一種智能問答方法及裝置的制造方法
【專利摘要】一種智能問答方法及裝置，所述方法包括：接收當(dāng)前請求信息；當(dāng)無法直接獲得與當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息；根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式；根據(jù)第一抽象語義表達(dá)式從參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，根據(jù)第二抽象語義表達(dá)式從當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容；當(dāng)?shù)诙Z義填充內(nèi)容與第一語義填充內(nèi)容中的部分內(nèi)容匹配時，將第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息；獲取與目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。上述方案可提高回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
【專利說明】
一種智能問答方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種智能問答方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]知識庫，又稱為智能數(shù)據(jù)庫或人工智能數(shù)據(jù)庫，在知識庫中，信息被有效組織以便進(jìn)行檢索和利用。知識庫廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，其中一個典型的應(yīng)用就是智能問答系統(tǒng)，又稱為自動問題系統(tǒng)。
[0003]應(yīng)用于智能問答系統(tǒng)的知識庫中存儲多個知識點，每個知識點包括一個或多個預(yù)設(shè)的問題以及對應(yīng)的答案信息。當(dāng)用戶通過輸入請求信息提出問題時，計算請求信息與預(yù)設(shè)問題的語義相似度，如果存在語義相似度大于預(yù)設(shè)閾值的預(yù)設(shè)問題，則將該問題對應(yīng)的答案信息返回給用戶，如果用戶輸入的當(dāng)前問句與知識庫中問句的最高語義相似度小于或等于預(yù)設(shè)閾值時，則無法通過知識庫直接提供答案。
[0004]在一些應(yīng)用場景中，用戶當(dāng)前輸入的問題很有可能跟前文信息存在關(guān)聯(lián)，例如，當(dāng)用戶先問“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”，通過知識庫獲得對應(yīng)答案后，用戶又問“通過短信呢”，此時的“通過短信呢”的語義其實與前文信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”存在關(guān)聯(lián)，可以理解的是，用戶當(dāng)前想問的完整問句應(yīng)該是“通過短信如何開通信用卡”。
[0005]然而，在上述應(yīng)用場景下，如果采用現(xiàn)有技術(shù)中計算與知識庫問句相似度的方法來找答案，無疑存在無法提供答案的問題，因為現(xiàn)有的知識庫中沒有建立“通過短信呢”和對應(yīng)答案的知識點，進(jìn)一步地，“通過短信呢”這個問句存在多種語義的可能性，即使存在該知識點，那么回復(fù)的答案也可能是不準(zhǔn)確的。所以，雖然用戶當(dāng)前輸入的問句和前文有聯(lián)系，但現(xiàn)有的智能問答系統(tǒng)不能通過推理來準(zhǔn)確地確定當(dāng)前問句實際表達(dá)的內(nèi)容，因而存在智能性較低的問題，或者發(fā)生回復(fù)錯誤答案的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明解決的技術(shù)問題是提供一種智能問答方法及裝置，使得智能問答系統(tǒng)的智會生?是1? O
[0007]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供一種智能問答方法，所述方法包括:
[0008]接收當(dāng)前請求信息；當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系;根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分;根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容；當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息;獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。
[0009]可選地，所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配指的是:所述第二語義填充內(nèi)容的缺失語義成分與所述第一語義填充內(nèi)容的部分缺失語義成分相同，且相同缺失語義部分的第二語義填充內(nèi)容與第一語義填充內(nèi)容屬于同一業(yè)務(wù)類別。
[0010]可選地，在獲取所述參考請求信息之前，還包括:提供知識庫，所述知識庫包括多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題；當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，判定無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案;否則，向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。
[0011]可選地，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，在獲取所述參考請求信息之前，所述方法還包括:
[0012]判斷所述當(dāng)前請求信息是否有分句；當(dāng)所述當(dāng)前請求信息沒有分句時，獲取所述參考請求信息；當(dāng)所述當(dāng)前請求信息有分句時，分別獲取每個分句對應(yīng)的答案，并將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案。
[0013]可選地，在用戶輸入的當(dāng)前請求信息之前的請求信息中，從離當(dāng)前請求信息最近的請求信息開始從后往前依次判斷請求信息是否為所述參考請求信息，具體包括:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對待判斷的請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第三抽象語義表達(dá)式，根據(jù)所述第三抽象語義表達(dá)式從待判斷的請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第三語義填充內(nèi)容，當(dāng)待判斷的請求信息能直接從知識庫中獲得對應(yīng)的答案，其第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容中的一部分匹配時，確定其為所述參考請求信息。
[0014]本發(fā)明實施例還提供一種智能問答裝置，所述裝置包括:
[0015]接收單元，適于接收當(dāng)前請求信息；
[0016]參考請求信息獲取單元，適于當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系；
[0017]抽象語義數(shù)據(jù)庫，適于提供多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義包括一個或多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺少語義成分；
[0018]抽象語義推薦處理單元，適于根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分；
[0019]提取單元，適于根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，并根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容；
[0020]目標(biāo)輸入信息獲取單元，適于當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息；
[0021 ]答案獲取單元，適于獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。
[0022]可選地，所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配指的是:所述第二語義填充內(nèi)容的缺失語義成分與所述第一語義填充內(nèi)容的部分缺失語義成分相同，且相同缺失語義部分的第二語義填充內(nèi)容與第一語義填充內(nèi)容屬于同一業(yè)務(wù)類別。
[0023]可選地，所述智能問答裝置，還包括:
[0024]知識庫，適于提供多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題；
[0025]預(yù)處理單元，適于在獲取所述參考請求信息之前，獲取所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值；
[0026]所述抽象語義推薦單元還適于當(dāng)所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，進(jìn)行所述抽象語義推薦處理；
[0027]第一判斷單元，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，判定無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案;否則，所述答案獲取單元向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。
[0028]可選地，所述智能問答裝置，還包括:
[0029]第二判斷單元，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，在獲取所述參考請求信息之前，判斷所述當(dāng)前請求信息是否有分句；
[0030]拼接單元，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息有分句時，在答案獲取單元分別獲取每個分句對應(yīng)的答案后，將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案；
[0031]所述參考請求信息獲取單元，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息沒有分句時，獲取所述參考請求信息。
[0032]可選地，所述參考請求信息獲取單元適于在用戶輸入的當(dāng)前請求信息之前的請求信息中，從離當(dāng)前請求信息最近的請求信息開始從后往前依次判斷請求信息是否為所述參考請求信息，具體包括:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對待判斷的請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第三抽象語義表達(dá)式，根據(jù)所述第三抽象語義表達(dá)式從待判斷的請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第三語義填充內(nèi)容，當(dāng)待判斷的請求信息能直接從知識庫中獲得對應(yīng)的答案，其第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容中的一部分匹配時，確定其為所述參考請求信息。
[0033]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例的技術(shù)方案具有以下有益效果:
[0034]本發(fā)明接收當(dāng)前請求信息，當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系;根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分，根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容，當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息，獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。上述過程由于實現(xiàn)判斷具有上下文關(guān)系的參考請求信息和當(dāng)前請求信息存在語義關(guān)聯(lián)時，進(jìn)一步補(bǔ)全當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)，從而實現(xiàn)根據(jù)參考請求信息正確地推理出當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)內(nèi)容，進(jìn)而可以將當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)內(nèi)容作為目標(biāo)輸入信息來進(jìn)一步從知識庫中獲取對應(yīng)的答案，避免了在當(dāng)前請求信息與上文信息存在關(guān)聯(lián)但根據(jù)當(dāng)前請求信息無法從知識庫直接獲取答案的情況，進(jìn)而提高了智能問答系統(tǒng)的智能性，具體而言提高了智能問答系統(tǒng)回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
[0035]進(jìn)一步地，本發(fā)明實施例區(qū)分當(dāng)前請求信息有分句和沒有分句的情況，在沒有分句時，分別獲取每個分句對應(yīng)的答案，并將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案，避免在當(dāng)前請求信息有分句時無法從知識庫直接獲取答案的情況，進(jìn)而提高了智能問答系統(tǒng)的智能性，與此同時，由于獲取了每個分句對應(yīng)的答案并進(jìn)行拼接，使得回復(fù)的答案信息更加完整，避免在知識庫中直接獲取答案信息不全的情況，提高了回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
[0036]進(jìn)一步地，本發(fā)明實施例在從前文查找參考請求信息時，判斷滿足可直接從知識庫獲取答案，第二語義填充內(nèi)容與其對應(yīng)的語義填充內(nèi)容中的一部分匹配，并與當(dāng)前請求信息的距離最近的分句作為參考請求信息，從而在參考請求信息與當(dāng)前請求信息之間間隔多個分句時，仍然能準(zhǔn)確地確定用于推理補(bǔ)全當(dāng)前請求信息完整表達(dá)的參考請求信息，進(jìn)而避免確定參考請求信息出錯導(dǎo)致的答案回復(fù)不準(zhǔn)確的情況，提高了回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
【附圖說明】
[0037]圖1是本發(fā)明實施例中的一種智能問答方法的流程圖；
[0038]圖2是本發(fā)明實施例中的一種抽象語義推薦處理的方法的流程圖；
[0039]圖3是本發(fā)明實施例中的另一種智能問答方法的流程圖；
[0040]圖4是本發(fā)明實施例中的一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0041]圖5是本發(fā)明實施例中的另一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0042]如前所述，在一些應(yīng)用場景中，用戶當(dāng)前輸入的問題很有可能跟前文信息存在關(guān)聯(lián)，例如，當(dāng)用戶先問“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”，通過知識庫獲得對應(yīng)答案后，用戶又問“通過短信呢”，此時的“通過短信呢”的語義其實與前文信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”存在關(guān)聯(lián)，可以理解的是，用戶當(dāng)前想問的完整問句應(yīng)該是“通過短信如何開通信用卡”。
[0043]然而，在上述應(yīng)用場景下，如果采用現(xiàn)有技術(shù)中計算與知識庫問句相似度的方法來找答案，無疑存在無法提供答案的問題，因為現(xiàn)有的知識庫中沒有建立“通過短信呢”和對應(yīng)答案的這一條知識點，進(jìn)一步地，“通過短信呢”這個問句存在多種語義的可能性，即使存在該知識點，回復(fù)的答案也可能是不準(zhǔn)確的。所以，雖然用戶當(dāng)前輸入的問句和前文有聯(lián)系，但現(xiàn)有的智能問答系統(tǒng)不能通過推理來準(zhǔn)確地確定當(dāng)前問句實際表達(dá)的內(nèi)容，因而存在智能性較低的問題，或者發(fā)生回復(fù)錯誤答案的問題。
[0044]本發(fā)明實施例由于實現(xiàn)判斷具有上下文關(guān)系的參考請求信息和當(dāng)前請求信息存在語義關(guān)聯(lián)時，進(jìn)一步補(bǔ)全當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)，從而實現(xiàn)根據(jù)參考請求信息正確地推理出當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)內(nèi)容，進(jìn)而可以將當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)內(nèi)容作為目標(biāo)輸入信息來進(jìn)一步從知識庫中獲取對應(yīng)的答案，避免了在當(dāng)前請求信息與上文信息存在關(guān)聯(lián)但根據(jù)當(dāng)前請求信息無法從知識庫直接獲取答案的情況，進(jìn)而提高了智能問答系統(tǒng)的智能性，具體而言提高了智能問答系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。
[0045]為使本發(fā)明的上述目的、特征和有益效果能夠更為明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施例做詳細(xì)的說明。
[0046]圖1是本發(fā)明實施例中的一種智能問答方法的流程圖。下面參照圖1所示對所述智能問答方法的步驟進(jìn)行說明。
[0047]步驟SlOl:接收當(dāng)前請求信息。
[0048]在具體實施中，所述當(dāng)前請求信息可以是通過鍵盤或觸摸屏等人機(jī)交互裝置輸入的文本信息，也可以是通過語音輸入后經(jīng)過轉(zhuǎn)換得到的文本信息。
[0049]步驟S102:當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系。
[0050]在具體實施中，判斷是否可以直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，可以通過以下方式:
[0051]提供知識庫，所述知識庫包括多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題，將所述用戶輸入信息與所述知識庫中所有問題進(jìn)行相似度計算，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，直接向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。否則，執(zhí)行步驟S102。
[0052]所述獲取所述參考請求信息的目的是為了可以用來根據(jù)其語義推理所述當(dāng)前請求信息的語義。在具體實施中，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系。具體而言，所述參考請求信息為可從知識庫中直接獲取答案的信息，并且該信息為所述當(dāng)前請求信息的前文信息，與所述當(dāng)前請求信息具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。所述前文信息為用戶之前輸入智能問答系統(tǒng)的信息。
[0053]在本發(fā)明的一實施例中，所述參考請求信息為用戶上一次輸入的問句。例如:在上一次問答事務(wù)中，用戶輸入問句“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”，并從知識庫中直接獲取答案;用戶當(dāng)前輸入“通過短信呢”，以期從智能問答系統(tǒng)獲取答案。那么在本例中，“通過短信呢”為所述當(dāng)前請求信息，用戶上一次輸入的“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”為所述參考請求信息。
[0054]下面步驟中以“通過短信呢”為所述當(dāng)前請求信息，以及用戶上一次輸入的“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”為所述參考請求信息為例，說明以下步驟。
[0055]步驟S103:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分。
[0056]在具體實施中，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫中存儲有多個抽象語義表達(dá)式，每個類別的抽象語義包括一個或多個抽象語義表達(dá)式。每個抽象語義表達(dá)式包括一個或多個缺失語義成分，后續(xù)根據(jù)抽象語義表達(dá)式中的缺失語義成分可以從特定的請求信息中提取對應(yīng)的語義填充內(nèi)容。
[0057]在本發(fā)明一實施例中，對所述參考請求信息和所述當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理的方法一致，下面以一特定用戶輸入信息為例來說明抽象語義表達(dá)式和抽象語義推薦處理的方法。通過以下方法的說明，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)能理解當(dāng)用戶輸入信息為參考請求信息或者當(dāng)前請求信息時，如何對所述參考信息和所述當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理得到各自對應(yīng)的抽象語義表達(dá)式。
[0058]例如，以用戶輸入信息為“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”為例進(jìn)行說明。
[0059]在一具體實施例中，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫中存儲的若干抽象語義表達(dá)式包括:通過[conceptl] [act1n] [ concept2] ($如何)辦理;通過[concept ]辦理($如何)辦理；[concept2] ($如何)通過[conceptI]辦理;($如何)通過[concept]辦理;通過[concept] ($如何)辦理;通過[conceptl ]($如何)辦理[concept2];通過[concept] [act1n] ($如何)辦理；[concept2]通過[conceptl]($如何)辦理；通過[conceptl]($如何)開通[concept2];通過[conceptl ]($如何)[act1n] [concept2]; [act1nI] [conceptl ]($如何)[act1n2][concept2];[act1nl ][conceptl ]($如何)[act1n2][concept2];哪里可以[act1n][concept] ； [act1n] [concept]的步驟；[conceptl ] [act1n] [concept2]。
[0060]上述語義表達(dá)式中，“[]”表示缺失語義成分，“[]”的內(nèi)容表示該缺失語義成分的屬性，語義表達(dá)式中其他內(nèi)容表示語義規(guī)則詞，具體的上述表達(dá)式中，“[concept]”，“[conceptl]，，，“[concept2]，，，“[act1n]，，，“[act1nl]，，，“[act1n2]，，表不缺失語義成分，方框“[]，，的內(nèi)容“concept，，，“conceptl，，，“concept2，，，“act1n，，，“act1nl，，，“act1n2，，表示對應(yīng)的缺失語義成分的屬性，其中“concept”表示缺失語義成分“[concept]”為概念屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的一個具有名詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中一個具有名詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“conceptl”表示缺失語義成分“[conceptl]”為第一個概念屬性的缺失語義成分，其中“concept”和“I”結(jié)合表示該缺失語義成分的屬性，“concept”表示概念屬性，“I”表示位置屬性，為第一個，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容為至少包括用戶輸入信息中第一個具有名詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第一個具有名詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“concept2”表示缺失語義成分“[concept2]”為第二個概念屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容為至少包括用戶輸入信息中第二個具有名詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第二個具有名詞詞性的單獨詞以及若干其他詞性的單獨詞的組合；“act1n”表示缺失語義成分“[act1n]”為動作屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的一個具有動詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中一個具有動詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“act1nl”表示缺失語義成分“[act1nl]”為第一個具有動作屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的第一個具有動詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第一個具有動詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“act1n2”表示缺失語義成分“[act1n2]”為第二個具有動作屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的第二個具有動詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第二個具有動詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合。
[0061]上述各語義表達(dá)式中缺失語義成分之外的內(nèi)容如“通過”，“($如何)”，“辦理”，“開通”，“的步驟”等表示語義規(guī)則詞，其中語義規(guī)則詞“($如何)”表示“如何”這個語義規(guī)則詞屬于詞類“$如何”，在一實施例中，所述“$如何”詞類包括“如何”，“怎么”，“怎么樣”，“怎樣”等一組詞義相近的詞語，詞類可以在建立抽象語義表達(dá)式時同時建立。相應(yīng)的通過表示這個語義規(guī)則詞屬于詞類“$通過”，在一實施例，所述詞類“$開通”中包括關(guān)鍵詞“開通”、“辦理”、“訂購” “申請”。后續(xù)在進(jìn)行缺失語義成分的填充形成具體語義時，具有詞類的語義規(guī)則詞可以用該詞類中的其他關(guān)鍵詞代替。
[0062]需要說明的是，上述抽象語義表達(dá)式中缺失語義成分的表示方式以及詞類信息的表示方式是為描述和表示的方便，僅作為一個示例，其不用限制本發(fā)明的保護(hù)范圍，本發(fā)明的其他實施例中，對抽象語義表達(dá)式中缺失語義和詞類信息可以采用其他的表示方式。
[0063]通過上述說明，可以了解到抽象語義表達(dá)式和缺失語義成分的概念。下面參照圖2所示說明步驟S103中所述的抽象語義推薦處理操作。通過抽象語義推薦處理操作，可以得到抽象語義表達(dá)式和對應(yīng)的缺失語義成分。所述抽象語義推薦處理可以包括步驟S103a、步驟S103b、步驟S103c、步驟S103d和步驟S103h。
[0064]進(jìn)行步驟S103a，對所述用戶輸入信息進(jìn)行分詞處理，得到若干單獨詞。
[0065]所述分詞處理依據(jù)一定分詞規(guī)則進(jìn)行，在系統(tǒng)中預(yù)先設(shè)定分詞的規(guī)則，進(jìn)行分詞處理時，調(diào)用設(shè)定的分詞規(guī)則，對用戶輸入信息與對應(yīng)的領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)庫中的預(yù)置知識分別進(jìn)行分詞處理。
[0066]所述分詞處理可用采用正向(逆向)最大匹配法、最佳匹配法、逐詞遍歷法或詞頻統(tǒng)計法，或其他合適的分詞方法。
[0067]下面仍以接收的用戶輸入信息為“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”作為示例進(jìn)行說明。
[0068]對用戶輸入信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”進(jìn)行分詞處理，得到若干單獨詞“通過”，“網(wǎng)上銀行”，“如何”，“開通”，“信用卡”。
[0069]進(jìn)行步驟S103b，分別對每個所述單獨詞進(jìn)行詞性標(biāo)注處理，得到每個單獨詞的詞性信息。
[0070]對單獨詞進(jìn)行詞性標(biāo)注處理，得到每個單獨詞的詞性信息的目的是為后續(xù)將用戶輸入信息與抽象語義表達(dá)式的匹配提供匹配的依據(jù)。
[0071 ]具體以上例進(jìn)行說明，標(biāo)注上述的單獨詞“通過”的詞性為第一個動詞、介詞，標(biāo)注單獨詞“網(wǎng)上銀行”的詞性為第一個名詞，標(biāo)注單獨詞“如何”的詞性為代詞，標(biāo)注單獨詞“開通”的詞性為第二個動詞，標(biāo)注單獨詞“信用卡”的詞性為第二個名詞。需要說明的是詞性標(biāo)注為第一個名詞時表示單獨詞“網(wǎng)上銀行”為第一個具有名詞詞性的單獨詞，第二個名詞、第一個動詞或第二個動詞的解釋類似。
[0072]進(jìn)行步驟S103c，分別對每個所述單獨詞進(jìn)行詞類判斷處理，得到每個單獨詞的詞類信息。
[0073]分別對每個所述單獨詞進(jìn)行詞類判斷處理的目的是為了判斷每個單獨詞是否具有相應(yīng)的詞類，在一實施例中，其具體過程為:將每個單獨詞與詞類庫中的若干詞類進(jìn)行匹配，若某一詞類中存在該單獨詞，則該單獨詞具有相應(yīng)的詞類，當(dāng)單獨詞具有相應(yīng)的詞類，則對該單獨詞進(jìn)行屬于某一詞類(或詞類信息)的標(biāo)記，后續(xù)在進(jìn)行匹配處理時，通過判斷用戶輸入信息中部分內(nèi)容與抽象語義表達(dá)式中的對應(yīng)的語義規(guī)則詞的是否屬于同一詞類，從而判斷用戶輸入信息與該抽象語義表達(dá)式的匹配程度，提高了匹配的精度和效率。
[0074]進(jìn)行步驟S103d，對抽象語義數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集，所述抽象語義候選集包括多個抽象語義表達(dá)式。
[0075]對抽象語義數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集的目的是為了減少后續(xù)進(jìn)行匹配處理時的負(fù)擔(dān)以及減少處理時間，以提高系統(tǒng)的性能。
[0076]所述抽象語義候選集中抽象語義表達(dá)式的至少部分語義規(guī)則詞與所述用戶輸入信息中至少部分單獨詞相同或?qū)儆谕辉~類。在一實施例中，進(jìn)行搜索處理時，若某個抽象語義表達(dá)式的至少部分語義規(guī)則詞與所述用戶輸入信息中至少部分單獨詞相同或?qū)儆谕辉~類，則將該抽象語義表達(dá)式作為抽象語義候選集中的一個抽象語義表達(dá)式。在其他實施例中，可以根據(jù)其他的搜索方式對抽象語義數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集。
[0077]在具體的實施例中，對抽象語義數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”相關(guān)的抽象語義候選集包括抽象語義表達(dá)式:通過[conceptl][act1n][concept2]($ 如何)辦理；通過[concept]辦理($ 如何)辦理；[concept2] ($如何)通過[conceptI]辦理;($如何)通過[concept]辦理;通過[concept] ($如何)辦理；通過[conceptl ] ($如何)辦理[concept2];通過[conceptl ] ($如何)開通[concept2];通過[concept][act1n]($ 如何)辦理；通過[conceptl]($ 如何)開通[concept2] ； [concept2]通過[conceptl]($如何)辦理；通過[conceptl ]($如何)[act1n][concept2]。上述抽象語義候選集中的抽象語義表達(dá)式部分語義規(guī)則詞(通過，通過，辦理或($如何))與所述用戶輸入信息中至少部分單獨詞(通過，辦理或如何)相同或?qū)儆谕辉~類。
[0078]步驟S103h，根據(jù)所述詞性信息和詞類信息對抽象語義候選集中的抽象語義表達(dá)式進(jìn)行匹配處理，得到與所述用戶輸入信息匹配的抽象語義表達(dá)式。
[0079]具體的，通過匹配處理，得到與所述用戶輸入信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”匹配的抽象語義表達(dá)式包括:通過[conceptl ]($如何)[act1n] [concept2]，該語義表達(dá)式中相應(yīng)的缺失語義成分[conceptl]與單獨詞“網(wǎng)上銀行”對應(yīng)；缺失語義成分[conc印t2]與單獨詞“信用卡”對應(yīng)，缺失語義成分[act1n]與單獨詞“開通”對應(yīng)。
[0080]通過上述步驟S103a至步驟S103h可以得到用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達(dá)式及抽象語義的類別，以及該抽象語義表達(dá)式的各缺失語義成分。
[0081 ] 可以理解的是，當(dāng)用戶輸入信息為參考請求信息時，可以經(jīng)過上述步驟S103a至步驟S103h得到參考請求信息對應(yīng)的抽象語義表達(dá)式為“通過[conceptl ]($如何)[act1n][concept〗]”，記為第一抽象語義表達(dá)式。同理，當(dāng)用戶當(dāng)前請求信息“通過短信呢”時，經(jīng)執(zhí)行上述步驟可以得到當(dāng)前請求信息對應(yīng)的抽象語義表達(dá)式“通過[concept]”，記為第二抽象語義表達(dá)式。
[0082]繼續(xù)參照圖1，步驟S104:根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，并根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容。
[0083]仍以上例繼續(xù)說明步驟S104的實施，所述參考請求信息為“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”，[conceptl]對應(yīng)填充內(nèi)容“網(wǎng)上銀行”，[act1n]對應(yīng)語義填充內(nèi)容“開通”，[concept2]對應(yīng)語義填充內(nèi)容“信用卡”，上述參考請求信息的語義填充內(nèi)容記為第一語義填充內(nèi)容。同樣地，所述當(dāng)前請求信息為“通過短信呢”，[concept ]對應(yīng)語義填充內(nèi)容“短信”，上述當(dāng)前請求信息的語義填充內(nèi)容記為第二語義填充內(nèi)容。
[0084]需要說明的是，在本發(fā)明的一實施例中，用戶已經(jīng)輸入的請求信息大于I條時，用戶上一次輸入的請求信息可能不是所述參考請求信息。那么在執(zhí)行步驟S102時獲取參考請求信息時可以通過以下方式進(jìn)行判斷一請求信息是否為所述參考請求信息:
[0085]從用戶輸入的當(dāng)前請求信息之前的請求信息中，從離當(dāng)前請求信息最近的請求信息開始從后往前依次判斷請求信息是否為所述參考請求信息，具體方式為:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對待判斷的請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第三抽象語義表達(dá)式，根據(jù)所述第三抽象語義表達(dá)式從待判斷的請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第三語義填充內(nèi)容，當(dāng)待判斷的請求信息能直接從知識庫中獲得對應(yīng)的答案，其第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容中的一部分匹配時，確定其為所述參考請求信息。所述匹配是指第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容中的一部分屬于同一業(yè)務(wù)類別。
[0086]上述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容和待判斷的請求信息的第三語義填充內(nèi)容的獲得過程中涉及到的抽象語義推薦處理操作和提取填充內(nèi)容的操作可對應(yīng)參照步驟S103和步驟S104的相應(yīng)說明，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解所述抽象語義推薦處理操作和填充內(nèi)容的提取操作如何用于此處，在此不再贅述。
[0087]需要說明的是，在本發(fā)明一實施例中，由于步驟S102中在判斷是否為參考請求信息時，已經(jīng)通過抽象語義推薦處理操作和提取填充內(nèi)容操作，已獲取當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容，以及已確認(rèn)為參考請求信息的請求信息的第三語義填充內(nèi)容，所以可以不必再執(zhí)行步驟S103和步驟S104，而把所述第三語義填充內(nèi)容作為所述第一語義填充內(nèi)容即可。
[0088]步驟S105:當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息。
[0089]在具體實施中，所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配指的是所述第二語義填充內(nèi)容的缺失語義成分與所述第一語義填充內(nèi)容的部分缺失語義成分相同，且相同缺失語義部分的第二語義填充內(nèi)容與第一語義填充內(nèi)容屬于同一業(yè)務(wù)類別。
[0090]所述同一業(yè)務(wù)類別為同一業(yè)務(wù)領(lǐng)域中的詞匯，其可以是名詞，也可以為動詞等，這些詞匯可以在同樣的句式中經(jīng)常被替換，例如，“短信”和“網(wǎng)上銀行”可以在信用卡服務(wù)業(yè)務(wù)領(lǐng)域中作為不同渠道的類型，可以被定義為屬于同一業(yè)務(wù)類別的詞匯，可以在本實施例中被替換。又如，“網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”中的“開通”和“取消”也可以被定義為同一業(yè)務(wù)類別;再如，“彩鈴如何開通”中的“彩鈴”和“飛信如何開通”中的“飛信”也可被定義為運營商服務(wù)領(lǐng)域中的同一業(yè)務(wù)類別。需要說明的是，可以通過預(yù)先定義同一業(yè)務(wù)類別中的詞庫，從而可用于判斷兩個詞是否屬于同一業(yè)務(wù)類別。一般而言，在定義同一業(yè)務(wù)類別時，可以通過統(tǒng)計業(yè)務(wù)領(lǐng)域和對話事務(wù)的應(yīng)用場景中經(jīng)常使用的互相可被替換的詞匯來確定。
[0091]仍沿用上例，所述第二語義填充內(nèi)容中的“短信”與所述第一語義填充內(nèi)容中的“網(wǎng)上銀行”屬于同一業(yè)務(wù)類別，并且兩者都屬于相同的缺失語義成分[concept]，因而兩者匹配，那么將所述第二語義填充內(nèi)容“短信”替換所述參考請求信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”中對應(yīng)匹配的第二語義填充內(nèi)容“網(wǎng)上銀行”的部分，得到替換后的參考請求信息“通過短信如何開通信用卡”，替換后的參考請求信息即作為所述目標(biāo)輸入信息。
[0092]在上述示例中，前文信息為“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”，當(dāng)前請求信息為“短信呢”。無法按照現(xiàn)有的計算相似度的方式從知識庫中直接獲得當(dāng)前請求信息“短信呢”對應(yīng)的答案。然而，本實施例通過確定與當(dāng)前請求信息“短信呢”具有語義關(guān)聯(lián)的前文信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”作為參考請求信息，經(jīng)過上述步驟補(bǔ)全當(dāng)前用戶想表達(dá)的內(nèi)容實際上是“通過短信如何開通信用卡”，得到應(yīng)以“通過短信如何開通信用卡”作為當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)，進(jìn)而若存在一知識點“通過短信如何開通信用卡”及答案與所述知識庫中，則可以從知識庫中直接獲取答案。因此，本發(fā)明實施例的技術(shù)方案提高了智能問答系統(tǒng)的推理分析能力，提高了系統(tǒng)的智能性，具體而言提高了回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
[0093]步驟S106:獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。
[0094]經(jīng)過執(zhí)行步驟S105，獲得目標(biāo)輸入信息“通過短信如何開通信用卡”。繼續(xù)執(zhí)行步驟S106，從知識庫中直接獲取“通過短信如何開通信用卡”對應(yīng)的答案。
[0095]在具體實施中，仍然可以從知識庫中獲取答案的方式獲得與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。具體地，獲取“通過短信如何開通信用卡”與所述知識庫中問題的最高語義相似度，當(dāng)最高語義相似度大于預(yù)設(shè)閾值時，得到該問句對應(yīng)的答案，也即所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。
[0096]圖3是本發(fā)明實施例中的另一種智能問答方法的流程圖。下面參照圖3所示的智能問答方法的步驟進(jìn)行說明。
[0097]步驟S301:接收當(dāng)前請求信息。
[0098]本步驟的實施請參照圖1中步驟SlOl，不再贅述。
[0099]步驟S302:當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，判定無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案;否則，向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。
[0100]在本實施例中，提供知識庫，所述知識庫包括多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題，將所述用戶輸入信息與所述知識庫中所有問題進(jìn)行相似度計算，當(dāng)所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，執(zhí)行步驟S303;否則直接向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。
[0101]步驟S303:當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，判斷所述當(dāng)前請求信息是否有分句，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息沒有分句時，獲取所述參考請求信息，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息有分句時，分別獲取每個分句對應(yīng)的答案，并將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案。
[0102]在具體實施中，當(dāng)所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，執(zhí)行本步驟S303。
[0103]本步驟中，判斷所述當(dāng)前請求信息是否有分句，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息沒有分句時，獲取參考請求信息，繼續(xù)執(zhí)行步驟S304;否則當(dāng)所述當(dāng)前請求信息有分句時，分別獲取每個分句對應(yīng)的答案，并將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案，執(zhí)行終止。
[0104]在具體實施中，判斷當(dāng)前請求信息是否有分句時，可以通過識別請求信息中是否有分隔符來進(jìn)行判斷，例如識別是否有“，”、“?”等來進(jìn)行判斷。
[0105]下面以兩個示例說明本實施例中的步驟S301至步驟S303。
[0106]示例1:用戶一次性輸入信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡，彩鈴如何開通”。
[0107]執(zhí)行步驟S301:接收該當(dāng)前請求信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡，彩鈴如何開通”。
[0108]執(zhí)行步驟S302，比較該當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的相似度，發(fā)現(xiàn)該當(dāng)前請求信息與知識庫中問題的最高語義相似度小于預(yù)設(shè)閾值時，即知識庫中沒有相應(yīng)的知識點，則執(zhí)行步驟S303。
[0109]執(zhí)行步驟S303，判斷“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡，彩鈴如何開通”是否有分句，通過識別該當(dāng)前請求信息中有“，”，判定該當(dāng)前請求信息有分句，則分別獲取分句“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡對應(yīng)的答案”和分句“彩鈴如何開通”對應(yīng)的答案得到“A”和“B”，再進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信作為最終的答案。需要說明的是，拼接答案時可以在兩個答案之間插入其他分隔符，輸出答案給用戶，以確保良好的可讀性，例如可輸出U’。
[0110]示例2:用戶輸入信息1“彩鈴如何取消”，并直接從知識庫獲得答案。
[0111]用戶輸入信息2“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”，并直接從知識庫獲得答案。
[0112]用戶輸入信息3“通過短信呢”，無法從知識庫直接獲取答案，但通過上面前面實施例將“通過短信呢”推理為“通過短信如何開通信用卡”，進(jìn)而從知識庫中獲得答案。
[0113]用戶輸入信息4“通過微信呢”，用戶輸入信息4為當(dāng)前請求信息。
[0114]執(zhí)行步驟S301，接收當(dāng)前請求信息“通過微信呢”。
[0115]執(zhí)行步驟S302，比較該當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的相似度，發(fā)現(xiàn)該當(dāng)前請求信息與知識庫中問題的最高語義相似度小于預(yù)設(shè)閾值時，即知識庫中沒有相應(yīng)的知識點，則執(zhí)行步驟S303。
[0116]執(zhí)行步驟S303，判斷“通過微信呢”沒有分句，則需要確定參考請求信息。從當(dāng)前請求信息“通過微信呢”之前的請求信息中，從接近“通過微信呢”開始，從后往前的順序，即用戶輸入信息3、用戶輸入信息2至用戶輸入信息I，依次判斷直至獲取所述參考請求信息。根據(jù)判斷條件“其能直接從知識庫中獲得對應(yīng)的答案，且其第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的語義填充內(nèi)容中的一部分屬于同一詞類”進(jìn)行判斷。
[0117]具體地，用戶輸入信息3“通過短信呢”，無法從知識庫直接獲取答案，所以不滿足確定為所述參考請求信息的條件；用戶輸入信息2“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”可以直接從知識庫中獲取答案，用戶輸入信息2中的第三語義填充內(nèi)容中的“網(wǎng)上銀行”部分與“微信”匹配，即屬于同一業(yè)務(wù)類別，則確定用戶輸入信息2“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”為所述參考請求信息，不再繼續(xù)判斷用戶輸入信息I。其中，在確定參考請求信息的過程中，當(dāng)前請求信息“通過微信呢”的第二語義填充內(nèi)容，可以通過抽象語義推薦處理得到抽象語義表達(dá)式后，從請求信息中提取相應(yīng)的內(nèi)容獲取，需要判斷是否為參考請求信息的用戶輸入信息3“通過短信呢”和用戶輸入信息2“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”的第三語義填充內(nèi)容，同樣可以通過抽象語義推薦處理得到抽象語義表達(dá)式后，從請求信息中提取相應(yīng)的內(nèi)容獲取，在此不再贅述。
[0118]步驟S304:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分。
[0119]步驟S305(圖未示):根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容。
[0120]需要說明的是，在本發(fā)明一實施例中，由于步驟S303中在判斷是否為參考請求信息時，已經(jīng)通過抽象語義推薦處理獲得相應(yīng)的抽象語義表達(dá)式，并通過提取操作獲取當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容和參考請求信息的第三語義填充內(nèi)容，所以可以不必再執(zhí)行步驟S304和步驟S305，而把所述第三語義填充內(nèi)容作為所述第一語義填充內(nèi)容即可。
[0121 ]步驟S306(圖未示):當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息。
[0122]步驟S307(圖未示):獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。
[0123]在本實施例中，步驟S304至步驟S307的具體實施可對應(yīng)參照步驟S103至步驟S106的說明，不再贅述。
[0124]本實施例中，區(qū)分當(dāng)前請求信息有分句和沒有分句的情況，在沒有分句時，分別獲取每個分句對應(yīng)的答案，并將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案，避免在當(dāng)前請求信息有分句時無法從知識庫直接獲取答案的情況，進(jìn)而提高了智能問答系統(tǒng)的智能性，與此同時，由于獲取了每個分句對應(yīng)的答案并進(jìn)行拼接，使得回復(fù)的答案信息更加完整，避免在知識庫中直接獲取答案信息不全的情況，提高了回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
[0125]圖4是本發(fā)明實施例中的一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖4所示的智能問答裝置，可以包括:接收單元301，參考請求信息獲取單元302，抽象語義數(shù)據(jù)庫303，抽象語義推薦處理單元304，提取單元305，目標(biāo)輸入信息獲取單元306和答案獲取單元307。其中；
[0126]接收單元301，適于接收當(dāng)前請求信息。
[0127]參考請求信息獲取單元302，適于當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系。
[0128]在具體實施中，所述參考請求信息獲取單元適于在用戶輸入的當(dāng)前請求信息之前的請求信息中，從離當(dāng)前請求信息最近的請求信息開始從后往前依次判斷請求信息是否為所述參考請求信息，具體包括:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對待判斷的請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第三抽象語義表達(dá)式，根據(jù)所述第三抽象語義表達(dá)式從待判斷的請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第三語義填充內(nèi)容，當(dāng)待判斷的請求信息能直接從知識庫中獲得對應(yīng)的答案，其第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容中的一部分匹配時，確定其為所述參考請求信息。
[0129]抽象語義數(shù)據(jù)庫303，適于提供多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義包括一個或多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺少語義成分。
[0130]抽象語義推薦處理單元304，適于根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分。
[0131]提取單元305，適于根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，并根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容。
[0132]目標(biāo)輸入信息獲取單元306，適于當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息。
[0133]在具體實施中，所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配指的是:所述第二語義填充內(nèi)容的缺失語義成分與所述第一語義填充內(nèi)容的部分缺失語義成分相同，且相同缺失語義部分的第二語義填充內(nèi)容與第一語義填充內(nèi)容屬于同一業(yè)務(wù)類別。
[0134]答案獲取單元307，適于獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。
[0135]本發(fā)明實施例通過接收當(dāng)前請求信息，當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系;根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分，根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容，當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息，獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案，上述過程由于實現(xiàn)判斷具有上下文關(guān)系的參考請求信息和當(dāng)前請求信息存在語義關(guān)聯(lián)時，進(jìn)一步補(bǔ)全當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)，從而實現(xiàn)根據(jù)參考請求信息正確地推理出當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)內(nèi)容，進(jìn)而可以將當(dāng)前請求信息的完整表達(dá)內(nèi)容作為目標(biāo)輸入信息來進(jìn)一步從知識庫中獲取對應(yīng)的答案，避免了在當(dāng)前請求信息與上文信息存在關(guān)聯(lián)但根據(jù)當(dāng)前請求信息無法從知識庫直接獲取答案的情況，進(jìn)而提高了智能問答系統(tǒng)的智能性，具體而言提高了智能問答系統(tǒng)回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
[0136]圖5是本發(fā)明實施例中的一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖5所示的智能問答裝置，可以包括:接收單元401，參考請求信息獲取單元402，抽象語義數(shù)據(jù)庫403，抽象語義推薦處理單元404，提取單元405，目標(biāo)輸入信息獲取單元406和答案獲取單元407。上述各單元可對應(yīng)參照圖4中所述接收單元301，所述參考請求信息獲取單元302，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫303，所述抽象語義推薦處理單元304，所述提取單元305，所述目標(biāo)輸入信息獲取單元306和所述答案獲取單元307的說明，不再贅述。
[0137]在具體實施中，所述智能問答裝置還包括:
[0138]知識庫501，適于提供多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題；
[0139]預(yù)處理單元502，適于在獲取所述參考請求信息之前，獲取所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值；
[0140]所述抽象語義推薦單元404還適于當(dāng)所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，進(jìn)行所述抽象語義推薦處理；
[0141]第一判斷單元503，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，判定無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案;否則，所述答案獲取單元向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。
[0142]在具體實施中，所述智能問答裝置40還包括:
[0143]第二判斷單元601，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，在獲取所述參考請求信息之前，判斷所述當(dāng)前請求信息是否有分句；
[0144]拼接單元602，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息有分句時，在答案獲取單元分別獲取每個分句對應(yīng)的答案后，將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案；
[0145]所述參考請求信息獲取單元402還適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息沒有分句時，獲取所述參考請求信息。
[0146]本發(fā)明實施例區(qū)分當(dāng)前請求信息有分句和沒有分句的情況，在沒有分句時，分別獲取每個分句對應(yīng)的答案，并將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案，避免在當(dāng)前請求信息有分句時無法從知識庫直接獲取答案的情況，進(jìn)而提高了智能問答系統(tǒng)的智能性，與此同時，由于獲取了每個分句對應(yīng)的答案并進(jìn)行拼接，使得回復(fù)的答案信息更加完整，避免在知識庫中直接獲取答案信息不全的情況，提高了回復(fù)答案的準(zhǔn)確率。
[0147]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中，存儲介質(zhì)可以包括:R0M、RAM、磁盤或光盤等。
[0148]雖然本發(fā)明披露如上，但本發(fā)明并非限定于此。任何本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，均可作各種更動與修改，因此本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)當(dāng)以權(quán)利要求所限定的范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項】
1.一種智能問答方法，其特征在于，包括: 接收當(dāng)前請求信息； 當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息， 所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系； 根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分； 根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容； 當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入?目息; 獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答方法，其特征在于，所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配指的是:所述第二語義填充內(nèi)容的缺失語義成分與所述第一語義填充內(nèi)容的部分缺失語義成分相同，且相同缺失語義部分的第二語義填充內(nèi)容與第一語義填充內(nèi)容屬于同一業(yè)務(wù)類別。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答方法，其特征在于，在獲取所述參考請求信息之前，還包括:提供知識庫，所述知識庫包括多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題；當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，判定無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案；否則，向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的智能問答方法，其特征在于，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，在獲取所述參考請求信息之前，所述方法還包括: 判斷所述當(dāng)前請求信息是否有分句； 當(dāng)所述當(dāng)前請求信息沒有分句時，獲取所述參考請求信息； 當(dāng)所述當(dāng)前請求信息有分句時，分別獲取每個分句對應(yīng)的答案，并將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答方法，其特征在于，在用戶輸入的當(dāng)前請求信息之前的請求信息中，從離當(dāng)前請求信息最近的請求信息開始從后往前依次判斷請求信息是否為所述參考請求信息，具體包括:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對待判斷的請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第三抽象語義表達(dá)式，根據(jù)所述第三抽象語義表達(dá)式從待判斷的請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第三語義填充內(nèi)容，當(dāng)待判斷的請求信息能直接從知識庫中獲得對應(yīng)的答案，其第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容中的一部分匹配時，確定其為所述參考請求信息。6.一種智能問答裝置，其特征在于，包括: 接收單元，適于接收當(dāng)前請求信息； 參考請求信息獲取單元，適于當(dāng)無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案時，獲取參考請求信息，所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息為上下文關(guān)系； 抽象語義數(shù)據(jù)庫，適于提供多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義包括一個或多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺少語義成分； 抽象語義推薦處理單元，適于根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫分別對所述參考請求信息和當(dāng)前請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第一抽象語義表達(dá)式和第二抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個抽象語義表達(dá)式，所述抽象語義表達(dá)式包括缺失語義成分； 提取單元，適于根據(jù)所述第一抽象語義表達(dá)式從所述參考請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第一語義填充內(nèi)容，并根據(jù)所述第二抽象語義表達(dá)式從所述當(dāng)前請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第二語義填充內(nèi)容； 目標(biāo)輸入信息獲取單元，適于當(dāng)所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配時，將所述第二語義填充內(nèi)容的匹配內(nèi)容替換所述參考請求信息中對應(yīng)匹配內(nèi)容的部分，以得到目標(biāo)輸入信息； 答案獲取單元，適于獲取與所述目標(biāo)輸入信息對應(yīng)的答案。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能問答裝置，其特征在于，所述第二語義填充內(nèi)容與所述第一語義填充內(nèi)容中的一部分內(nèi)容匹配指的是:所述第二語義填充內(nèi)容的缺失語義成分與所述第一語義填充內(nèi)容的部分缺失語義成分相同，且相同缺失語義部分的第二語義填充內(nèi)容與第一語義填充內(nèi)容屬于同一業(yè)務(wù)類別。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能問答裝置，其特征在于，還包括: 知識庫，適于提供多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題； 預(yù)處理單元，適于在獲取所述參考請求信息之前，獲取所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值； 所述抽象語義推薦單元還適于當(dāng)所述用戶輸入信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，進(jìn)行所述抽象語義推薦處理； 第一判斷單元，當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，判定無法直接獲得與所述當(dāng)前請求信息對應(yīng)的答案;否則，所述答案獲取單元向用戶提供所述最高語義相似度值對應(yīng)的知識點中的答案。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的智能問答裝置，其特征在于，還包括:第二判斷單元，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息與所述知識庫中問題的最高語義相似度值小于預(yù)設(shè)相似度閾值時，在獲取所述參考請求信息之前，判斷所述當(dāng)前請求信息是否有分句；拼接單元，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息有分句時，在答案獲取單元分別獲取每個分句對應(yīng)的答案后，將所有分句對應(yīng)的答案進(jìn)行拼接處理，將拼接后的信息作為最終的答案；所述參考請求信息獲取單元，適于當(dāng)所述當(dāng)前請求信息沒有分句時，獲取所述參考請求信息。10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答裝置，其特征在于，所述參考請求信息獲取單元適于在用戶輸入的當(dāng)前請求信息之前的請求信息中，從離當(dāng)前請求信息最近的請求信息開始從后往前依次判斷請求信息是否為所述參考請求信息，具體包括:根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對待判斷的請求信息進(jìn)行抽象語義推薦處理，以得到第三抽象語義表達(dá)式，根據(jù)所述第三抽象語義表達(dá)式從待判斷的請求信息中提取對應(yīng)于缺失語義成分的第三語義填充內(nèi)容，當(dāng)待判斷的請求信息能直接從知識庫中獲得對應(yīng)的答案，其第三語義填充內(nèi)容與所述當(dāng)前請求信息的第二語義填充內(nèi)容中的一部分匹配時，確定其為所述參考請求信息。
【文檔編號】G06F17/30GK105868179SQ201610218261
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年4月8日
【發(fā)明人】曾永梅, 李波, 朱頻頻
【申請人】上海智臻智能網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司