[發明專利]自動問答方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011187360.9
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112328759A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 侯麗;劉翔
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F40/242;G06F40/279
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 賀小旺

本發明涉及人工智能技術領域，公開了一種自動問答方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質，該方法包括：根據預置別名詞典，獲取待預測問題中各個字詞的候選實體；基于預置實體識別模型，根據待預測問題和多個所述候選實體，確定待預測問題對應的實體名；根據實體名和預置圖數據庫，確定實體名對應的三元組；基于預置屬性映射模型，根據各個屬性名和所述待預測問題確定待預測問題對應的目標屬性名，并將目標屬性名對應的屬性值作為待預測問題的問答，實現預置實體識別模型對問題的實體識別和使用屬性映射模型對問題的屬性映射都進行語義編碼，提高機器閱讀文本的表示能力和泛化能力，從而提升了預置實體識別模型和屬性映射模型的準確率。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種自動問答方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

知識圖譜技術是人工智能技術的重要組成部分，以結構化的方式描述客觀世界中的概念、實體及其鍵的關系。知識圖譜技術提供了一種更好的組織、管理和理解互聯網海量信息的能力，將互聯網的信息表達成更接近于人類認知世界的形式。因此，建立一個具有語義處理能力與開放互聯能力的知識庫，可以在智能搜索、智能問答、個性化推薦等智能信息服務中產生應用價值。

目前主流的基于知識庫的自動問答中采用的方法可以分為兩類:基于語義分析(semantic parsingbased,SP-based)方法和基于信息檢索(information retrieve-based,IR-based)方法。基于語義分析的方法首先將自然語言形式的問句轉換為某種特定類型的邏輯表達形式。傳統的語義分析其需要通過詞性系信息標注好的邏輯形式作為監督，并且受制于只有少量邏輯謂詞狹窄域。而信息檢索的方法首先通過比較粗糙的方法,從知識庫中獲取一系列的候選答案,然后對問句和候選答案進行特征抽取,利用它們對候選答案進行排序,選擇得分最高的作為最終答案，但信息檢索的方法缺少對深層語義的理解，導致自動問答準確率較低。

發明內容

本申請的主要目的在于提供一種自動問答方法、裝置、計算機設備及計算機可讀存儲介質，旨在解決傳統的語義分析其需要標注好的邏輯形式作為監督數據，并且依賴少量的邏輯謂詞，而信息檢索缺少對深層語義的理解，從而導致語義分析和信息檢索的自動問答準確率較低的技術問題。

第一方面，本申請提供一種自動問答方法，所述自動問答方法包括以下步驟：

根據預置別名詞典，獲取待預測問題中各個字詞的實體別名，并將所述實體別名作為候選實體，其中，所述實體別名和所述候選實體為多個；

基于預置實體識別模型，根據所述待預測問題和多個所述候選實體，確定所述待預測問題對應的實體名；

根據所述實體名和預置圖數據庫，確定所述預置圖數據庫中所述實體名對應的三元組，其中，所述三元組包括所述實體名、屬性名和屬性值，所述三元組為多個；

基于預置屬性映射模型，根據各個所述屬性名和所述待預測問題確定所述待預測問題對應的目標屬性名，并將所述目標屬性名對應的屬性值作為所述待預測問題的問答。

第二方面，本申請還提供一種自動問答裝置，所述自動問答裝置包括：

獲取模塊，用于根據預置別名詞典，獲取待預測問題中各個字詞的實體別名，并將所述實體別名作為候選實體，其中，所述實體別名和所述候選實體為多個；

第一確定模塊，用于基于預置實體識別模型，根據所述待預測問題和多個所述候選實體，確定所述待預測問題對應的實體名；

第二確定模塊，用于根據所述實體名和預置圖數據庫，確定所述預置圖數據庫中所述實體名對應的三元組，其中，所述三元組包括屬性名和屬性值，所述三元組為多個；

第三確定模塊，用于基于預置屬性映射模型，根據各個所述屬性名和所述待預測問題確定所述待預測問題對應的目標屬性名，并將所述目標屬性名對應的屬性值作為所述待預測問題的問答。