）號: CN110309285B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發(fā)明（設計）人: 郭建廷;岳聰
• 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;G06F40/289;G06F40/295
• 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

1.一種自動問答方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待分類問題；

通過預訓練的分類模型和分類規(guī)則確定所述待分類問題的類別，所述類別包括疊字類問題和非疊字類問題；以及

響應于所述待分類問題的類別為疊字類問題，在疊字信息數據庫中獲取所述疊字類問題的答案；

其中，所述分類模型的訓練過程為：

獲取第一訓練集，所述第一訓練集包括多個疊字類問題和對應的第一標簽；

獲取第二訓練集，所述第二訓練集包括多個非疊字類問題和對應的第二標簽；以及

根據所述第一訓練集和所述第二訓練集按照機器學習算法訓練獲取分類模型；

其中，根據所述分類模型和分類規(guī)則確定待分類問題的類別包括：

根據分類模型獲取待分類問題的第一概率，所述第一概率為所述待分類問題為疊字類問題的概率；

根據分類規(guī)則獲取待分類問題的第二概率，所述第二概率為所述待分類問題滿足分類規(guī)則的概率；

根據所述第一概率、第二概率和預先設置的第一權重和第二權重計算類別概率，所述類別概率用于表征所述待分類問題為疊字類問題的概率；以及

響應于所述類別概率的值大于預定閾值，將所述待分類問題的類別確定為疊字類問題。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分類規(guī)則包括待分類問題的文本信息的最大字數閾值、最小字數閾值、相同字符的重復次數、實體人名包含狀態(tài)和英文字母包含狀態(tài)中的至少一種。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述機器學習算法為最大熵算法、支持向量機算法或者神經網絡分類算法。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述疊字信息數據庫包括多個疊字的信息，所述疊字的信息包括重復次數、重復單字和目標疊字。

5.一種自動問答裝置，其特征在于，所述裝置包括：

問題獲取單元，用于獲取待分類問題；

類別確定單元，用于通過預訓練的分類模型和分類規(guī)則確定所述待分類問題的類別，所述類別包括疊字類問題和非疊字類問題；以及

答案確定單元，用于響應于所述待分類問題的類別為疊字類問題，在疊字信息數據庫中獲取所述疊字類問題的答案；

其中，所述分類模型的訓練過程為：

獲取第一訓練集，所述第一訓練集包括多個疊字類問題和對應的第一標簽；

獲取第二訓練集，所述第二訓練集包括多個非疊字類問題和對應的第二標簽；以及

根據所述第一訓練集和所述第二訓練集按照機器學習算法訓練獲取分類模型；

其中，所述類別確定單元用于：

根據分類模型獲取待分類問題的第一概率，所述第一概率為所述待分類問題為疊字類問題的概率；

根據分類規(guī)則獲取待分類問題的第二概率，所述第二概率為所述待分類問題滿足分類規(guī)則的概率；

根據所述第一概率、第二概率和預先設置的第一權重和第二權重計算類別概率，所述類別概率用于表征所述待分類問題為疊字類問題的概率；以及

響應于所述類別概率的值大于預定閾值，將所述待分類問題的類別確定為疊字類問題。

6.一種電子設備，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(zhí)行以實現如權利要求1-4中任一項所述的方法。

7.一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(zhí)行時實現如權利要求1-4中任一項所述的方法。