[發明專利]問答計算方法、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 202110326248.7
• 申請日: 2021-03-26
• 公開（公告）號: CN115129829A
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發明（設計）人: 鄧揚;李雅亮;丁博麟
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴新加坡控股有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F16/338;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京太合九思知識產權代理有限公司 11610
• 代理人: 劉戈;張愛

1.一種問答計算方法，其特征在于，包括：

接收終端設備發送的用戶問題，所述用戶問題由用戶針對對象發起；

根據所述用戶問題以及所述對象的描述信息，計算所述用戶問題對應的答案編碼特征；

根據所述用戶的歷史數據，計算所述用戶的角色偏好特征；

利用所述答案編碼特征以及所述角色偏好特征，計算所述用戶問題對應的個性化答案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述用戶問題以及所述對象的描述信息，計算所述用戶問題對應的答案編碼特征，包括：

計算所述用戶問題與所述描述信息之間的關聯特征，作為所述描述信息的事實表達；以及，

計算所述用戶問題與已有答案之間的關聯特征，作為當前預測輪次的問題編碼特征；其中，所述已有答案包括：當前輪次的前一輪次預測的答案或當前預測輪次的答案指代信息；

根據所述描述信息的事實表達與所述當前預測輪次的問題編碼特征之間的關聯特征，確定當前輪次的答案編碼特征。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，計算所述用戶問題與所述描述信息之間的關聯特征，作為所述描述信息的事實表達，包括：

針對所述描述信息中的任一描述信息片段，獲取所述用戶問題的自注意力特征以及所述描述信息片段的注意力特征；

計算所述用戶問題的自注意力特征與所述描述信息片段的注意力特征的雙向注意力特征，作為所述描述信息片段的事實表達。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，預測當前輪次的答案時，計算所述用戶問題與已有答案之間的關聯特征，作為當前預測輪次的問題編碼特征，包括：

獲取所述用戶問題的自注意力特征以及所述已有答案的自注意力特征；

計算所述用戶問題的自注意力特征與所述已有答案的自注意力特征之間的多頭注意力特征，作為所述當前預測輪次的問題編碼特征。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述用戶的歷史數據，計算所述用戶的角色偏好特征，包括：

根據所述用戶問題與所述歷史數據之間的關聯特征，計算所述用戶的知識級偏好特征；和/或，

根據所述歷史數據包含的詞匯在所述對象的至少一個描述方面上的分布特征，計算所述用戶對所述對象的方面級偏好特征；和/或，

根據所述歷史數據包含的詞匯在全局詞表中的分布特征，計算所述用戶的角色詞表和詞匯級偏好特征。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據所述用戶問題與所述歷史數據之間的關聯特征，計算所述用戶的知識級偏好特征，包括：

針對所述歷史數據中的任一歷史數據片段，獲取所述歷史數據片段的自注意力特征；

計算所述歷史數據片段的自注意力特征與所述用戶問題的自注意力特征之間的雙向注意力特征，得到所述用戶的知識級偏好特征。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據所述歷史數據包含的詞匯在所述對象的至少一個描述方面上的分布特征，計算所述用戶對所述對象的方面級偏好特征，包括：

獲取所述歷史數據包含的詞匯，作為所述用戶的角色詞袋；

將所述角色詞袋輸入主題模型，得到所述角色詞袋中的每個詞匯在所述對象的至少一個描述方面的上的分布特征；

根據所述角色詞袋中的每個詞匯在所述對象的至少一個描述方面的上的分布特征，確定所述用戶的方面級偏好特征。

8.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述答案編碼特征以及所述角色偏好特征，計算所述用戶問題對應的個性化答案，包括：

將當前輪次的答案編碼特征輸入回歸模型，得到第一詞表分布概率；

對所述當前預測輪次的答案編碼特征、所述用戶的知識級偏好特征以及所述用戶的方面級偏好特征進行融合，得到融合特征；

根據所述融合特征以及擴展詞表，計算第二詞表分布概率；

根據所述第一詞表分布概率以及所述第二詞表分布概率，確定當前輪次的綜合詞表分布概率；

根據所述綜合詞表分布概率，確定分布概率滿足設定條件的詞匯，作為當前輪次預測得到的詞匯。