CN108986910B - 线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收终端获取的用户输入的文本，并对所述文本进行清洗；对清洗后的文本进行分词处理得到分词；识别终端获取的当前场景，并加载与所述当前场景对应的转义词库；通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词；查找与所述本体词对应的答案，并输出所述答案。采用本方法能够提高线上问答准确性。

Description

线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

AI技术主要是机器学习用户输入的文本的内容，并返回与该内容对应的答案，例如当线上推荐科室的医疗场景下，机器学习需要根据用户输入的文本推荐相应的科室等。

然而，目前的机器学习文本的语义单一，导致所得到的内容较少，从而输出的与该内容对应的答案不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高准确性的线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种线上问答方法，所述方法包括：

接收终端获取的用户输入的文本，并对所述文本进行清洗；

对清洗后的所述文本进行分词处理得到分词；

识别所述终端获取的当前场景，并加载与所述当前场景对应的转义词库；

通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词；

查找与所述本体词对应的答案，并输出所述答案。

在其中一个实施例中，所述通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词，包括：

检索所述转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词；

当所述转义词库中存在与所述当前分词对应的本体词时，则对所述本体词进行维度处理得到不同维度的本体词，并输出所述不同维度的本体词；

当所述转义词库中不存在与所述当前分词对应的本体词时，检索所述转义词库中是否存在与所述当前分词对应的近义词；

当所述转义词库中存在与所述当前分词对应的近义词时，则通过所述近义词更新所述当前分词，并继续检索所述转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词。

在其中一个实施例中，所述识别所述终端获取的当前场景，包括：

接收所述终端获取的当前操作位置，根据所述当前操作位置识别得到当前场景。

在其中一个实施例中，所述对所获取的文本进行分词处理得到分词之后，还包括：

从所述分词中选取核心关键词；

所述通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词，包括：

通过所述转义词库对所述核心关键词进行推导得到不同维度的本体词。

在其中一个实施例中，所述对所获取的文本进行分词处理得到分词，包括：

加载预设字典，并根据所加载的预设字典生成前缀树；

根据所述前缀树以及所述文本中的字生成有向无环图，所述有向无环图用于表示所述文本中的字所能组成词语的情况；

通过动态路径查找所述有向无环图中的最大概率路径，并获取与所述最大概率路径对应的分词。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

从所述文本中选取未出现在所述有向无环图中的字；

获取预设的隐马尔科夫模型；

通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

接收针对所述本体词的管理指令；

根据所述管理指令对对应的本体词进行修改。

一种线上问答装置，所述装置包括：

文本获取模块，用于接收终端获取的用户输入的文本，并对所述文本进行清洗；

第一分词模块，用于对清洗后的所述文本进行分词处理得到分词；

转义词库获取模块，用于识别所述终端获取的当前场景，并加载与所述当前场景对应的转义词库；

推导模块，用于通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词；

输出模块，用于查找与所述本体词对应的答案，并输出所述答案。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。

上述线上问答方法、装置、计算机设备和存储介质，在获取到用户输入的文本后，首先进行分词处理，然后根据当前场景加载对应的转义词库，从而可以根据转义词库推导出分词对应的不同维度的本体词，从而可以获取到不同维度的本体词对应的答案，提高了答案的准确性。

附图说明

图1为一个实施例中线上问答方法的应用场景图；

图2为一个实施例中线上问答方法的流程示意图；

图3为一个实施例中转义词库的示意图；

图4为图2所示实施例中的步骤S208的流程图；

图5为一实施例中的前缀树的示意图；

图6为一实施例中的有向无环图的示意图；

图7为一个实施例中线上问答装置的结构框图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的线上问答方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端通过网络与服务器进行通信。终端可以获取到用户输入的文本，然后将用户输入的文本发送到服务器，从而服务器可以接收终端发送的用户输入的文本，然后对该文本进行分词处理得到分词，然后识别终端获取到的当前场景，即终端获取到当前操作位置并发送到服务器，从而服务器也可以获取到当前操作位置，进而获取到当前场景，从而服务器可以加载对应的转义词库，并通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词，进而服务器查询与该本体词对应的答案，输出该答案至终端，完成线上问答过程。其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种线上问答方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S202：接收终端获取的用户输入的文本，并对文本进行清洗。

具体地，用户可以通过终端中的客户端输入文本，然后终端获取到用户所输入的文本，终端将用户所输入的文本发送至服务器，即服务器接收终端获取的用户输入的文本，并对文本进行清洗。

其中用户输入的文本可以是用户通过终端的虚拟键盘输入的文本，或者是通过终端输入的语音，并且终端将输入的语音转化为相应的文本后发送至服务器，从而服务器接收终端获取的用户输入的文本，并对文本进行清洗。

其中可选地，对文本进行清洗的步骤是将文本中无效的文本进行删除，例如您好、语气词等，该无效文本可以预先进行存储，在获取到文本后，首先与存储的无效文本进行匹配，删除掉无效文本，从而可以避免分词时，无效文本的影响，提高了分词的准确率，且删除掉无效文本还可以提高分词的分词效率。

可选地，当服务器接收到多个终端发送的文本时，可以首先将文本放在接收线程中，然后获取到服务器集群中各个服务器的当前处理量，根据各个服务器的当前处理量将放在接收线程中的来自不同终端的文本发送的文本进行分配处理，从而可以保证服务器的稳定性。且可以选地，服务器在接收到来自各个终端的文本后，还可以首先获取到各个文本对应的用户标识，即使用终端的用户的用户标识，查询所接收到的用户标识是否存在关联关系，例如根据用户标识判断是否存在亲属关系等，该亲属关系可以是根据用户预先输入至终端的关联用户的用户标识来进行判断，当存在亲属关系时，则将两个文本发送至同一服务器进行处理，因为此时两个用户终端发送的文本可能存在相似性，从而所获取的分词可能会相同，进而在后续的推导过程中可以进行合并，从而可以减少处理量。

S204：对清洗后的文本进行分词处理得到分词。

具体地，对清洗后的文本进行分词处理得到分词，即时将所获取的文本，一般是以句子形式的文本进行分词，得到具有独立含义的多个分词。

S206：识别终端获取的当前场景，并加载与当前场景对应的转义词库。

具体地，当前场景是指用户在使用终端进行操作时所处于的客户端的场景，其中该场景是在设计客户端的时候预置的，例如可以包括科室推荐场景、药品推荐场景、医生推荐场景等，终端可以根据用户操作所处于的当前客户端的位置来获取到对应的当前场景，或者是根据标志位的方式获取到对应的当前场景。

转义词库是用于将分词转换成多个不同维度的本体词的词库，其中存储了分词和不同维度的本体词之间的转义关系，例如分词“肚子疼”其通过转义词库可能转换为{部位:腹部，症状:疼痛}。其中转义词库中本体词的维度可以包括：人群，系统划分，部位和器官，症状，病因，检查，药品，临床处置。且转义词库中存在两类转义关系，包括本体转义关系和近似转义关系，其中本体转义转系是转义词库中可以直接进行转义得到不同维度的本体词的映射关系，近似转义关系是转义词库中将一个分词转换为另外一个分词的映射关系。具体可以参见图3所示的转义词库。

在服务器中，不同的场景对应了不同的转义词库，这是由于在不同的场景下，相同的分词可能对应不同的本体词，例如在科室推荐场景下，发烧可能对应内科，但是在药品推荐场景下，发烧可能对应感冒，因此在获取到对应的场景后，首先服务器加载与场景对应的转义词库，以为下一步推导奠定基础。

S208：通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词。

具体地，结合图3，服务器在加载完对应的转义词库后，将分词处理得到的分词与转义词库中对应的词语进行匹配，例如将得到的分词与转义词库中不同的词语进行匹配，从而可以获取到不同维度的本体词，即服务器将分词与转义词库中的不同词语进行匹配，当匹配成功时，则获取到该词语对应的维度，并将该维度与该词语进行输出，例如当匹配到腹部时，则获取腹部的维度为部位，则输出“部位:腹部”，当匹配到疼痛时，则获取到疼痛的维度为症状，则输出“症状:疼痛”。其中匹配的方式可以采用模糊匹配，从而可以提高匹配的成功率。

S210：查找与本体词对应的答案，并输出答案。

具体地，在服务器匹配得到不同维度的本体词后，则通过该些本体词进行逻辑运算得到对应的答案，例如将本体词与对应的问答知识库进行匹配，从而可以获取到对应的答案，且可选地，可以根据匹配率对所获取的答案进行排序，从而将可以将排序靠前的答案优先推送。其中匹配率可以是与答案相匹配的本体词的数量与所有本体词的数量的比值。

上述线上问答方法，在获取到用户输入的文本后，首先进行分词处理，然后根据当前场景加载对应的转义词库，从而可以根据转义词库推导出分词对应的不同维度的本体词，从而可以获取到不同维度的本体词对应的答案，采用该种方式，通过转义词库对分词进行了扩展，丰富了用户的语义，可以提取到更多的用户信息，从而提高了答案的准确性。

在其中一个实施例中，参阅图4，图4为图2所示实施例中的步骤S208的流程图，该步骤S208，即通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词，可以包括：

S402：检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词。

具体地，转义词库具体可以参见上文图3所示，服务器首先获取当前分词，然后检测转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词，即首先检测转义词库中是否存在与当前分词向匹配的本体词，其中匹配方式可以通过模糊匹配进行。且可选地，为了提高匹配效率，可以分线程进行同步匹配，即多个分词均衡分配在不同的线程中进行同步匹配，从而可以提高匹配效率。

S404：当转义词库中存在与当前分词对应的本体词时，则对本体词进行维度处理得到不同维度的本体词，并输出不同维度的本体词。

具体地，当转义词库中存在与当前分词对应的本体词时，则获取到本体词对应的维度，例如上述的人群，系统划分，部位和器官，症状，病因，检查，药品，临床处置，比如：{部位:腹部，症状:疼痛}，服务器输出该不同维度的本体词。

S406：当转义词库中不存在与当前分词对应的本体词时，检索转义词库中是否存在与当前分词对应的近义词。

具体地，近义词是指与当前分词具有近似关系的词汇，当服务器未检索到与当前分词对应的本体词时，则检索转义词库中是否存在与当前分词对应的近义词，其中可以根据分词与近义词的近似关系库进行检索，该近似关系库中存储了分词与近义词的近似关系，即首先检索近似关系库是否存在与当前分词对应的预检索近义词，然后从转义关系库中获取到与预检索近义词对应的近义词。

S408：当转义词库中存在与当前分词对应的近义词时，则通过近义词更新当前分词，并继续检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词。

具体地，当转义关系库中存在与当前分词对应的近义词时，则通过该近义词在转义关系库中继续进行检索，即获取到该近义词对应的本体词，从而可以输出该近义词对应的不同维度的本体词，当未检索到近义词时，则服务器向终端返回无检索结果的处理结果。

在实际应用中，服务器首先获取到分词后的词汇，然后进行本体关系检索，当存在本体词时，即存在与分词后的词汇对应的本体词时，则输出该本体词以及该本体词的词性(即对应的维度)；当不存在本体时，即不存在与分析后的词汇对应的本体词时，则继续进行近义词检索，即通过近似关系进行检索，当未检索到近义词，则无结果输出，当检索到近义词时，则继续以该近义词为词汇输出，进行本体关系检索，直至存在本体词输出或者是直至不存在其他的近义词。

上述实施例中，首先进行通过转义词库中的本体关系进行检索，当检索失败时，再通过转义词库中的近似关系进行检索，提高了检索结果的准确性。

在其中一个实施例中，获取当前场景，可以包括：接收终端获取的当前操作位置，根据当前操作位置识别得到当前场景。在其中一个实施例中，对所获取的文本进行分词处理得到分词之后，还可以包括：从分词中选取核心关键词。从而通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词，可以包括：通过转义词库对核心关键词进行推导得到不同维度的本体词。

具体地，获取场景是终端首先根据用户所处的操作位置得到场景，即根据预先的埋点获取用户所处的操作的位置，从而将该操作位置发送至服务器，从而服务器可以获取到对应的当前操作位置，从而判断该操作位置所处于的场景，由于场景是在设计客户端的时候预置的，即在设计客户端的时候首先建立埋点与场景的映射关系，即操作位置与场景的映射关系，当服务器获取到当前操作位置时，则首先根据预置的操作位置与场景的映射关系得到对应的场景，例如科室推荐场景、药品推荐场景还是医生推荐场景等，进而服务器可以根据场景获取到对应的转义词库，这样可以避免不同的场景的转义词库的不同，且同一个词在不同的场景下其可能代表的含义不同所造成的本体词匹配错误的情况的出现，提高了匹配的准确率，且选择其中的一个转义词库进行匹配，从而可以降低匹配的次数，提高匹配的效率。

具体地，核心关键词的获取是按照具体的场景设置并有人工进行挑选的，即当进行分词后，并不是所有分词都通过转义词库进行扩展，而是将分词后的词汇进行输出，由人工选择出核心关键词并进行标记，从而仅需要将核心关键词通过转义词库进行扩展。可选地，该核心关键词还可以是服务器自动进行选择并标记，例如可以预置一核心关键词库，当进行分词后，则将分词与核心关键词库进行匹配，匹配成功的分词则标记为核心关键词。

上述实施例中，首先从分词中获取了核心关键词，并不需要所有的分词都去与转义词库进行匹配，提高了匹配效率，其次，服务器可以获取到终端返回的当前场景，从而可以根据当前场景选择对应的转义词库，进一步缩小匹配范围，提高匹配效率，且选择正确的转义词库，可以提高匹配正确率。

在其中一个实施例中，对所获取的文本进行分词处理得到分词，可以包括：加载预设字典，并根据所加载的预设字典生成前缀树；根据前缀树以及文本中的字生成有向无环图，有向无环图用于表示文本中的字所能组成词语的情况；通过动态路径查找有向无环图中的最大概率路径，并获取与最大概率路径对应的分词。且可以选地，对于没有出现在有向无环图中的字还可以进行如下处理：从文本中选取未出现在有向无环图中的字；获取预设的隐马尔科夫模型；通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。

具体地，服务器可以首先加载预先存储的字典，该字典可以是从网上下载的字典，或者是根据各种医疗网站等生成的字典，或者是用户自定义的字典，服务器根据该些字典生成前缀树，具体可以参见图5所示，其中该前缀树的基本性质包括根节点不包含字符，除根节点外的每一个子节点都包含一个字符。从根节点到某一个节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。每个节点的所有子节点包含的字符互不相同。从第一字符开始有连续重复的字符只占用一个节点，比如图5中的to，和ten，中重复的单词t只占用了一个节点。

其次服务器根据前缀树以及文本中的字生成有向无环图，有向无环图用于表示文本中的字所能组成词语的情况，具体地，参见图6所示，图6为一实施例中的有向无环图的示意图，其中有向无环图是根据前缀树的每一个根节点进行生成的，首先获取到与文本中的字复印的前缀树，然后根据该前缀树的根节点生成对应的有向无环图。

第三，服务器通过动态路径查找有向无环图中的最大概率路径，并获取与最大概率路径对应的分词，具体地，动态规划是基于有向无环图进行的，首先查找待分词文本中已经切分好的词语，对该词语查找该词语出现的频率(次数/总数，在字典中给出了每个词的频率和词性)，如有字典中没有该词语，则将词典中出现频率最小的那个词语的频率作为该词的频率，然后从右往左计算最大概率路径。即通过从右往左的频率相乘得到的概率最大的路径。如图6中，有-意见-分歧的概率最大，则最后得到的分词为“有”、“意见”和“分歧”。

第四，服务器从文本中选取未出现在有向无环图中的字；获取预设的隐马尔科夫模型；通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。中文词汇按照BEMS四个状态来标记，B是开始begin位置，E是end，是结束位置，M是middle，是中间位置，S是singgle，单独成词的位置，没有前，也没有后，也就是说，采用了状态为(B,E,M,S)这四种状态来标记中文词语，比如北京可以标注为BE，即北/B京/E，表示北是开始位置，京是结束位置，中华民族可以标注为BMME，就是开始、中间、中间、结束，从而服务器根据开始和结束位置即可以获取到没有出现在有向无环图中的字的分词结果。

上述实施例中，通过有向无环图、动态路径插在、隐马尔科夫模型对获取到的文本进行多层次的分词，使得分词结果更加可靠、准确。

在其中一个实施例中，上述线上问答方法还可以包括：接收针对本体词的管理指令；根据管理指令对对应的本体词进行修改。

具体地，用户可以在服务器通过本体词管理工具新增、导入或导出本体词，例如当新增本体词时，则输入对应的近义词、本体词、词性等，并进行保存。还可以选择需要导出的本体词，从而将导出的本体词导入到其他的转义词库中，并根据需要对将要导入的本体词进行微调修改，这样可以减少工作量等。

上述实施例中，还涉及到对本体词的管理，使得本体词可以实时更新，即转义词库进行实时更新，从而通过更新后的转义词库来进行推导，是的推导结果更加准确。

具体地，为了使本领域技术人员充分了解本技术方案中的线上问答方法，现结合科室推荐场景进行详细的说明：

首先，用户通过终端在服务器提供的客户端中输入对应的文本，然后终端将用户输入的文本进行打包加密后发送至服务器，服务器对所接收的文本进行解密解压后得到原始文本，服务器还可以对所得到的原始文本进行清洗，如上文所述，例如去掉语气词等，例如用户可以在客户端中输入“肚子疼”，从而服务器可以得到用户输入的“肚子疼”的文本，可选地，终端还可以设置用户输入字数的限制，例如至少要输入n字，其中n可以是3、10等，在此不做具体限制。

其次，服务器在获取到用户输入的文本后，对文本进行分词，例如首先加载预设字典，并生成前缀树，将输入的文本“肚”、“子”、“疼”依次与前缀树中的文字进行匹配，并根据有向无环图获取到最大概率路径，获取最大概率路径对应的分词，例如“肚子疼”在有向无环图中存在两条路径，第一条是“肚-子疼”，第二条是“肚子-疼”，且第二条的“肚子-疼”的概率大于第一条“肚-子疼”的概率，因此选择第二条“肚子-疼”的路径进行分词得到“肚子”和“疼”两个分词。

第三，服务器还需要获取到当前场景，即终端在打包发送文本时，还需要发送当前的埋点位置，服务器根据该当前埋点位置得到当前操作位置，从而根据预存的操作位置与场景的映射关系即可以得到当前场景，从而可以加载与当前场景对应的转义词库，以保证所转义得到的本体词时准确的。

第四，此外，服务器还需要将所得到的分词进行处理，例如提取核心关键词等，在服务器加载完成转义词库后，则将分词输入到转义词库中进行推导以得到不同维度的本体词，例如通过肚子在转义词库中进行推导，假设肚子存在对应的本体词，即可以进行本体转义，得到腹部，服务器再获取到腹部对应的维度部位，因此即可以输出“部位：腹部”。假设疼没有对应的本体词，则首先通过转义词库进行近似转义得到“疼”对应的近义词“疼痛”，然后对“疼痛”进行本体转义得到“疼痛”，服务器再获取到“疼痛”对应的维度“症状”，因此可以输出“症状：疼痛”。

第五，根据服务器所得到的不同维度的本体词，进行答案查找，例如上文中根据“部位：腹部”以及“症状：疼痛”得到对应的答案，例如在科室推荐场景下，则“部位：腹部”以及“症状：疼痛”对应的是内科，从而将“肚子疼”进行语义转化得到多维度的本体词，再进行答案匹配，从而使得输出的答案更加准确，且在匹配的过程中，服务器可以根据所获得的所有的本体词进行推导，只有匹配率大于预设值的才会被认定为答案，例如必须全部匹配，或者匹配率大于90％等。

上述实施例中在获取到用户输入的文本后，首先进行分词处理，然后根据当前场景加载对应的转义词库，从而可以根据转义词库推导出分词对应的不同维度的本体词，从而可以获取到不同维度的本体词对应的答案，提高了答案的准确性。

应该理解的是，虽然图2和图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2和图4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图7所示，提供了一种线上问答装置，包括：文本获取模块100、第一分词模块200、转义词库获取模块300、推导模块400和输出模块500，其中：

文本获取模块100，用于接收终端获取的用户输入的文本，并对文本进行清洗。

第一分词模块200，用于对清洗后的文本进行分词处理得到分词。

转义词库获取模块300，用于识别终端获取的当前场景，并加载与当前场景对应的转义词库。

推导模块400，用于通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词。

输出模块500，用于查找与本体词对应的答案，并输出答案。

在其中一个实施例中，推导模块400包括：

第一检索单元，用于检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词。

第一输出单元，用于当转义词库中存在与当前分词对应的本体词时，则对本体词进行维度处理得到不同维度的本体词，并输出不同维度的本体词。

第二检索单元，用于当转义词库中不存在与当前分词对应的本体词时，检索转义词库中是否存在与当前分词对应的近义词。

第二输出单元，用于当转义词库中存在与当前分词对应的近义词时，则通过近义词更新当前分词，并继续检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词。

在其中一个实施例中，转义词库获取模块300还用于接收终端获取的当前操作位置，根据当前操作位置识别得到当前场景。

在其中一个实施例中，装置还包括：

第一选取模块，用于从分词中选取核心关键词。

推导模块400还用于通过转义词库对核心关键词进行推导得到不同维度的本体词。

在其中一个实施例中，第一分词模块200包括：

加载单元，用于加载预设字典，并根据所加载的预设字典生成前缀树。

有向无环图生成单元，用于根据前缀树以及文本中的字生成有向无环图，有向无环图用于表示文本中的字所能组成词语的情况。

分词单元，用于通过动态路径查找有向无环图中的最大概率路径，并获取与最大概率路径对应的分词。

在其中一个实施例中，装置还包括：

第二选取模块，用于从文本中选取未出现在有向无环图中的字。

模型获取模块，用于获取预设的隐马尔科夫模型。

第二分词模块，用于通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。

在其中一个实施例中，装置还包括：

接收模块，用于接收针对本体词的管理指令。

修改模块，用于根据管理指令对对应的本体词进行修改。

关于线上问答装置的具体限定可以参见上文中对于线上问答方法的限定，在此不再赘述。上述线上问答装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储转义词库的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种线上问答方法。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收终端获取的用户输入的文本，并对文本进行清洗；对清洗后的文本进行分词处理得到分词；识别终端获取的当前场景，并加载与当前场景对应的转义词库；通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词；查找与本体词对应的答案，并输出答案。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词，可以包括：检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词；当转义词库中存在与当前分词对应的本体词时，则对本体词进行维度处理得到不同维度的本体词，并输出不同维度的本体词；当转义词库中不存在与当前分词对应的本体词时，检索转义词库中是否存在与当前分词对应的近义词；当转义词库中存在与当前分词对应的近义词时，则通过近义词更新当前分词，并继续检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的识别终端获取的当前场景，可以包括：接收终端获取的当前操作位置，根据当前操作位置识别得到当前场景。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的对所获取的文本进行分词处理得到分词之后，还可以包括：从分词中选取核心关键词；处理器执行计算机程序时所实现的通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词，可以包括：通过转义词库对核心关键词进行推导得到不同维度的本体词。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时所实现的对所获取的文本进行分词处理得到分词，可以包括：加载预设字典，并根据所加载的预设字典生成前缀树；根据前缀树以及文本中的字生成有向无环图，有向无环图用于表示文本中的字所能组成词语的情况；通过动态路径查找有向无环图中的最大概率路径，并获取与最大概率路径对应的分词。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：从文本中选取未出现在有向无环图中的字；获取预设的隐马尔科夫模型；通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：接收针对本体词的管理指令；根据管理指令对对应的本体词进行修改。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收终端获取的用户输入的文本，并对文本进行清洗；对清洗后的文本进行分词处理得到分词；识别终端获取的当前场景，并加载与当前场景对应的转义词库；通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词；查找与本体词对应的答案，并输出答案。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词，可以包括：检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词；当转义词库中存在与当前分词对应的本体词时，则对本体词进行维度处理得到不同维度的本体词，并输出不同维度的本体词；当转义词库中不存在与当前分词对应的本体词时，检索转义词库中是否存在与当前分词对应的近义词；当转义词库中存在与当前分词对应的近义词时，则通过近义词更新当前分词，并继续检索转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的识别终端获取的当前场景，可以包括：接收终端获取的当前操作位置，根据当前操作位置识别得到当前场景。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的对所获取的文本进行分词处理得到分词之后，还可以包括：从分词中选取核心关键词；计算机程序被处理器执行时所实现的通过转义词库对分词进行推导得到不同维度的本体词，可以包括：通过转义词库对核心关键词进行推导得到不同维度的本体词。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时所实现的对所获取的文本进行分词处理得到分词，可以包括：加载预设字典，并根据所加载的预设字典生成前缀树；根据前缀树以及文本中的字生成有向无环图，有向无环图用于表示文本中的字所能组成词语的情况；通过动态路径查找有向无环图中的最大概率路径，并获取与最大概率路径对应的分词。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：从文本中选取未出现在有向无环图中的字；获取预设的隐马尔科夫模型；通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：接收针对本体词的管理指令；根据管理指令对对应的本体词进行修改。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (14)

1.一种线上问答方法，所述方法包括：

接收终端获取的用户输入的文本，并对所述文本进行清洗；

对清洗后的所述文本进行分词处理得到分词；

识别所述终端获取的当前场景，并加载与所述当前场景对应的转义词库；所述当前场景，是指用户在使用终端进行操作时所处于的客户端的场景；所述转义词库是用于将分词转换成多个不同维度的本体词的词库，所述转义词库存储有分词和不同维度的本体词之间的转义关系；其中，维度包括人群、系统划分、部位和器官、症状、病因、检查、药品和临床处置；

通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词，具体包括：针对每个分词中的当前分词，检索所述转义词库中是否存在与所述当前分词对应的本体词；当所述转义词库中存在与所述当前分词对应的本体词时，则对所述本体词进行维度处理得到不同维度的本体词，并输出所述不同维度的本体词；当所述转义词库中不存在与所述当前分词对应的本体词时，检索所述转义词库中是否存在与所述当前分词对应的近义词；当所述转义词库中存在与所述当前分词对应的近义词时，则通过所述近义词更新所述当前分词，并继续检索所述转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词；

查找与所述本体词对应的答案，并输出所述答案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述终端获取的当前场景，包括：

接收所述终端获取的当前操作位置，根据所述当前操作位置识别得到当前场景。

3.根据权利要求1至2任意一项所述的方法，其特征在于，所述对清洗后的所述文本进行分词处理得到分词之后，还包括：

从所述分词中选取核心关键词；

所述通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词，包括：

通过所述转义词库对所述核心关键词进行推导得到不同维度的本体词。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对清洗后的所述文本进行分词处理得到分词，包括：

加载预设字典，并根据所加载的预设字典生成前缀树；

根据所述前缀树以及清洗后的所述文本文本中的字生成有向无环图，所述有向无环图用于表示清洗后的所述文本中的字所能组成词语的情况；

通过动态路径查找所述有向无环图中的最大概率路径，并获取与所述最大概率路径对应的分词。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从所述文本中选取未出现在所述有向无环图中的字；

获取预设的隐马尔科夫模型；

通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。

6.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收针对所述本体词的管理指令；

根据所述管理指令对对应的本体词进行修改。

7.一种线上问答装置，其特征在于，所述装置包括：

文本获取模块，用于接收终端获取的用户输入的文本，并对所述文本进行清洗；

第一分词模块，用于对清洗后的所述文本进行分词处理得到分词；

转义词库获取模块，用于识别终端获取的当前场景，并加载与所述当前场景对应的转义词库；所述当前场景，是指用户在使用终端进行操作时所处于的客户端的场景；所述转义词库是用于将分词转换成多个不同维度的本体词的词库，所述转义词库存储有分词和不同维度的本体词之间的转义关系；其中，维度包括人群、系统划分、部位和器官、症状、病因、检查、药品和临床处置；

推导模块，用于通过所述转义词库对所述分词进行推导得到不同维度的本体词，还用于针对每个分词中的当前分词，检索所述转义词库中是否存在与所述当前分词对应的本体词；当所述转义词库中存在与所述当前分词对应的本体词时，则对所述本体词进行维度处理得到不同维度的本体词，并输出所述不同维度的本体词；当所述转义词库中不存在与所述当前分词对应的本体词时，检索所述转义词库中是否存在与所述当前分词对应的近义词；当所述转义词库中存在与所述当前分词对应的近义词时，则通过所述近义词更新所述当前分词，并继续检索所述转义词库中是否存在与当前分词对应的本体词；

输出模块，用于查找与所述本体词对应的答案，并输出所述答案。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述转义词库获取模块，还用于接收所述终端获取的当前操作位置，根据所述当前操作位置识别得到当前场景。

9.根据权利要求7至8任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第一选取模块，用于从所述分词中选取核心关键词；所述推导模块，还用于通过所述转义词库对所述核心关键词进行推导得到不同维度的本体词。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一分词模块，还用于加载预设字典，并根据所加载的预设字典生成前缀树；根据所述前缀树以及清洗后的所述文本文本中的字生成有向无环图，所述有向无环图用于表示清洗后的所述文本中的字所能组成词语的情况；通过动态路径查找所述有向无环图中的最大概率路径，并获取与所述最大概率路径对应的分词。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括第二选取模块、模型获取模块和第二分词模块；所述第二选取模块，用于从所述文本中选取未出现在所述有向无环图中的字；所述模型获取模块，用于获取预设的隐马尔科夫模型；所述第二分词模块，用于通过隐马尔科夫模型对所选取的字进行分词处理得到分析。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括接收模块和修改模块；所述接收模块，用于接收针对所述本体词的管理指令；所述修改模块，用于根据所述管理指令对对应的本体词进行修改。

13.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。