[發(fā)明專利]一種基于知識(shí)圖譜的保險(xiǎn)自動(dòng)問答方法及問答系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010826806.1
• 申請(qǐng)日: 2020-08-17
• 公開（公告）號(hào): CN112800174A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 閆藝婷;肖政宏;馬智勇;周健燁
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東技術(shù)師范大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/33
• 分類號(hào): G06F16/33;G06F16/332;G06F16/36;G06Q40/08
• 代理公司: 佛山市禾才知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44379
• 代理人: 曹振;羅凱欣

本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的保險(xiǎn)自動(dòng)問答方法，其應(yīng)用于保險(xiǎn)自動(dòng)問答系統(tǒng)，其中步驟依次包括：步驟S1：首先利用爬蟲技術(shù)采集保險(xiǎn)產(chǎn)品的相關(guān)信息；步驟S2：對(duì)保險(xiǎn)實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；步驟S3：利用預(yù)訓(xùn)練的詞向量文件構(gòu)建embedding矩陣；步驟S4：制定實(shí)體對(duì)齊方法基于I?SPRS相似度；步驟S5：?jiǎn)柧淅斫饽Ｐ蜆?gòu)建；步驟S6：最后答案生成；制定實(shí)體對(duì)齊方法基于I?SPRS(Insurance?Surrounding Property and relation Similarity)相似度，問句理解模型構(gòu)建，最后答案生成。有益效果是：這樣的設(shè)計(jì)使得在查詢數(shù)據(jù)時(shí)可以減少由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的約束所帶來的影響，使答案更為準(zhǔn)確且易于理解，并且也提高問句理解的泛化能力。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能問答技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于知識(shí)圖譜的保險(xiǎn)自動(dòng)問答方法及問答系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)問答成了各行各業(yè)的趨勢(shì)。據(jù)相關(guān)研究表明，自動(dòng)問答的方式有多種：檢索式問答、閱讀理解、生成式問答和知識(shí)圖譜問答。對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)而言，其數(shù)據(jù)量多而復(fù)雜。

知識(shí)圖譜是通過將應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形學(xué)、信息可視化技術(shù)、信息科學(xué)等學(xué)科的理論與方法與計(jì)量學(xué)引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學(xué)科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識(shí)架構(gòu)達(dá)到多學(xué)科融合目的的現(xiàn)代理論。它能為學(xué)科研究提供切實(shí)的、有價(jià)值的參考。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)上述缺陷，本發(fā)明的目的在于提出一種基于知識(shí)圖譜的保險(xiǎn)自動(dòng)問答方法及問答系統(tǒng)。該方法集合自然語言處理的方法與知識(shí)圖譜的技術(shù)，首先對(duì)語料數(shù)據(jù)中的主體、客體、時(shí)間、地點(diǎn)、金額、保險(xiǎn)條款及保險(xiǎn)產(chǎn)品特點(diǎn)等進(jìn)行知識(shí)抽取，構(gòu)建保險(xiǎn)知識(shí)圖譜。再根據(jù)現(xiàn)有且成熟的深度學(xué)習(xí)方法，對(duì)輸入問句進(jìn)行分析，結(jié)合知識(shí)圖譜生成答案，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)保險(xiǎn)領(lǐng)域自動(dòng)問答，為用戶提供服務(wù)。

為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種基于知識(shí)圖譜的保險(xiǎn)自動(dòng)問答方法，其應(yīng)用于保險(xiǎn)自動(dòng)問答系統(tǒng)，其中步驟依次包括：

步驟S1：首先利用爬蟲技術(shù)采集保險(xiǎn)產(chǎn)品的相關(guān)信息；

步驟S2：對(duì)保險(xiǎn)實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；

步驟S3：利用預(yù)訓(xùn)練的詞向量文件構(gòu)建embedding矩陣；

步驟S4：制定實(shí)體對(duì)齊方法基于I-SPRS相似度；

步驟S5：?jiǎn)柧淅斫饽Ｐ蜆?gòu)建；

步驟S6：最后答案生成。

優(yōu)選地，上述的基于知識(shí)圖譜的保險(xiǎn)自動(dòng)問答方法，所述步驟S1具體包括如下內(nèi)容：利用爬蟲技術(shù)從中國XX保險(xiǎn)、XX險(xiǎn)和XXX保險(xiǎn)網(wǎng)站采集保險(xiǎn)產(chǎn)品的相關(guān)信息，保險(xiǎn)產(chǎn)品的相關(guān)信息包括：保險(xiǎn)產(chǎn)品名稱、保險(xiǎn)產(chǎn)品適用人群性別、保險(xiǎn)產(chǎn)品適用人群年齡、保險(xiǎn)產(chǎn)品價(jià)格、保險(xiǎn)產(chǎn)品保障范圍、保險(xiǎn)產(chǎn)品保障期限和保險(xiǎn)產(chǎn)品銷售范圍。