[發(fā)明專利]基于知識(shí)圖譜的問答方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011211406.6
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號(hào): CN112328808A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 百維布新哈;蔣偉;王欣;張吉
• 申請（專利權(quán)）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/36
• 分類號(hào): G06F16/36;G06F16/332;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 四川省成都市天策商標(biāo)專利事務(wù)所 51213
• 代理人: 陳藝文

本發(fā)明公開了一種基于知識(shí)圖譜的問答方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括如下步驟：定義垂直領(lǐng)域，并定義垂直領(lǐng)域中的意圖和每個(gè)意圖的語義槽；基于垂直領(lǐng)域構(gòu)建用于查詢問題檢索的知識(shí)圖譜；對查詢問題進(jìn)行領(lǐng)域和意圖識(shí)別；采用句子內(nèi)部embedding特征和對話歷史embedding特征作為算法歷史信息；采用Elman+Jordan+歷史信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對多輪交互信息進(jìn)行槽位標(biāo)注以補(bǔ)全缺失信息；對知識(shí)圖譜進(jìn)行查詢匹配以獲取答案。本發(fā)明交互過程中進(jìn)行多輪人機(jī)對話，并結(jié)合知識(shí)圖譜匹配，從而進(jìn)一步優(yōu)化問題，明確用戶意圖；最后通過知識(shí)圖譜查詢匹配，找到推薦給用戶的相關(guān)知識(shí)內(nèi)容。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)基于自然語言的人機(jī)交互，上下文連貫性強(qiáng)，用戶體驗(yàn)大幅改善。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于知識(shí)圖譜的問答方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算模式(即人與計(jì)算機(jī)的關(guān)系)發(fā)生了深刻變化，從以往的主機(jī)計(jì)算模式、PC模式、發(fā)展到今天的普適計(jì)算模式；智慧家庭向著基于廣泛連接的、以人為中心的個(gè)性化服務(wù)方向發(fā)展，這種個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)本質(zhì)上是一種交互更為自然的個(gè)性化系統(tǒng)。而智能設(shè)備作為家庭中智能化程度高，使用頻率高，而且有一定的邊緣計(jì)算能力，部分智能設(shè)備還帶有顯示屏，成為智慧家庭智能化的重要載體，人們不僅用它來實(shí)現(xiàn)最基本的傳統(tǒng)功能，而且希望這些設(shè)備具有更多的智慧，可以為用戶提供更加自然的交互方式以及個(gè)性化的服務(wù)。

目前的智能設(shè)備，如智能電視、智能冰箱、智能音箱等，雖然一些實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)的“智能”，例如，一些可以從海量Appstrore里下載安裝軟件，可以通過傳感器采集數(shù)據(jù)并作相應(yīng)的推薦。但在語音交互方面仍然存在以前的問題：

(1)雖然更為復(fù)雜點(diǎn)的自然語言交互可以進(jìn)行對話，但沒有上下文的連貫性，用戶必須在一句話內(nèi)表達(dá)完整的信息，用戶體驗(yàn)依然不好；

(2)即使個(gè)別設(shè)備采用更加自然的自然語言交互、但僅僅是簡單的操控命令；

(3)設(shè)備本身還是弱智能、沒有“智慧”、沒有知識(shí)的支撐、無法提供更加智能的響應(yīng)。

綜上所述，現(xiàn)有的語音交互對用戶來說存在著交互不自然或者交互體驗(yàn)不友好、缺乏知識(shí)圖譜的知識(shí)支撐等問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)圖譜的問答方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有的語音交互對用戶來說存在著交互不自然或者交互體驗(yàn)不友好、缺乏知識(shí)圖譜的知識(shí)支撐等問題。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：提供一種基于知識(shí)圖譜的問答方法，包括：

定義垂直領(lǐng)域，并定義垂直領(lǐng)域中的意圖和每個(gè)意圖的語義槽；

基于垂直領(lǐng)域構(gòu)建用于查詢問題檢索的知識(shí)圖譜；

對查詢問題進(jìn)行領(lǐng)域和意圖識(shí)別；

采用句子內(nèi)部embedding特征和對話歷史embedding特征作為算法歷史信息；

采用Elman+Jordan+歷史信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對多輪交互信息進(jìn)行槽位標(biāo)注以補(bǔ)全缺失信息；

對知識(shí)圖譜進(jìn)行查詢匹配以獲取答案。

優(yōu)選地，所述對查詢問題進(jìn)行領(lǐng)域和意圖識(shí)別的方法，包括CNN或LSTM深度學(xué)習(xí)的文本分類方法。

優(yōu)選地，所述采用句子內(nèi)部embedding特征和對話歷史embedding特征作為算法歷史信息，包括：

構(gòu)建句子內(nèi)部embedding特征，包括詞特征和/或POS特征和/或NER特征；

構(gòu)建對話歷史embedding特征，包括intent-slot和/或intent和/或slot。