CN110990541A - 一种实现问答的方法及装置 - Google Patents
一种实现问答的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110990541A CN110990541A CN201811160555.7A CN201811160555A CN110990541A CN 110990541 A CN110990541 A CN 110990541A CN 201811160555 A CN201811160555 A CN 201811160555A CN 110990541 A CN110990541 A CN 110990541A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- question
- standard
- entity relationship
- user input
- relationship set
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 10
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/18—Legal services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了一种实现问答的方法和装置，在获取用户输入问题后，对用户输入问题进行语义解析，以根据预设的司法关键词，从用户输入问题中提取包括若干个关键词的第一实体关系集合；将用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合分别进行匹配，得到与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，该问题即作为待解答问题输入预设的知识问答库，从而获得待解答问题对应的标准答案。本申请实施例在用户输入某个问题后，可以针对该问题确定出一个司法专业领域中的标准问题，获得该标准问题的标准答案，从而用户在司法专业领域中存在问题时，可以直接快速地获得问题的答案，提高了获取专业领域问题答案的效率。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，具体涉及一种实现问答的方法及装置。
背景技术
在司法领域，参与法院审判的主要参与者有法官、律师、原告以及被告。为了保证判决公平公正，保证各当事人的权利得到充分的保护，参与者会在审判前通过各种渠道收集资料，解决案件中存在的疑惑点，传统收集资料的渠道主要包括查阅司法相关的专业书籍、网络搜索等。但是，参与者花费大量的时间和精力去收集资料，且受限于人员专业水平、渠道等因素，收集的资料参差不齐，对案件中的疑惑点解答程度也不尽如意。因此，在现有技术中，获取某些专业领域问题答案的效率较为低下。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供一种实现问答的方法及装置，以解决现有技术中获取某些专业领域(例如司法领域)问题答案的效率较为低下的技术问题。
为解决上述问题，本申请实施例提供的技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种实现问答的方法，所述方法包括：
获取用户输入问题；
根据预先设置的司法关键词，从所述用户输入问题中提取第一实体关系集合，所述第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词；
将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，每个所述第二实体关系集合包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词；
将与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取所述待解答问题对应的标准答案。
在一种可能的实现方式中，在将所述第一实体关系集合与第二实体关系集合进行匹配之前，所述方法还包括：
根据预先设置的近似语义集合，确定所述第一实体关系集合中的各个关键词分别对应的近似关键词；
将目标关键词以及所述目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，所述目标关键词分别为所述第一实体关系集合中的每个关键词；
在每个所述候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为所述用户输入问题对应的第一实体关系集合，所述元素为所述候选组中的关键词或者所述候选组中的近似关键词。
在一种可能的实现方式中，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第二阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；
计算所述用户输入问题与每个所述候选标准问题之间的匹配字数，将所述匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
预先构建知识问答库，所述知识问答库包括所述标准问题以及所述标准问题对应的标准答案。
第二方面，本申请实施例提供了一种实现问答的装置，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取用户输入问题；
提取单元，用于根据预先设置的司法关键词，从所述用户输入问题中提取第一实体关系集合，所述第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词；
第一确定单元，用于将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，每个所述第二实体关系集合包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词；
第二获取单元，用于将与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取所述待解答问题对应的标准答案。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二确定单元，用于在将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配之前，根据预先设置的近似语义集合，确定所述第一实体关系集合中的各个关键词分别对应的近似关键词；
构成单元，用于将目标关键词以及所述目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，所述目标关键词分别为所述第一实体关系集合中的每个关键词；
第一构建单元，用于在每个所述候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为所述用户输入问题对应的第一实体关系集合，所述元素为所述候选组中的关键词或者所述候选组中的近似关键词。
在一种可能的实现方式中，所述第一确定单元包括：
第一计算子单元，用于计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，第一确定单元包括：
第二计算子单元，用于计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第二阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；
第三计算子单元，计算所述用户输入问题与每个所述候选标准问题之间的匹配字数，将所述匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二构建单元，用于预先构建知识问答库，所述知识问答库包括所述标准问题以及所述标准问题对应的标准答案。
第三方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行第一方面所述的实现问答的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行第一方面所述的实现问答的方法。
由此可见，本申请实施例具有如下有益效果：
本申请实施例在获取用户输入问题后，对用户输入问题进行语义解析，以根据预设的司法关键词，从用户输入问题中提取包括若干个关键词的第一实体关系集合；将用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合分别进行匹配，得到与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，该问题即作为待解答问题输入预设的知识问答库，从而获得待解答问题对应的标准答案。本申请实施例在用户输入某个针对司法领域的问题后，可以针对该问题确定出一个司法专业领域中的标准问题，获得该标准问题的标准答案，从而用户在司法专业领域中存在问题时，无需自行查找资料，而是可以直接快速地获得问题的答案，提高了获取司法专业领域问题答案的效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的示例性应用场景的框架示意图；
图2为本申请实施例提供的一种实现问答方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的另一种实现问答方法的流程图；
图4为本申请实施例提供的一种实现问答的装置示意图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请实施例作进一步详细的说明。
为便于理解本申请提供的技术方案，下面将先对本申请的背景技术进行说明。
发明人在对传统的用户获取某些专业领域问题答案技术方案研究中发现，传统的实现方式主要包括查阅相关的专业书籍、网络搜索等。但是，参与者花费大量的时间和精力去收集资料，而且受限于人员专业水平、渠道等因素，获取的问题答案不能解决用户的疑惑。
基于此，本申请实施例提供了一种实现问答的方法，首先获取针对司法领域的用户输入问题，然后根据预设的司法关键词，从该用户输入问题中提取包括该问题的若干个关键词的第一实体关系集合，然后，将该用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，从而确定与用户输入问题最为匹配的标准问题，再将该标准问题作为待解决问题，从知识问答库中获取与该标准问题对应的标准答案，将该标准答案反馈给用户，从而当用户在司法专业领域中存在问题时，无需自行查找资料，而是可以直接快速地获得问题的答案，提高了获取司法专业领域问题答案的效率。
参见图1，该图为本申请实施例提供的示例性应用场景的框架示意图，其中，本申请实施例提供的实现问答的方法可以应用于图1所示的匹配系统20。当用户通过客户端10输入问题时，客户端10可以将用户输入问题发送给匹配系统20，由匹配系统20从根据预设的司法关键词，用户输入问题中提取第一实体关系集合，再根据第一实体关系集合以及每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，以得到与用户输入的问题较为匹配的标准问题，然后，可以将该标准问题发送到知识问答数据库30中，以便根据该标准问题从知识库中获取标准答案返回给客户端10，以帮助用户解决疑惑。
其中，匹配系统20和知识问答库30可以集成在一个服务器中，作为服务器的不同功能模块，实现本申请实施例中的问答方法；也可以分别集成在不同服务器中，作为每个服务器的一个功能模块，客户端10与匹配系统20所在服务器进行通信，以获得用户输入问题对应的标准答案。
本领域技术人员可以理解，图1所示的框架示意图仅是本申请的实施方式可以在其中得以实现的一个示例，本申请实施方式的适用范围不受到该框架任何方面的限制。
需要注意的是，本申请实施例中的客户端10可以搭载在终端中，终端可以是现有的、正在研发的或将来研发的、能够通过任何形式的有线和/或无线连接(例如，Wi-Fi、LAN、蜂窝、同轴电缆等)实现与服务器交互的任何用户设备，包括但不限于：现有的、正在研发的或将来研发的智能手机、非智能手机、平板电脑、膝上型个人计算机、桌面型个人计算机、小型计算机、中型计算机、大型计算机等。还需要注意的是，本申请实施例中服务器可以是现有的、正在研发的或将来研发的、能够进行匹配的应用服务的设备的一个示例。本申请的实施方式在此方面不受任何限制。
为便于理解本申请提供的技术方案，下面将结合附图对本申请实施例提供的一种实现问答的方法进行说明。
参见图2，该图为本申请实施例提供的一种实现问答的方法流程图，如图2所示，该方法可以包括：
S201：获取用户输入问题。
本实施例中，当用户想要获取某问题的标准答案时，可以通过客户端输入问题，客户端可以将该用户输入问题发送给服务器。在本申请实施例中，用户输入问题可以是针对司法领域的问题。
S202：根据预设的司法关键词，从用户输入问题中提取第一实体关系集合。
当服务器获取用户输入问题时，提取包括用户输入问题的关键词的第一实体关系集合。也就是，用户输入问题对应的第一实体关系集合中包括用户输入问题的若干个关键词。
在具体实现时，可以利用分词技术对用户输入问题进行分词，并根据预设的司法关键词从用户输入问题中提取对应的若干个关键词。例如，用户输入问题为“肇事逃逸怎么认定”，则提取得到的关键词为“肇事逃逸”和“怎么认定”，则该用户输入问题的第一实体关系集合为{肇事逃逸，怎么认定}。
在实际应用中，在利用分词技术对用户输入问题进行分词时，可能会出现初步分词结果不符合当前司法领域的使用习惯，或者初步分词结果语义不够明确，则在获得初步分词结果后，还可以根据预设的司法关键词对初步分词结果进行组合，以符合司法领域的使用习惯或得到语义明确的关键词。例如，用户输入问题为“肇事逃逸怎么认定”，在进行初步分词时，可以划分出“肇事”、“逃逸”、“怎么”、“认定”。由于在司法领域，仅“逃逸”无法进行定位，因此将“肇事逃逸”确定为关键词；而“怎么”和“认定”单独分析时，无法获取明确的含义，因此将“怎么认定”确定为关键词。
S203：将用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
本实施例中，当获取用户输入问题对应的第一实体关系集合时，将第一实体关系集合与预先存储的每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，然后将与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为该用户输入问题对应的标准问题。
需要说明的是，标准问题以及该标准问题对应的第二实体关系可以预先设置。当需要与第一实体关系集合进行匹配时，获取每个标准问题对应的第二实体关系，然后，将第一实体关系与每个标准问题对应的第二实体关系进行匹配。
其中，每个第二实体关系集合不仅可以包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词，也可以包括标准问题对应关键词的近似关键词。也就是，在预先设定每个标准问题对应的第二实体关系集合时，可以对标准问题的关键词进行扩展，获得每个关键词的近似关键词，从而使得每个标准问题可以对应多个第二实体关系。例如，标准问题为“如何认定机动车肇事逃逸”，该标准问题的关键词为“如何认定”和“机动车肇事逃逸”，关键词“如何认定”的近似关键词可以为“怎么认定”，“机动车肇事逃逸”的近似关键词可以为“肇事逃逸”，则标准问题对应的第二实体关系集合可以为{如何认定，机动车肇事逃逸}、{如何认定，肇事逃逸}、{怎么认定，机动车肇事逃逸}、{怎么认定，肇事逃逸}。
在具体实现时，将第一实体关系集合与每个标准问题的各个第二实体关系集合进行匹配，得到第一实体关系集合与每个第二实体关系集合的匹配度。当第一实体关系集合与某一第二实体关系集合的匹配度达到预设阈值时，则可以将该第二实体关系集合对应的标准答案确定为用户输入问题对应的标准问题。在具体实现时，在获取第一实体关系集合与某一第二实体关系集合匹配度时，可以根据第一实体关系集合中关键词与该第二实体关系集合中关键词匹配的个数来获取两个集合之间的匹配度。
另外，需要说明的是，当第一实体关系集合与某个标准问题对应的一个第二实体关系集合为完全匹配时，即第一实体关系集合中的关键词与某个第二实体关系集合中的关键词完全相同时，则将该标准问题确定为用户输入问题对应的标准问题，无需再判断第一实体关系集合与该标准问题对应的多个第二实体关系集合之间的匹配度是否达到预设阈值，提高工作效率。
S204：将与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取待解答问题对应的标准答案。
本实施例中，当确定了用户输入问题对应的标准问题时，将该标准问题确定为待解答问题，然后从知识问答库中获取待解决问题对应的标准答案，以便将该标准答案显示给用户，以解决用户的疑惑。
在实际应用中，可以针对不同的专业领域，预先构建每个专业领域对应的知识问答库，例如，在本申请实施例中可以建立司法领域的知识问答库。该知识问答库包括标准问题以及该标准问题对应的标准答案。当用户需要获取某专业领域问题的标准答案，可以利用该知识问答库获取标准答案。在具体实现时，为保证知识问答库中的标准答案可以准确解答用户的问题，该知识问答库可以由专业人员手动编辑，专业人员可以通过调研收集用户在某专业领域所需解答的问题，然后将其进行整理，编辑成知识问答库。该知识问答库可以以key/value键值对的形式进行存储，其中，key表示一个标准问题，value为该标准问题对应的标准答案。
当然，为提高建立知识问答库的效率，可以先采用自动构建方法建立知识问答库，然后，再由专业人员对初次建立的知识问答库进行修改，以得到可以为用户提供更加准确答案的知识问答库。其中，采用自动构建方法建立知识库可以为通过网络爬虫的方式网络上获取用户搜索的问题以及网路上针对上述问题给出的答案。
通过上述描述，本申请实施例在获取用户输入问题后，对用户输入问题进行语义解析，以根据预设的司法关键词，从用户输入问题中提取包括若干个关键词的第一实体关系集合；将用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合分别进行匹配，得到与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，该问题即作为待解答问题输入预设的知识问答库，从而获得待解答问题对应的标准答案。本申请实施例在用户输入某个针对司法领域的问题后，可以针对该问题确定出一个司法专业领域中的标准问题，获得该标准问题的标准答案，从而用户在司法专业领域中存在问题时，无需自行查找资料，而是可以直接快速地获得问题的答案，提高了获取司法专业领域问题答案的效率。
在实际应用中，为保证用户输入问题对应的第一实体关系集合可以查找到与其匹配的第二实体关系集合，可以对第一实体关系集合所包括的关键词进行扩展，获取每个关键词的近似关键词，从而使得用户输入问题可以对应多个第一实体关系集合，然后利用多个第一实体关系集合与第二实体关系集合进行匹配，以便可以确定出与用户输入问题对应的标准问题。
为便于上述方案，下面将结合附图对本申请实施例提供的另一种实现问答的方法进行说明。
参见图3，该图为本申请实施例提供的另一种实现问答的方法的流程图，如图3所示，该方法可以包括：
S301：获取用户输入问题。
S302：根据预设的司法关键词，从用户输入问题中提取第一实体关系集合。
其中，第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词。
需要说明的是，本实施例中，S301-S302和S201-S202具有相同的技术实现，具体可以参见图2所述实现，本实施例在此不再赘述。
S303：根据预先设置的近似语义集合，确定第一实体关系集合中各个关键词分别对应的近似关键词。
本实施例中，当提取用户输入问题对应的第一实体关系集合时，可以根据预先设置的近似语义集合，确定第一实体关系集合中各个关键词分别对应的近似关键词。也就是，根据近似语义集合确定每个关键词对应的语义相同或相似的近似关键词。
例如，第一实体关系集合包括{肇事逃逸，怎么认定}，根据预先设置的近似语义集合确定“肇事逃逸”的近似关键词，由于在司法领域，“肇事逃逸”特指“机动车肇事逃逸”，则可以将“机动车肇事逃逸”确定为关键词“肇事逃逸”的近似关键词，由于“逃逸”和“逃跑”语义相同，则也可以将“肇事逃跑”确定为关键词“肇事逃逸”的近似关键词。同理，对于关键词“怎么认定”，根据预先设置的近似语义集合可以确定“如何认定”为关键词“怎么认定”的近似关键词。
S304：将目标关键词以及目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组。
本实施例中，将第一实体关系集合中每个关键词分别作为目标关键词，将该目标关键词以及该目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，从而得到每个目标关键词对应的候选组。
例如，关键词“肇事逃逸”对应的候选组为{肇事逃逸，机动车肇事逃逸，肇事逃跑}，关键词“怎么认定”对应的候选组为{怎么认定，如何认定}。
S305：在每个候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为用户输入问题对应的第一实体关系集合。
本实施例中，对于根据第一实体关系集合中每个关键词构成的任意一个候选组，从每个候选组中选择一个元素，将选出的元素重新组合以构建新的第一实体关系集合，并将该新的第一实体关系集合最为用户输入问题对应的第一实体关系集合。其中，元素为候选组中的关键词或者候选组中的近似关键词。
在实际应用中，当候选组包括多个元素时，可以构建多个新的第一实体关系集合。也就是，用户输入问题可以对应多个第一实体关系集合。
依照上例，更新后的用户输入问题对应的第一实体关系集合为{如何认定，机动车肇事逃逸}、{如何认定，肇事逃逸}、{怎么认定，机动车肇事逃逸}、{怎么认定，肇事逃逸}。
S306：将用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
本实施例中，对于用户输入问题对应的任意一个第一实体关系集合，将每个第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，然后将与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为该用户输入问题对应的标准问题。
其中，每个第二实体关系集合不仅可以包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词，还可以包括标准问题对应关键词的近似关键词。也就是，每个标准问题可以对应多个第二实体关系集合。
在具体实现时，用户输入问题对应的多个第一实体关系集合与每个标准问题对应的多个第二实体关系集合进行匹配，然后，根据第一实体关系集合与第二实体关系集合之间的匹配度确定标准问题。
在一种可能的实现方式中，S306可以为，计算第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在具体实现时，将用户输入问题对应的多个第一实体关系集合与每个标准问题对应的多个第二实体关系集合进行一一匹配，获得每个第一实体关系集合与每个第二实体关系集合的匹配度。当某一第一实体关系集合与某一第二实体关系集合的匹配度满足预设阈值时，则确定该第一实体关系集合与该第二实体关系集合匹配，从而获得用户输入问题对应的第一实体关系集合与某一标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数。
在具体实现时，在获取某一第一实体关系集合与某一第二实体关系集合匹配度时，可以根据该第一实体关系集合中关键词(或近似关键词)与该第二实体关系集合中关键词(或近似关键词)匹配的个数来获取两个集合之间的匹配度。其中，预设阈值与第一实体关系集合中所包括的关键词的个数相关，例如，可以将第一实体关系集合所包括的关键词个数的70％设置为预设阈值，当第一实体关系集合包括4个关键词，当3个关键词与某第二实体关系集合中的关键词匹配时，则确定该第一实体关系集合与该第二实体关系集合匹配。
当用户输入问题对应的第一实体关系集合与某个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数满足第一阈值时，则将该标准问题确定为用户输入问题对应的标准问题。
其中，第一阈值与第一实体关系集合的总数相关，可以将第一实体关系集合总数的一定比重设置为第一阈值。例如，第一实体关系集合的总数为4，则将总数的75％(3)设置为第一阈值。
例如，用户输入问题对应4个第一实体关系集合，标准问题1对应5个第二实体关系集合，标准问题2对应3个第二实体关系集合，标准问题3对应4个第二实体关系集合，第一阈值为3。当通过计算，获得用户输入问题对应的第一实体关系集合与标准问题1对应的第二实体关系集合的匹配个数为1，与标准问题2对应的第二实体关系集合的匹配个数为2，与标准3对应的第二实体关系集合的匹配的个数为3，则将标准问题3确定为用户输入问题对应的标准问题。
可以理解的是，在实际应用中，可能会出现第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合的匹配个数均未达到第一阈值时，为保证可以确定出用户输入问题对应的标准问题，还可以根据用户输入问题与每个标准问题之间的匹配字数进行确定。
因此，在一种可能的实现方式中，S306可以为，先计算第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将匹配个数达到第三阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；然后，计算用户输入问题与每个候选标准问题之间的匹配字数，将匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在具体实现时，首先将用户输入问题对应的多个第一实体关系集合与每个标准问题对应的多个第二实体关系集合进行匹配，获取用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数。然后，判断该匹配个数是否满足第二阈值，如果满足，则将该标准问题确定为候选标准问题，从而可以将匹配个数满足第二阈值的标准问题均确定为候选标准问题。其中，第二阈值与第一实体关系集合的总数相关，但小于第一阈值。
当确定出候选标准问题时，将用户输入问题中的每个字与每个候选标准问题中的每个字进行比较，以获得用户输入问题与候选标准问题具有相同的字个数，然后，判断相同字个数是否达到第三阈值，如果达到第三阈值，则将该候选标准问题确定为用户输入问题对应的标准问题。其中，第三阈值与用户输入问题所包括的字总数相关，具体取值可以根据用户输入问题的字总数进行设定。例如，用户输入问题包括10个字，将可以将总数的60％，即6设置为第三阈值。
为便于理解，用户输入问题为“肇事逃逸怎么认定”，候选标准问题为“机动车肇事逃逸如何认定”，用户输入问题包括8个字，第三阈值为6，通过匹配，“肇事逃逸认定”6个字重合，则将候选标准问题“机动车肇事逃逸如何认定”确定为用户输入问题对应的标准问题。
S307：将与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取待解答问题对应的标准答案。
本实施例中，当确定了用户输入问题对应的标准问题时，将该标准问题确定为待解答问题，然后从知识问答库中获取待解决问题对应的标准答案，以便将该标准答案显示给用户，以解决用户的疑惑。
通过本实施例，可以先对第一实体关系集合中的关键词进行扩展，获得每个关键词对应的近似关键词，从而可以构建出多个第一实体关系集合，以便利用上述多个第一实体关系集合与标准问题对应的多个第二实体关系集合进行匹配，从而提高确定用户输入问题对应的标准问题的概率，以便根据标准问题在知识问答库中获取标准答案，提高了获取司法专业领域问题答案的效率。
参见图4，该图为本申请实施例提供的一种实现问答的装置示意图，如图4所示，该装置可以包括：
第一获取单元401，用于获取用户输入问题；
提取单元402，用于根据预设的司法关键词，从所述用户输入问题中提取第一实体关系集合，所述第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词；
第一确定单元403，用于将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，每个所述第二实体关系集合包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词；
第二获取单元404，用于将与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取所述待解答问题对应的标准答案。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二确定单元，用于在将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配之前，根据预先设置的近似语义集合，确定所述第一实体关系集合中的各个关键词分别对应的近似关键词；
构成单元，用于将目标关键词以及所述目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，所述目标关键词分别为所述第一实体关系集合中的每个关键词；
第一构建单元，用于在每个所述候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为所述用户输入问题对应的第一实体关系集合，所述元素为所述候选组中的关键词或者所述候选组中的近似关键词。
在一种可能的实现方式中，所述第一确定单元包括：
第一计算子单元，用于计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，第一确定单元包括：
第二计算子单元，用于计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第二阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；
第三计算子单元，计算所述用户输入问题与每个所述候选标准问题之间的匹配字数，将所述匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
第二构建单元，用于预先构建知识问答库，所述知识问答库包括所述标准问题以及所述标准问题对应的标准答案。
通过上述描述，本申请实施例在获取用户输入问题后，对用户输入问题进行语义解析，以根据预设的司法关键词，从用户输入问题中提取包括若干个关键词的第一实体关系集合；将用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合分别进行匹配，得到与用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，该问题即作为待解答问题输入预设的知识问答库，从而获得待解答问题对应的标准答案。本申请实施例在用户输入某个针对司法领域的问题后，可以针对该问题确定出一个司法专业领域中的标准问题，获得该标准问题的标准答案，从而用户在司法专业领域中存在问题时，无需自行查找资料，而是可以直接快速地获得问题的答案，提高了获取司法专业领域问题答案的效率。
所述实现问答装置包括处理器和存储器，上述第一获取单元、提取单元、第一确定单元和第二获取单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来以解决现有技术中获取某些专业领域(例如司法领域)问题答案的效率较为低下的技术问题。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述实现问答的方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述实现问答的方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：
获取用户输入问题；
根据预先设置的司法关键词，从所述用户输入问题中提取第一实体关系集合，所述第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词；
将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，每个所述第二实体关系集合包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词；
将与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取所述待解答问题对应的标准答案。
在一种可能的实现方式中，在将所述第一实体关系集合与第二实体关系集合进行匹配之前，所述方法还包括：
根据预先设置的近似语义集合，确定所述第一实体关系集合中的各个关键词分别对应的近似关键词；
将目标关键词以及所述目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，所述目标关键词分别为所述第一实体关系集合中的每个关键词；
在每个所述候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为所述用户输入问题对应的第一实体关系集合，所述元素为所述候选组中的关键词或者所述候选组中的近似关键词。
在一种可能的实现方式中，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第二阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；
计算所述用户输入问题与每个所述候选标准问题之间的匹配字数，将所述匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
预先构建知识问答库，所述知识问答库包括所述标准问题以及所述标准问题对应的标准答案。
本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
获取用户输入问题；
根据预先设置的司法关键词，从所述用户输入问题中提取第一实体关系集合，所述第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词；
将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，每个所述第二实体关系集合包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词；
将与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取所述待解答问题对应的标准答案。
在一种可能的实现方式中，在将所述第一实体关系集合与第二实体关系集合进行匹配之前，所述方法还包括：
根据预先设置的近似语义集合，确定所述第一实体关系集合中的各个关键词分别对应的近似关键词；
将目标关键词以及所述目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，所述目标关键词分别为所述第一实体关系集合中的每个关键词；
在每个所述候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为所述用户输入问题对应的第一实体关系集合，所述元素为所述候选组中的关键词或者所述候选组中的近似关键词。
在一种可能的实现方式中，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第二阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；
计算所述用户输入问题与每个所述候选标准问题之间的匹配字数，将所述匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
预先构建知识问答库，所述知识问答库包括所述标准问题以及所述标准问题对应的标准答案。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种实现问答的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户输入问题；
根据预先设置的司法关键词，从所述用户输入问题中提取第一实体关系集合，所述第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词；
将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，每个所述第二实体关系集合包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词；
将与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取所述待解答问题对应的标准答案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述第一实体关系集合与第二实体关系集合进行匹配之前，所述方法还包括：
根据预先设置的近似语义集合，确定所述第一实体关系集合中的各个关键词分别对应的近似关键词；
将目标关键词以及所述目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，所述目标关键词分别为所述第一实体关系集合中的每个关键词；
在每个所述候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为所述用户输入问题对应的第一实体关系集合，所述元素为所述候选组中的关键词或者所述候选组中的近似关键词。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，包括：
计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第二阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；
计算所述用户输入问题与每个所述候选标准问题之间的匹配字数，将所述匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
预先构建知识问答库，所述知识问答库包括所述标准问题以及所述标准问题对应的标准答案。
6.一种实现问答的装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取单元，用于获取用户输入问题；
提取单元，用于根据预先设置的司法关键词，从所述用户输入问题中提取第一实体关系集合，所述第一实体关系集合包括所述用户输入问题的关键词；
第一确定单元，用于将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配，确定与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题，每个所述第二实体关系集合包括与该第二实体关系集合对应的标准问题的关键词；
第二获取单元，用于将与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题确定为待解答问题，从知识问答库中获取所述待解答问题对应的标准答案。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二确定单元，用于在将所述用户输入问题对应的第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合进行匹配之前，根据预先设置的近似语义集合，确定所述第一实体关系集合中的各个关键词分别对应的近似关键词；
构成单元，用于将目标关键词以及所述目标关键词对应的近似关键词构成一个候选组，所述目标关键词分别为所述第一实体关系集合中的每个关键词；
第一构建单元，用于在每个所述候选组中选择一个元素，构建新的第一实体关系集合作为所述用户输入问题对应的第一实体关系集合，所述元素为所述候选组中的关键词或者所述候选组中的近似关键词。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元，包括：
第一计算子单元，用于计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第一阈值对应的标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题；
或者，所述第一确定单元，包括：
第二计算子单元，用于计算所述第一实体关系集合与每个标准问题对应的第二实体关系集合之间的匹配个数，将所述匹配个数达到第二阈值对应的标准问题确定为候选标准问题；
第三计算子单元，计算所述用户输入问题与每个所述候选标准问题之间的匹配字数，将所述匹配字数达到第三阈值对应的候选标准问题确定为与所述用户输入问题匹配度达到预设条件的标准问题。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至5中任意一项所述的实现问答的方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的实现问答的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811160555.7A CN110990541A (zh) | 2018-09-30 | 2018-09-30 | 一种实现问答的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811160555.7A CN110990541A (zh) | 2018-09-30 | 2018-09-30 | 一种实现问答的方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110990541A true CN110990541A (zh) | 2020-04-10 |
Family
ID=70059788
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811160555.7A Pending CN110990541A (zh) | 2018-09-30 | 2018-09-30 | 一种实现问答的方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110990541A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111708869A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-09-25 | 北京明略软件系统有限公司 | 人机对话的处理方法及装置 |
| CN111881274A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-11-03 | 北京捷通华声科技股份有限公司 | 确定问题的答案的方法、装置与处理器 |
| CN114936272A (zh) * | 2021-04-27 | 2022-08-23 | 华为技术有限公司 | 一种问答方法及系统 |
| CN116303919A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-06-23 | 荣耀终端有限公司 | 一种问答方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015062482A1 (en) * | 2013-11-01 | 2015-05-07 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | System and method for automatic question answering |
| CN105701253A (zh) * | 2016-03-04 | 2016-06-22 | 南京大学 | 中文自然语言问句语义化的知识库自动问答方法 |
| CN108121800A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-05 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于人工智能的信息生成方法和装置 |
| CN108536708A (zh) * | 2017-03-03 | 2018-09-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种自动问答处理方法及自动问答系统 |
| CN108595619A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-28 | 海信集团有限公司 | 一种问答方法及设备 |
-
2018
- 2018-09-30 CN CN201811160555.7A patent/CN110990541A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015062482A1 (en) * | 2013-11-01 | 2015-05-07 | Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited | System and method for automatic question answering |
| CN105701253A (zh) * | 2016-03-04 | 2016-06-22 | 南京大学 | 中文自然语言问句语义化的知识库自动问答方法 |
| CN108536708A (zh) * | 2017-03-03 | 2018-09-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种自动问答处理方法及自动问答系统 |
| CN108121800A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-06-05 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于人工智能的信息生成方法和装置 |
| CN108595619A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-09-28 | 海信集团有限公司 | 一种问答方法及设备 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111708869A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-09-25 | 北京明略软件系统有限公司 | 人机对话的处理方法及装置 |
| CN111708869B (zh) * | 2020-05-12 | 2023-07-14 | 北京明略软件系统有限公司 | 人机对话的处理方法及装置 |
| CN111881274A (zh) * | 2020-07-13 | 2020-11-03 | 北京捷通华声科技股份有限公司 | 确定问题的答案的方法、装置与处理器 |
| CN111881274B (zh) * | 2020-07-13 | 2024-06-04 | 北京捷通华声科技股份有限公司 | 确定问题的答案的方法、装置与处理器 |
| CN114936272A (zh) * | 2021-04-27 | 2022-08-23 | 华为技术有限公司 | 一种问答方法及系统 |
| CN116303919A (zh) * | 2022-11-30 | 2023-06-23 | 荣耀终端有限公司 | 一种问答方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108595695B (zh) | 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN107346336B (zh) | 基于人工智能的信息处理方法和装置 | |
| CN107657048B (zh) | 用户识别方法及装置 | |
| CN110990541A (zh) | 一种实现问答的方法及装置 | |
| WO2015085948A1 (en) | Method, device, and server for friend recommendation | |
| CN107807960B (zh) | 智能客服方法、电子装置及计算机可读存储介质 | |
| CN111008321A (zh) | 基于逻辑回归推荐方法、装置、计算设备、可读存储介质 | |
| US10432738B2 (en) | Dynamic rule allocation for visitor identification | |
| CN103824086A (zh) | 一种图像匹配方法及装置 | |
| CN104156454A (zh) | 搜索词的纠错方法和装置 | |
| WO2018145591A1 (zh) | 兴趣标签确定方法、计算机设备和存储介质 | |
| CN113505272B (zh) | 基于行为习惯的控制方法和装置、电子设备和存储介质 | |
| CN112949297A (zh) | 意图识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质 | |
| CN116882372A (zh) | 文本生成方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
| JP7070665B2 (ja) | 情報処理装置、制御方法、及びプログラム | |
| CN110825954A (zh) | 关键词推荐方法、装置和电子设备 | |
| CN113486211A (zh) | 帐号识别方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品 | |
| CN108154177B (zh) | 业务识别方法、装置、终端设备及存储介质 | |
| CN111209733B (zh) | 文本记录处理方法及装置 | |
| CN110019771B (zh) | 文本处理的方法及装置 | |
| CN111859148A (zh) | 主题的提取方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN113496243A (zh) | 背景音乐获取方法及相关产品 | |
| EP3543882A1 (en) | Method and system for identifying original data by using data order | |
| CN111046307B (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
| CN110955812A (zh) | 一种敏感案件识别方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |