CN111444321A - 问答方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

问答方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111444321A
CN111444321A CN201910041410.3A CN201910041410A CN111444321A CN 111444321 A CN111444321 A CN 111444321A CN 201910041410 A CN201910041410 A CN 201910041410A CN 111444321 A CN111444321 A CN 111444321A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sentence pattern
question
preset
similarity
target
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.)
Granted
Application number
CN201910041410.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111444321B (zh
Inventor
不公告发明人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd filed Critical Beijing ByteDance Network Technology Co Ltd
Priority to CN201910041410.3A priority Critical patent/CN111444321B/zh
Publication of CN111444321A publication Critical patent/CN111444321A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111444321B publication Critical patent/CN111444321B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本公开实施例公开了一种问答方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取用户的问题;识别问题的关键词和关键词的排列顺序;根据关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,目标句式对应的答案作为问题的目标答案。本公开实施例中通过在问答数据库中设置预设句式以及预设句式对应的答案,由于该预设句式可以对应多个问题,可以解决现有技术中数据存储冗余的技术问题,提高用户获取答案的效率和准确率,进而提升了用户的体验效果。

Description

问答方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本公开实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种问答方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
人机交互(Human Computer Interaction,HCI)是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。例如,通过人机交互可以实现诸如智能客户系统、语音控制系统等各种人工智能系统。
智能问答系统是人机交互的一种典型应用:当用户提出问题后,由智能问答系统给出该问题的答案。现有的智能问答系统的数据库中,通常先将题目进行设定,并预设与该题目对应的答案,相当于一行题目即有一行答案。例如题目“你的名字是什么”,答案“小艾”;题目“你叫什么名字”,答案“小艾”;题目“你有什么名字呢”,答案“小艾”。该示例中三个问题的答案相同,但是在数据库中要保存三个答案,即一行题目一行答案,此时数据冗余存储,进而使用户获取答案的效率和准确率降低。
发明内容
本公开实施例提供了一种问答方法、装置、电子设备和存储介质,可以解决现有技术中数据存储冗余的技术问题。
第一方面,本公开实施例提供了一种问答方法,包括:
获取用户的问题;
识别所述问题的关键词和所述关键词的排列顺序;
根据所述关键词和所述关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,所述目标句式对应的答案作为所述问题的目标答案。
进一步的,在所述获取用户的问题之前,还包括:
获取训练问题;
确定所述训练问题对应的句式;
相同句式的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则将相同句式加入预设句式。
进一步的,根据所述关键词和所述关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,包括:
将所述关键词按照所述排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度;
相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式。
进一步的,所述相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式,包括:
如果所述相似度大于相似度阈值的预设句式的数量为至少两个,则将相似度大于相似度阈值的预设句式中关键词类别最多的预设句式作为目标句式。
进一步的,所述关键词的类别包括主体、时间、物和事件中的至少一个。
第二方面,本公开实施例还提供了一种问答装置,该装置包括:
问题获取模块,用于获取用户的问题;
识别模块,用于识别所述问题的关键词和所述关键词的排列顺序;
答案模块,用于根据所述关键词和所述关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,所述目标句式对应的答案作为所述问题的目标答案。
进一步的,所述问答装置还包括预设句式模块,所述预设句式模块用于:在所述获取用户的问题之前,
获取训练问题;
确定所述训练问题对应的句式;
相同句式的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则将相同句式加入预设句式。
进一步的,所述答案模块包括:
相似度单元,用于将所述关键词按照所述排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度;
目标句式单元,用于相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式。
进一步的,所述目标句式单元具体用于:
如果所述相似度大于相似度阈值的预设句式的数量为至少两个,则将相似度大于相似度阈值的预设句式中关键词类别最多的预设句式作为目标句式。
进一步的,所述关键词的类别包括主体、时间、物和事件中的至少一个。
第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上所述的问答方法。
第四方面,本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上所述的问答方法。
本公开实施例通过获取用户的问题,识别问题的关键词和关键词的排列顺序,并根据关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,目标句式对应的答案作为问题的目标答案。本公开实施例中通过在问答数据库中设置预设句式以及预设句式对应的答案,由于该预设句式可以对应多个问题,可以解决现有技术中数据存储冗余的技术问题,提高用户获取答案的效率和准确率,进而提升了用户的体验效果。
附图说明
图1为本公开实施例提供的问答方法的流程图;
图2为本公开实施例提供的问答方法的示意图;
图3为本公开实施例提供的预设句式的示意图;
图4为本公开实施例提供的另一种问答方法的流程图;
图5为本公开实施例提供的问答场景示意图;
图6为本公开实施例提供的问答装置的结构示意图;
图7为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本公开,而非对本公开的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本公开相关的部分而非全部结构。
实施例
图1为本公开实施例提供的问答方法的流程图,本实施例可适用于实现自动问答的情况,该方法可以由问答装置执行,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,该装置可配置于电子设备中,该电子设备可以是两个或多个物理实体构成,也可以是一个物理实体构成,该电子设备可以是智能手机、平板或电脑等。
通过一个示意图对本公开的问答方法进行整体的说明,具体参见图2。图2为本公开实施例提供的问答方法的示意图,图中的问答装置接收到用户当前发送的问题之后,可以识别该问题的关键词和关键词的排列顺序,识别得到的关键词如图中的关键词A、关键词B和关键词C,关键词的排列顺序也如图中所示,根据该问题的关键词和关键词的排列顺序匹配数据库中的目标句式,并将目标句式的答案作为该问题的答案,并通过问答装置返回给用户。
如图1所示,该方法具体可以包括:
S110、获取用户的问题。
其中,问题可以为用户当前的语音问题或者文字问题,本方案中对问题的具体形式不作限定。当用户的问题为语音问题时,可以通过语音识别算法将该语音问题转换为文字问题。其中语音识别算法为一种可以将人类语音数据转换为计算机可读的、诸如二进制编码或者字符序列的算法,具体的语音识别算法本实施例中不做限定,例如语音识别算法可以采用隐式马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)或者动态时间归整算法(DynamicTime Warping,DTW)等等。
具体的,本实施例中可以通过设置在问答装置中的问题采集模块来获取用户的问题,该问题采集模块可以采用硬件/软件的方式实现,其具体的实现方式可以根据实际需要进行设定。例如该问题采集模块可以为具有语音采集功能或者文字采集功能的应用程序,也可以为麦克风或者文字输入器等器件。
S120、识别问题的关键词和关键词的排列顺序。
其中,关键词可以包括一个句子中具有实际意义的词语,例如,若问题为“你叫什么名字”,则识别该问题句子得到的关键词可以为“你”、“什么”和“名字”。关键词的排列顺序可以为关键词的前后关系,例如关键词A在关键词B之前或者关键词C在关键词B之后等。
具体的,获取到用户的问题之后,可以通过分词技术对该问题进行分词处理,得到问题的关键词以及关键词的排列顺序。具体的分词技术本实施例中不作限定,例如可以采用中科院的中文分词技术,该中文分词技术基于词库进行分词,使得分词结果中各个词带有词性,并且基于词库其得到的分词结果中可以包括单个字符,也可以包括由多个字符组成的一个词。
示例性的,若问题为“你叫什么名字”,该问题的关键词为“你”、“什么”和“名字”,关键词的排列顺序即为“你”为排列最靠前,“什么”位于“你”和“名字”的中间位置,“名字”为排列最靠后。
S130、根据关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,目标句式对应的答案作为问题的目标答案。
其中,预设句式可以为预先设置的问题的句式模板,句式模板可以为模型化的、具有一定规律的问题模板,该句式模板中也可以包括关键词以及关键词的排列顺序。本实施例中的预设句式可以根据用户的提问方式进行总结统计得到,并且预设句式的数量不作限定,可以根据需要进行新增、修改或者删除。
示例性的,通过一个示意图对预设句式进行具体说明。参见图3,图3为本公开实施例提供的预设句式的示意图,图中的预设句式为“你的-[人_N]-是-什么”,其中的关键词“[人_N]”表示与人相关的关键词,可以为图中的“姓名”、“英文姓名”“小名”“绰号”“性别”“性取向”“婚恋态度”“属相”“星座”“血型”“民族”“国籍”“身材”“外貌”“穿着风格”“上衣”和“下衣”等等。此外,除上述预设句式外,针对每个“[人_N]”关键词,还可以设置其他的预设句式,例如图中的关键词“姓名”的预设句式还可以为“你叫什么”;图中的关键词“属性”的预设句式还可以为“你属什么”。
进一步的,根据关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,可以包括:将关键词按照排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度;相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式。其中,相似度可以包括多个维度的相似度,例如词序相似度、句长相似度、词形相似度和距离相似度等等,本实施例中对具体的相似度不做限定,可以计算一个维度的相似度,也可以计算两个或两个以上维度的相似度,并通过设置加权融合得到综合相似度。进一步的,相似度阈值可以根据需要进行设置,若计算一个维度的相似度,相似度阈值可以设置得较高,若计算多个维度的综合相似度,由于综合相似度考虑的因素较为全面,则相似度阈值可以设置得较低,也可以得到准确的结果。
具体的,根据问题的关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,将相似度最高的预设句式作为目标句式,并且由于数据库中为每一个预设句式设置了对应的答案,则将目标句式对应的答案作为该问题的目标答案,返回给用户。
在本方案中,通过获取用户的问题,识别问题的关键词和关键词的排列顺序,并根据关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,目标句式对应的答案作为问题的目标答案。在实施例中,通过在问答数据库中设置预设句式以及预设句式对应的答案,由于该预设句式可以对应多个问题,可以解决现有技术中数据存储冗余的技术问题,提高用户获取答案的效率和准确率,进而提升了用户的体验效果。
图4为本公开实施例提供的另一种问答方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上,进一步对问答方法进行具体化。相应的,如图4所示,本实施例的方法具体包括:
S210、获取训练问题。
其中,训练问题可以为任意问题,训练问题的来源本实施例中不作限定,例如训练问题可以为用户当前发送的问题,也可以为互联网中的问题。训练问题的数量可以根据实际情况进行设定,训练问题的数量越多越好。
S220、确定训练问题对应的句式。
其中,句式可以为一个句子的框架,能够表达一个句子的重点含义,可以包括一个句子中的关键词和关键词的排序顺序等。
具体的,可以通过分词技术对每个训练问题进行分词处理,得到每个训练问题的关键词和关键词的排列顺序,具体的分词技术本方案中不作限定。每个训练问题都确定对应的句式。
S230、相同句式的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则将相同句式加入预设句式。
具体的,由于不同的训练问题可能对应一个相同句式,统计各个句式对应的训练问题的数量,若一个句式对应的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则可以将该句式加入预设句式中。其中,数量阈值可以根据实际情况进行设定。
示例性的,若一个句式为“我想听[singer]的[song]”,其中[singer]表示歌手,[song]表示歌曲,该句式对应的训练问题为50个,另一个句式为“[song]是谁唱的”,该句式对应的训练问题为5个,则若数量阈值为40个,将句式“我想听[singer]的[song]”超过数量阈值,加入预设句式,另一个句式“[song]是谁唱的”未超过数量阈值,不加入预设句式。
S240、获取用户的问题。
其中,问题可以为用户当前的语音问题或者文字问题,本方案中对问题的具体形式不作限定。
具体的,本实施例中可以通过设置在问答装置中的问题采集模块来获取用户的问题,该问题采集模块可以采用硬件/软件的方式实现,其具体的实现方式可以根据实际需要进行设定。例如该问题采集模块可以为具有语音采集功能或者文字采集功能的应用程序,也可以为麦克风或者文字输入器等器件。
S250、识别问题的关键词和关键词的排列顺序。
具体的,获取到用户的问题之后,可以通过分词技术对该问题进行分词处理,得到问题的关键词以及关键词的排列顺序。具体的分词技术本实施例中不作限定,例如可以采用中科院的中文分词技术,该中文分词技术基于词库进行分词,使得分词结果中各个词带有词性,并且基于词库其得到的分词结果中可以包括单个字符,也可以包括由多个字符组成的一个词。
S260、将关键词按照排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度。
其中,相似度可以包括多个维度的相似度,例如词序相似度、句长相似度、词形相似度和距离相似度等等,本实施例中对具体的相似度不做限定,可以计算一个维度的相似度,也可以计算两个或两个以上维度的相似度,并通过设置加权融合得到综合相似度。
S270、相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式。
相似度阈值可以根据需要进行设置,若计算一个维度的相似度,相似度阈值可以设置得较高,若计算多个维度的综合相似度,由于综合相似度考虑的因素较为全面,则相似度阈值可以设置得较低,也可以得到准确的结果。
可选地,相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式,可以包括:如果相似度大于相似度阈值的预设句式的数量为至少两个,则将相似度大于相似度阈值的预设句式中关键词类别最多的预设句式作为目标句式。其中,关键词的类别包括主体、时间、物、事件中的至少一个,本方案中的关键词的类别可以是树状的,一个关键词的类别可以为多个。
示例性的,若问题为“你爸爸的名字是什么”,则相似度大于相似度阈值的预设句式可以为两个,第一个预设句式为“你-爸爸-名字-什么”,第二个预设句式为“你-名字-什么”,则由于第一个预设句式中包括的关键词的类别比第二个预设句式中多了一个主体“爸爸”,则可以确定第一个预设句式为目标句式。
本方案中,也可以根据预设句式中包括的关键词的类别设置预设句式的优先级,预设句式中包括的关键词的类别越多,优先级越高。进一步的,可如果相似度大于相似度阈值的预设句式的数量为至少两个,则可以直接将优先级高的预设句式作为目标句式。示例性的,若问题为“你爸爸的名字是什么”,则相似度大于相似度阈值的预设句式可以为两个,第一个预设句式为“你-爸爸-名字-什么”,第二个预设句式为“你-名字-什么”,则由于第一个预设句式的优先级大于第二个预设句式,则可以确定第一个预设句式为目标句式。
可以理解的是,上述预设句式的优先级是依据包括的关键词的类别进行设置,其仅仅为一个示例,其他可以实现优先级设置的依据均可以,例如也可以依据预设句式的长度设置优先级,本方案中可以根据实际情况进行设定。
S280、目标句式对应的答案作为问题的目标答案。
具体的,根据问题的关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,将相似度最高的预设句式作为目标句式,并且由于数据库中为每一个预设句式设置了对应的答案,则将目标句式对应的答案作为该问题的目标答案,返回给用户。
通过一个示意图对问答场景进行具体说明。参见图5,图5为本公开实施例提供的问答场景示意图,图中用户提出的问题为“你叫什么名字”,图中的问答装置为一个问答机器人,该问答机器人采用本实施例的技术方案,匹配得到的答案为“小艾”。该问答机器人仅为一个示例,其他可以实现问答的装置均可以。
本实施例的技术方案,在上述实施例的基础上,通过获取训练问题,确定训练问题对应的句式,相同句式的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则将相同句式加入预设句式;获取用户的问题。识别问题的关键词和关键词的排列顺序,将关键词按照排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度,相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式,目标句式对应的答案作为问题的目标答案。在实施例中,通过在问答数据库中设置预设句式以及预设句式对应的答案,由于该预设句式可以对应多个问题,可以解决现有技术中数据存储冗余的技术问题,提高用户获取答案的效率和准确率,进而提升了用户的体验效果;并且在匹配的预设句式为多个时,将关键词类别最多的预设句式作为目标句式,进一步提高了用户获取的答案的准确率。
图6为本公开实施例提供的问答装置的结构示意图,本实施例可适用于实现自动问答的情况,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,该装置可配置于电子设备中,例如典型的是手机、平板电脑和电脑等。本公开实施例所提供的问答装置可执行本公开实施例所提供的问答方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。该装置具体包括问题获取模块310、识别模块320和答案模块330,其中:
问题获取模块310,用于获取用户的问题;
识别模块320,用于识别所述问题的关键词和所述关键词的排列顺序;
答案模块330,用于根据所述关键词和所述关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,所述目标句式对应的答案作为所述问题的目标答案。
本实施例的技术方案,通过获取用户的问题,识别问题的关键词和关键词的排列顺序,并根据关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,目标句式对应的答案作为问题的目标答案。在实施例中,通过在问答数据库中设置预设句式以及预设句式对应的答案,由于该预设句式可以对应多个问题,可以解决现有技术中数据存储冗余的技术问题,提高用户获取答案的效率和准确率,进而提升了用户的体验效果。
进一步的,所述问答装置还包括预设句式模块,所述预设句式模块用于:在所述获取用户的问题之前,
获取训练问题;
确定所述训练问题对应的句式;
相同句式的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则将相同句式加入预设句式。
进一步的,所述答案模块330包括:
相似度单元,用于将所述关键词按照所述排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度;
目标句式单元,用于相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式。
进一步的,所述目标句式单元具体用于:
如果所述相似度大于相似度阈值的预设句式的数量为至少两个,则将相似度大于相似度阈值的预设句式中关键词类别最多的预设句式作为目标句式。
进一步的,所述关键词的类别包括主体、时间、物和事件中的至少一个。
本公开实施例所提供的问答装置可执行本公开任意实施例所提供的问答方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图7为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。参考图7,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如终端设备或服务器)400的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图7示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401,其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中,还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。
通常,以下装置可以连接至I/O接口405:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407;包括例如磁带、硬盘等的存储装置408;以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图7示出了具有各种装置的电子设备400,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装,或者从存储装置408被安装,或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时,执行本公开实施例的问答方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:获取用户的问题;识别问题的关键词和关键词的排列顺序;根据关键词和关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,目标句式对应的答案作为问题的目标答案。
注意,上述仅为本公开的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本公开不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本公开的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本公开进行了较为详细的说明,但是本公开不仅仅限于以上实施例,在不脱离本公开构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本公开的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种问答方法,其特征在于,包括:
获取用户的问题;
识别所述问题的关键词和所述关键词的排列顺序;
根据所述关键词和所述关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,所述目标句式对应的答案作为所述问题的目标答案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取用户的问题之前,还包括:
获取训练问题;
确定所述训练问题对应的句式;
相同句式的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则将相同句式加入预设句式。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述关键词和所述关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,包括:
将所述关键词按照所述排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度;
相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式,包括:
如果所述相似度大于相似度阈值的预设句式的数量为至少两个,则将相似度大于相似度阈值的预设句式中关键词类别最多的预设句式作为目标句式。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述关键词的类别包括主体、时间、物和事件中的至少一个。
6.一种问答装置,其特征在于,包括:
问题获取模块,用于获取用户的问题;
识别模块,用于识别所述问题的关键词和所述关键词的排列顺序;
答案模块,用于根据所述关键词和所述关键词的排列顺序查找预设句式,得到目标句式,所述目标句式对应的答案作为所述问题的目标答案。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括预设句式模块,所述预设句式模块用于:在所述获取用户的问题之前,
获取训练问题;
确定所述训练问题对应的句式;
相同句式的训练问题的数量大于或者等于数量阈值,则将相同句式加入预设句式。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述答案模块包括:
相似度单元,用于将所述关键词按照所述排列顺序排列后,确定与预设句式的相似度;
目标句式单元,用于相似度大于相似度阈值的预设句式作为目标句式。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的问答方法。
10.一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,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的问答方法。
CN201910041410.3A 2019-01-16 2019-01-16 问答方法、装置、电子设备和存储介质 Active CN111444321B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910041410.3A CN111444321B (zh) 2019-01-16 2019-01-16 问答方法、装置、电子设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910041410.3A CN111444321B (zh) 2019-01-16 2019-01-16 问答方法、装置、电子设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111444321A true CN111444321A (zh) 2020-07-24
CN111444321B CN111444321B (zh) 2023-04-18

Family

ID=71626834

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910041410.3A Active CN111444321B (zh) 2019-01-16 2019-01-16 问答方法、装置、电子设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111444321B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112506748A (zh) * 2021-02-04 2021-03-16 连连(杭州)信息技术有限公司 一种异常日志分析方法、装置、设备及存储介质
CN113255351A (zh) * 2021-06-22 2021-08-13 中国平安财产保险股份有限公司 语句意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113515605A (zh) * 2021-05-20 2021-10-19 河南光悦网络科技有限公司 基于人工智能的智能机器人问答方法和智能机器人

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107153639A (zh) * 2016-03-04 2017-09-12 北大方正集团有限公司 智能问答方法及系统
CN107704506A (zh) * 2017-08-30 2018-02-16 华为技术有限公司 智能应答的方法和装置
KR101832816B1 (ko) * 2016-12-12 2018-02-27 동국대학교 산학협력단 질의에 대한 응답 생성 장치 및 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107153639A (zh) * 2016-03-04 2017-09-12 北大方正集团有限公司 智能问答方法及系统
KR101832816B1 (ko) * 2016-12-12 2018-02-27 동국대학교 산학협력단 질의에 대한 응답 생성 장치 및 방법
CN107704506A (zh) * 2017-08-30 2018-02-16 华为技术有限公司 智能应答的方法和装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112506748A (zh) * 2021-02-04 2021-03-16 连连(杭州)信息技术有限公司 一种异常日志分析方法、装置、设备及存储介质
CN113515605A (zh) * 2021-05-20 2021-10-19 河南光悦网络科技有限公司 基于人工智能的智能机器人问答方法和智能机器人
CN113515605B (zh) * 2021-05-20 2023-12-19 中晨田润实业有限公司 基于人工智能的智能机器人问答方法和智能机器人
CN113255351A (zh) * 2021-06-22 2021-08-13 中国平安财产保险股份有限公司 语句意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111444321B (zh) 2023-04-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11645517B2 (en) Information processing method and terminal, and computer storage medium
WO2020147428A1 (zh) 交互内容生成方法、装置、计算机设备及存储介质
US9547471B2 (en) Generating computer responses to social conversational inputs
CN111428010B (zh) 人机智能问答的方法和装置
WO2021135455A1 (zh) 语义召回方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108920649B (zh) 一种信息推荐方法、装置、设备和介质
CN109858045B (zh) 机器翻译方法和装置
CN103970791B (zh) 一种从视频库推荐视频的方法、装置
CN108345612B (zh) 一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置
CN109710732B (zh) 信息查询方法、装置、存储介质和电子设备
CN111444321B (zh) 问答方法、装置、电子设备和存储介质
WO2021063089A1 (zh) 规则匹配方法、规则匹配装置、存储介质及电子设备
CN113486170B (zh) 基于人机交互的自然语言处理方法、装置、设备及介质
EP3762876A1 (en) Intelligent knowledge-learning and question-answering
JP2021076818A (ja) 音声対話するための方法、装置、デバイス及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
CN116882372A (zh) 文本生成方法、装置、电子设备以及存储介质
CN112417121A (zh) 客户意图识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112686051A (zh) 语义识别模型训练方法、识别方法、电子设备、存储介质
CN114706945A (zh) 意图识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN110827799B (zh) 用于处理语音信号的方法、装置、设备和介质
CN110232920B (zh) 语音处理方法和装置
CN109190116B (zh) 语义解析方法、系统、电子设备及存储介质
CN114298007A (zh) 一种文本相似度确定方法、装置、设备及介质
CN111428011A (zh) 词语的推荐方法、装置、设备及存储介质
CN112182255A (zh) 用于存储媒体文件和用于检索媒体文件的方法和装置

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant