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[發(fā)明專利]信息查詢方法及裝置、存儲介質(zhì)、智能終端在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910869534.0 申請日: 2019-09-12
公開(公告)號: CN110765342A 公開(公告)日: 2020-02-07
發(fā)明(設(shè)計)人: 簡仁賢;馬永寧 申請(專利權(quán))人: 竹間智能科技(上海)有限公司
主分類號: G06F16/9532 分類號: G06F16/9532;G06F16/332
代理公司: 11227 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人: 張振軍
地址: 200233 上海市*** 國省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 自然語言查詢語句 查詢 信息查詢 自然語言 知識庫 存儲介質(zhì) 映射關(guān)系 用戶利用 智能終端 便捷性 預設(shè) 答案
【說明書】:

一種信息查詢方法及裝置、存儲介質(zhì)、智能終端,信息查詢方法包括:獲取用戶輸入的自然語言查詢語句;從知識庫中確定自然語言查詢語句中待查詢的實體;識別自然語言查詢語句的查詢意圖;根據(jù)所述查詢實體名稱和所述查詢意圖的組合與預設(shè)映射關(guān)系確定所述自然語言查詢語句對應(yīng)的答案。本發(fā)明技術(shù)方案能夠允許用戶利用自然語言的方式進行信息查詢,提升查詢的準確性和便捷性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種信息查詢方法及裝置、存儲介質(zhì)、智能終端。

背景技術(shù)

對于目前面向客戶的虛擬產(chǎn)品,例如基金產(chǎn)品和保險產(chǎn)品等,產(chǎn)品種類繁多。如對于同樣類型的基金,可能由于基金經(jīng)理或者基金公司的不同而有很大收益差距,面對如此眾多的基金,普通用戶很難去選擇比較。

現(xiàn)有技術(shù)中,獲取上述產(chǎn)品相關(guān)信息的方式通常是通過搜索引擎去查詢,例如在搜索引擎中輸入“華夏滬深300指數(shù)基金”來查詢。

但是,現(xiàn)有技術(shù)中的查詢方式查詢到的信息一般都是籠統(tǒng)而冗雜的,而用戶通常是帶有明確意圖去查詢的,例如用戶可能只想看下這個基金持倉的股票有哪些,或者看下某個基金的基金經(jīng)理的歷史業(yè)績?nèi)绾危F(xiàn)有技術(shù)中的搜索引擎很難一步查詢到位,需要在首次查詢后在進行信息的二次篩選過濾才能獲到有效信息。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明解決的技術(shù)問題是如何提升查詢的準確性和便捷性。

為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明實施例提供一種信息查詢方法,所述信息查詢方法包括:獲取用戶輸入的自然語言查詢語句;從知識庫中確定所述自然語言查詢語句中的待查詢實體,所述待查詢實體包括查詢實體名稱;識別所述自然語言查詢語句的查詢意圖;根據(jù)所述查詢實體名稱和所述查詢意圖的組合與預設(shè)映射關(guān)系確定所述自然語言查詢語句對應(yīng)的答案。

可選的,所述根據(jù)所述查詢實體名稱和所述查詢意圖的組合與預設(shè)映射關(guān)系確定所述自然語言查詢語句對應(yīng)的答案包括:將所述查詢實體名稱與多個預設(shè)映射關(guān)系中的實體名稱進行匹配;如果存在預設(shè)映射關(guān)系中的實體名稱與所述查詢實體名稱相匹配,則將匹配的預設(shè)映射關(guān)系中的意圖與所述查詢意圖進行匹配;如果所述匹配的預設(shè)映射關(guān)系中的意圖與所述查詢意圖相匹配,則將所述匹配的預設(shè)映射關(guān)系中的答案作為所述自然語言查詢語句對應(yīng)的答案。

可選的,所述將所述匹配的預設(shè)映射關(guān)系中的答案作為所述自然語言查詢語句對應(yīng)的答案包括:直接將所述匹配的預設(shè)映射關(guān)系中實體名稱和意圖的組合對應(yīng)的答案作為所述自然語言查詢語句對應(yīng)的答案;或者,確定所述匹配的預設(shè)映射關(guān)系中實體名稱和意圖的組合對應(yīng)的查詢指令,并將執(zhí)行所述查詢指令得到的答案作為所述自然語言查詢語句對應(yīng)的答案。

可選的,所述從知識庫中確定所述自然語言查詢語句中的待查詢實體包括:根據(jù)用戶輸入的所述自然語言查詢語句,對所述知識庫中的實體列表進行排序,并將排序靠前的實體作為所述待查詢實體。

可選的,采用以下算法對所述知識庫中的實體列表進行排序:learning-to-rank模型,或者句法分析。

可選的,所述識別所述自然語言查詢語句的查詢意圖包括:根據(jù)所述待查詢實體以及所述自然語言查詢語句,對所述待查詢實體所對應(yīng)的有限意圖集合進行排序。

可選的,采用以下算法對所述待查詢實體所對應(yīng)的有限意圖集合進行排序:learning-to-rank模型,或者句法分析的方式。

可選的,所述從知識庫中確定所述自然語言查詢語句中的待查詢實體之前還包括:將所述自然語言查詢語句中各個詞語的拼音與預設(shè)實體名稱列表中各個預設(shè)實體名稱的拼音進行匹配,以得到匹配結(jié)果,所述預設(shè)實體名稱列表包括多個預設(shè)實體名稱及其拼音;如果所述匹配結(jié)果表示存在預設(shè)實體名稱的拼音與所述自然語言查詢語句中的詞語的拼音相匹配,則將所述詞語更新為匹配的預設(shè)實體名稱。

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