[發明專利]一種問答處理方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211132099.1
• 申請日: 2022-09-16
• 公開（公告）號: CN115858724A
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 陳致鵬;楊子清;崔一鳴;王士進
• 申請（專利權）人: 科大訊飛股份有限公司;科大訊飛（北京）有限公司;河北省訊飛人工智能研究院
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06N5/02
• 代理公司: 北京布瑞知識產權代理有限公司 11505
• 代理人: 尚文文

1.一種問答處理方法，其特征在于，包括：

獲取待處理問題；

根據所述待處理問題，以及所述待處理問題的先驗知識，確定與所述待處理問題對應的答案線索文本；所述待處理問題的先驗知識至少包括所述待處理問題所屬領域的知識；

基于所述答案線索文本，確定對應所述待處理問題的答案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述待處理問題，以及所述待處理問題的先驗知識，確定與所述待處理問題對應的答案線索文本，包括：

將所述待處理問題和所述待處理問題的先驗知識輸入預先訓練的線索生成模型；以使所述線索生成模型根據所述待處理問題和所述待處理問題的先驗知識，生成與所述待處理問題對應的答案線索文本。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述線索生成模型通過以下方式訓練獲得：

獲得標注有答案線索文本的樣本問題和所述樣本問題的至少一個先驗知識；

將所述標注有答案線索文本的樣本問題和所述樣本問題的至少一個先驗知識作為訓練樣本，對預先構建的線索生成模型進行答案線索訓練。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述答案線索文本，確定對應所述待處理問題的答案，包括：

將所述答案線索文本作為對應所述待處理問題的答案；

或者，

從所述答案線索文本中提取信息，并利用提取的信息生成對應所述待處理問題的答案。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述答案線索文本，確定對應所述待處理問題的答案，包括：

獲取所述待處理問題的各候選答案；

基于所述答案線索文本，從所述各候選答案中，選出對應所述待處理問題的答案。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述答案線索文本，從所述各候選答案中，選出對應所述待處理問題的答案，包括：

獲取所述答案線索文本的文本特征；

獲取所述各候選答案的答案特征；其中，每一候選答案的答案特征分別包括：用于表示該候選答案語義信息的第一特征，以及用于表示該候選答案與其他候選答案之間的差異信息的第二特征；

根據所述答案線索文本的文本特征和各候選答案的答案特征，從所述各候選答案中，選出對應所述待處理問題的答案。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述獲取所述各候選答案的答案特征，包括：

分別提取每一候選答案的第一特征；

對各候選答案的拼接文本進行基于上下文的特征提取處理，得到候選答案交互特征；

從所述候選答案交互特征中，提取得到每個候選答案的第二特征；

基于每個候選答案的第一特征和第二特征，生成每個候選答案的答案特征。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述分別提取每一候選答案的第一特征；對各候選答案的拼接文本進行基于上下文的特征提取處理，得到候選答案交互特征；從所述候選答案交互特征中，提取得到每個候選答案的第二特征；基于每個候選答案的第一特征和第二特征，生成每個候選答案的答案特征，包括：

將各個候選答案輸入預先訓練的特征提取模型，得到所述特征提取模型輸出的每個候選答案的答案特征；

其中，所述特征提取模型包括第一子模型、第二子模型和特征融合模塊；

所述第一子模型用于分別提取每一候選答案的第一特征；

所述第二子模型用于對各候選答案的拼接文本進行基于上下文的特征提取處理，得到候選答案交互特征；從所述候選答案交互特征中，提取得到每個候選答案的第二特征；

所述特征融合模塊用于基于每個候選答案的第一特征和第二特征，生成每個候選答案的答案特征。