[發明專利]自動問答方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010731550.6
• 申請日: 2020-07-27
• 公開（公告）號: CN112035627A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發明（設計）人: 傅向華;楊靜瑩
• 申請（專利權）人: 深圳技術大學
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/36
• 代理公司: 深圳青年人專利商標代理有限公司 44350
• 代理人: 吳桂華

1.一種自動問答方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：

獲取自然語言問句；

在預設的基于知識圖譜的問答庫中，查找所述自然語言問句的知識信息；

將所述自然語言問句和所述知識信息輸入預先訓練好的自動問答模型，通過所述自動問答模型對所述自然語言問句和所述知識信息進行編碼、融合和解碼，得到所述自動問答模型輸出的所述自然語言問句的答案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在預設的基于知識圖譜的問答庫中，查找所述自然語言問句的知識信息，包括：

根據所述基于知識圖譜的問答庫中預設的類別詞，確定所述自然語言問句所屬的問句類別；

根據所述基于知識圖譜的問答庫中預設的關鍵詞和主題詞，對所述自然語言問句進行關鍵詞和主題詞提??；

根據所述自然語言問句所屬的問句類別、所述自然語言問句中的關鍵詞、以及所述自然語言問句中的主題詞，在所述基于知識圖譜的問答庫中查找所述自然語言問句的知識信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述自然語言問句和所述知識信息輸入預先訓練好的自動問答模型，通過所述自動問答模型對所述自然語言問句和所述知識信息進行編碼、融合和解碼，得到所述自動問答模型輸出的所述自然語言問句的答案，包括：

通過所述自動問答模型中的編碼器對所述自然語言問句進行編碼，得到問句表示；

通過所述編碼器對所述知識信息進行編碼，得到知識表示；

確定用于所述問句表示與所述知識表示進行融合的融合參數；

根據所述融合參數對所述問句表示和知識表示進行融合，得到融合所述知識表示的問句表示；

通過所述自動問答模型中的解碼器對融合所述知識表示的問句表示進行解碼，得到所述答案。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述編碼器包括預設數量個網絡層，所述通過所述自動問答模型中的編碼器對所述自然語言問句進行編碼，得到問句表示的步驟，包括：

對所述自然語言問句進行向量化；

將向量化后的所述自然語言問句輸入所述編碼器；

通過各所述網絡層依次對向量化后的所述自然語言問句進行編碼，得到所述問句表示，各所述網絡層包括多頭注意力層和前饋神經網絡層。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述通過各所述網絡層依次對向量化后的所述自然語言問句進行處理，包括：

將所述編碼器中第N個網絡層的輸出，輸入所述編碼器中第N+1個網絡層中的多頭注意力層，所述N大于等于1；

對所述第N+1個網絡層中多頭注意力層的輸出進行殘差學習和批標準化處理，得到所述第N+1個網絡層中前饋神經網絡層的輸入；

將所述第N+1個網絡層中前饋神經網絡層的輸入，輸入所述第N+1個網絡層中的前饋神經網絡；

對所述第N+1個網絡層中前饋神經網絡層的輸出進行殘差學習和批標準化處理，得到所述第N+1個網絡層的輸出。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述確定用于所述問句表示與所述知識表示進行融合的融合參數，包括：

確定所述問句表示與所述知識表示之間的匹配度；

根據所述匹配度，確定所述融合參數。

7.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過解碼器對融合了所述知識表示的問句表示進行解碼，得到所述答案，包括：

根據預設的詞匯表的概率分布，將融合了所述知識表示的問句表示輸入所述解碼器，得到多個預測詞的概率；

根據所述多個預測詞的概率，進行詞匯選?。?/p>

根據選取得到的詞匯，得到所述答案。