[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于知識(shí)圖譜的智能人機(jī)對(duì)話(huà)方法及設(shè)備有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010037830.7 | 申請(qǐng)日: | 2020-01-14 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111274371B | 公開(kāi)(公告)日: | 2023-09-29 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 徐楠;方浩;白雪;熊昊;梁吉光 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 東莞證券股份有限公司;上海丹渥智能科技有限公司 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06F16/332 | 分類(lèi)號(hào): | G06F16/332;G06F16/36 |
| 代理公司: | 北京風(fēng)雅頌專(zhuān)利代理有限公司 11403 | 代理人: | 曾志鵬 |
| 地址: | 523000 廣*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 知識(shí) 圖譜 智能 人機(jī)對(duì)話(huà) 方法 設(shè)備 | ||
1.一種基于知識(shí)圖譜的智能人機(jī)對(duì)話(huà)方法,其特征在于,包括:
獲取用戶(hù)輸入的內(nèi)容信息;
根據(jù)知識(shí)圖譜對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行文本字符處理,基于所述文本字符處理的處理結(jié)果進(jìn)行歸一化處理,生成匹配信息及對(duì)應(yīng)關(guān)系信息;其中,所述文本字符處理為根據(jù)所述知識(shí)圖譜對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行項(xiàng)的劃分,生成所述處理結(jié)果;
判斷所述匹配信息是否與已知問(wèn)句模板匹配;
若否,則按照預(yù)設(shè)特征選擇規(guī)則對(duì)所述匹配信息進(jìn)行特征選擇,利用向量模型進(jìn)行特征表示,將特征表示結(jié)果輸入分類(lèi)器進(jìn)行結(jié)果判定;
若判定通過(guò),則所述分類(lèi)器的輸出結(jié)果為所述匹配信息對(duì)應(yīng)的第一已知問(wèn)句模板,根據(jù)所述第一已知問(wèn)句模板確定解答信息格式,根據(jù)所述解答信息格式及所述對(duì)應(yīng)關(guān)系信息在所述知識(shí)圖譜中確定解答信息,輸出所述解答信息;
所述判斷所述匹配信息是否與已知問(wèn)句模板匹配,還包括:
若是,則確定與所述匹配信息對(duì)應(yīng)的第二已知問(wèn)句模板,根據(jù)所述第二已知問(wèn)句模板確定解答信息格式,根據(jù)所述解答信息格式及所述對(duì)應(yīng)關(guān)系信息在所述知識(shí)圖譜中確定解答信息,輸出所述解答信息;
所述將特征表示結(jié)果輸入分類(lèi)器進(jìn)行結(jié)果判定,還包括:
若判定不通過(guò),則根據(jù)所述特征表示結(jié)果與所述已知問(wèn)句模板進(jìn)行向量相似度計(jì)算,確定相似度達(dá)到預(yù)設(shè)條件的至少一個(gè)第三已知問(wèn)句模板;
輸出所述第三已知問(wèn)句模板供用戶(hù)進(jìn)行選擇;
根據(jù)用戶(hù)選擇的所述第三已知問(wèn)句模板確定解答信息格式,根據(jù)所述解答信息格式及所述對(duì)應(yīng)關(guān)系信息在所述知識(shí)圖譜中確定解答信息,輸出所述解答信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)知識(shí)圖譜對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行文本字符處理,具體包括:
對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行特定信息識(shí)別,將識(shí)別出的第一信息進(jìn)行特定標(biāo)注;
根據(jù)知識(shí)圖譜中的所有指標(biāo)對(duì)應(yīng)的所有術(shù)語(yǔ),確定所有所述術(shù)語(yǔ)的等同關(guān)系,將所述內(nèi)容信息按照所述等同關(guān)系與所述術(shù)語(yǔ)進(jìn)行多模式串匹配,識(shí)別出第二信息,將所述第二信息按照所述指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)標(biāo)注。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述文本字符處理的處理結(jié)果進(jìn)行歸一化處理,具體包括:
根據(jù)所述特定標(biāo)注及所述指標(biāo)標(biāo)注,將所述內(nèi)容信息進(jìn)行信息與標(biāo)注項(xiàng)的替換。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其特征在于,所述判斷所述匹配信息是否與已知問(wèn)句模板匹配,具體包括:
對(duì)所述匹配信息及所述已知問(wèn)句模板進(jìn)行逐項(xiàng)對(duì)比,當(dāng)所述匹配信息中的全部項(xiàng)與所述已知問(wèn)句模板的全部項(xiàng)相同時(shí),確定所述匹配信息及所述已知問(wèn)句模板匹配成功。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的方法,其特征在于,所述判斷所述匹配信息是否與已知問(wèn)句模板匹配的匹配方式至少為:
完全匹配方式或正則匹配方式。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述分類(lèi)器至少為:
支持向量機(jī)分類(lèi)器和/或樸素貝葉斯分類(lèi)器。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)知識(shí)圖譜對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行文本字符處理之前,還包括:
對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行文字標(biāo)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)化處理,統(tǒng)一調(diào)整所述內(nèi)容信息的字符位置狀態(tài),利用正則表達(dá)式去除所述內(nèi)容信息中的冗余符號(hào)。
8.一種基于知識(shí)圖譜的智能人機(jī)對(duì)話(huà)設(shè)備,其特征在于,包括:
獲取模塊,獲取用戶(hù)輸入的內(nèi)容信息;
生成模塊,根據(jù)知識(shí)圖譜對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行文本字符處理,基于所述文本字符處理的處理結(jié)果進(jìn)行歸一化處理,生成匹配信息及對(duì)應(yīng)關(guān)系信息;其中,所述文本字符處理為根據(jù)所述知識(shí)圖譜對(duì)所述內(nèi)容信息進(jìn)行項(xiàng)的劃分,生成所述處理結(jié)果;
判斷模塊,判斷所述匹配信息是否與已知問(wèn)句模板匹配;
分類(lèi)器模塊,若否,則按照預(yù)設(shè)特征選擇規(guī)則對(duì)所述匹配信息進(jìn)行特征選擇,利用向量模型進(jìn)行特征表示,將特征表示結(jié)果輸入分類(lèi)器進(jìn)行結(jié)果判定;
執(zhí)行模塊,若判定通過(guò),則所述分類(lèi)器的輸出結(jié)果為所述匹配信息對(duì)應(yīng)的第一已知問(wèn)句模板,根據(jù)所述第一已知問(wèn)句模板確定解答信息格式,根據(jù)所述解答信息格式及所述對(duì)應(yīng)關(guān)系信息在所述知識(shí)圖譜中確定解答信息,輸出所述解答信息;
所述判斷所述匹配信息是否與已知問(wèn)句模板匹配,還包括:
若是,則確定與所述匹配信息對(duì)應(yīng)的第二已知問(wèn)句模板,根據(jù)所述第二已知問(wèn)句模板確定解答信息格式,根據(jù)所述解答信息格式及所述對(duì)應(yīng)關(guān)系信息在所述知識(shí)圖譜中確定解答信息,輸出所述解答信息;
所述將特征表示結(jié)果輸入分類(lèi)器進(jìn)行結(jié)果判定,還包括:
若判定不通過(guò),則根據(jù)所述特征表示結(jié)果與所述已知問(wèn)句模板進(jìn)行向量相似度計(jì)算,確定相似度達(dá)到預(yù)設(shè)條件的至少一個(gè)第三已知問(wèn)句模板;
輸出所述第三已知問(wèn)句模板供用戶(hù)進(jìn)行選擇;
根據(jù)用戶(hù)選擇的所述第三已知問(wèn)句模板確定解答信息格式,根據(jù)所述解答信息格式及所述對(duì)應(yīng)關(guān)系信息在所述知識(shí)圖譜中確定解答信息,輸出所述解答信息。
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