[發明專利]一種應答方法、裝置、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 202010130499.3
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111737425A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 馬浩
• 申請（專利權）人: 北京沃東天駿信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F40/30;G06F40/284
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明實施例公開了一種應答方法、裝置、服務器及存儲介質。該方法包括：獲取待應答問題和預設數據；對待應答問題進行分詞，并根據預設意圖詞數據，從分詞結果中篩選出待應答意圖詞；將待應答意圖詞輸入至字典樹中，根據字典樹的輸出結果，從多個待匹配問題中篩選出待應答意圖詞對應的第一初步匹配問題。本發明實施例的技術方案，基于可以直接加載在內存中的字典樹實現待應答問題和待匹配問題的初步匹配，提高了問題匹配性能，并且由于匹配過程未涉及到第三方服務器，無需進行待更新數據的推送，從而避免了因待更新數據推送失敗而造成的應答失敗的問題，達到了提高智能應答系統的穩定性和問題匹配效率的效果。

技術領域

本發明實施例涉及計算機應用技術領域，尤其涉及一種應答方法、裝置、服務器及存儲介質。

背景技術

智能應答系統在獲取到用戶提出的待應答問題后，可通過自然語言理解(NLU)對用戶意圖進行分類，若是政策咨詢類，則進入問答型機器人(QABot)進行應答，否則進入任務型機器人(TaskBot)進行多輪交互應答。

在QABot中，應答智能系統將待應答問題與問答知識庫(QA KnowledgeBase，QAKB)中的待匹配問題進行匹配，如基于ElasticSearch(一種搜索服務器)按照關鍵詞從各個待匹配問題中過濾出與待應答提問較為相似的初步匹配問題；然后，再從初步匹配問題中篩選出與待應答問題的相似度最高的目標匹配問題，并將QAKB中與目標匹配問題對應的目標應答答案返回給用戶。

在實現本發明過程中，發明人發現現有技術中至少存在如下技術問題：在維護QAKB時，需要將待更新數據推送到ElasticSearch中，這一推送過程可能會出現數據推送失敗的情況，這就會導致問題應答失敗，系統穩定性不高；而且，ElasticSearch是一個需要單獨部署的第三方開源服務器，在每次進行問題匹配時，都需要通過ElasticSearch匹配一遍，匹配性能較差。

發明內容

本發明實施例提供了一種應答方法、裝置、服務器及存儲介質，以解決問題匹配性能較差以及因待更新數據推送失敗而造成的應答失敗的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種應答方法，可以包括：

獲取待應答問題和預設數據，其中，預設數據包括字典樹，字典樹是根據預設問答知識庫和預設意圖詞數據構造的，預設問答知識庫包括多個待匹配問題，預設意圖詞數據包括歷史應答問題中的目標意圖詞；

對待應答問題進行分詞，并根據預設意圖詞數據，從分詞結果中篩選出待應答意圖詞；

將待應答意圖詞輸入至字典樹中，根據字典樹的輸出結果，從多個待匹配問題中篩選出待應答意圖詞對應的第一初步匹配問題。

可選的，預設數據還可以包括預設映射數據，預設映射數據包括待匹配問題、待匹配問題中的待匹配意圖詞和待匹配意圖分類結果間的映射關系；在此基礎上，上述應答方法還可以包括：

基于預設映射數據和待應答意圖詞，從各待匹配意圖分類結果中篩選出已匹配意圖分類結果；

根據待應答意圖詞和已匹配意圖分類結果，分別計算出待應答問題和各已匹配意圖分類結果的相關性，并根據相關性從各已匹配意圖分類結果中篩選出目標意圖分類結果；

根據預設映射數據，從多個待匹配問題中篩選出與目標意圖分類結果對應的第二初步匹配問題。

可選的，預設問答知識庫還可以包括每個待匹配問題的待匹配應答答案，在此基礎上，上述應答方法還可以包括：

將待應答問題、各第一初步匹配問題和各第二初步匹配問題輸入至深度語義匹配模型中，根據深度語義匹配模型的輸出結果，分別得到待應答問題與各第一初步匹配問題間的第一相似度、以及待應答問題與各第二初步匹配問題間的第二相似度；