基于图谱化知识库的问答方法、设备、存储介质及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于图谱化知识库的问答方法、设备、存储介质及装置，该方法通过进行语音检测，在检测到用户的提问语音时，对所述提问语音进行语音识别，获得提问文本信息，基于人工智能，通过预设要素识别模型对所述提问文本信息进行要素识别，获得所述提问文本信息对应的提问要素，获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素，将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配，若匹配成功，则将匹配成功的存储问题对应的答案进行展示，基于要素匹配，提高问题匹配的准确性，从而提高智能问答的准确率和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于图谱化知识库的问答方法、设备、存储介质及装置
本专利技术涉及人工智能的
，尤其涉及一种基于图谱化知识库的问答方法、设备、存储介质及装置。
技术介绍
现有技术中的智能问答系统，主要是采用以下两种方法：(1)通过序列到序列模型(seq2seq)，在对话过程中生成合适的回复，但它的缺点是需要大规模的训练语料，对模型精度要求较高，经常生成一些没有意义的回复，导致智能问答准确率低且效率低，用户问答体验差；(2)通过从事先定义好的问答库中通过索引搜索，从问答库中已有对话中选择合适的回复，但它的缺点是过于依赖数据库中已有数据的质量和检索算法，需要大量的人工标注，如果选用的数据质量欠佳，则无法搜索到正确地回复对用户问题进行回答，导致智能问答准确率低且效率低。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于图谱化知识库的问答方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中智能问答准确率低且效率低的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种基于图谱化知识库的问答方法，所述基于图谱化知识库的问答方法包括以下步骤：进行语音检测，在检测到用户的提问语音时，对所述提问语音进行语音识别，获得提问文本信息；通过预设要素识别模型对所述提问文本信息进行要素识别，获得所述提问文本信息对应的提问要素；获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素；将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配；若匹配成功，则将匹配成功的存储问题对应的答案进行展示。优选地，所述将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配之后，所述基于图谱化知识库的问答方法还包括：若匹配失败，则计算所述提问文本信息的提问要素与各存储问题的知识要素之间的相似度；获取所述相似度最高的存储问题作为最接近问题；根据所述最接近问题生成追问信息，并将所述追问信息进行展示。优选地，所述根据所述最接近问题生成追问信息，并将所述追问信息进行展示之后，所述基于图谱化知识库的问答方法还包括：进行语音检测，在检测到所述用户基于所述追问信息的回复语音信息时，对所述回复语音信息进行语音识别，获得回复文本信息；根据所述回复文本信息判断所述最接近问题是否与所述提问文本信息匹配；若所述最接近问题与所述提问文本信息匹配成功，则获取所述最接近问题对应的答案进行展示。优选地，所述根据所述最接近问题生成追问信息，包括：将所述最接近问题中各要素与所述提问文本信息中各要素按照要素类型分别进行匹配，匹配失败的要素作为差异内容；根据所述差异内容生成追问信息。优选地，所述获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素之前，所述基于图谱化知识库的问答方法还包括：获取现有问答对，根据预设分类算法对所述现有问答对进行分类，获得预设类型的类型问答对；通过预设要素识别模型对各类型问答对进行要素识别，获得各类型问答对的样本要素，并根据所述样本要素建立所述预设图谱化知识库。优选地，所述获取现有问答对，根据预设分类算法对所述现有问答对进行分类，获得预设类型的类型问答对，包括：获取现有问答对，对所述现有问答对进行定长处理，获得定长问答对；对所述定长问答对进行独热编码，获得向量化的问答对；所述向量化的问答对依次经过卷积神经网络文本分类算法的输入层、卷积层、池化层和全连接层，获得预设类型的类型问答对。优选地，所述通过预设要素识别模型对所述提问文本信息进行要素识别，获得所述提问文本信息对应的提问要素，包括：通过预设要素识别模型的表示层将所述提问文本信息表示为词向量和字向量；所述词向量和字向量经过所述预设要素识别模型的双向长短时记忆层，获得所述提问文本信息的每个词的所有标签的各自得分；所述提问文本信息的每个词的所有标签的各自得分经过所述预设要素识别模型的条件随机场层，获得标签序列的概率，并将概率最高的标签作为对应的提问要素，获得所述提问文本信息对应的提问要素。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于图谱化知识库的问答设备，所述基于图谱化知识库的问答设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于图谱化知识库的问答程序，所述基于图谱化知识库的问答程序配置为实现如上文所述的基于图谱化知识库的问答方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于图谱化知识库的问答程序，所述基于图谱化知识库的问答程序被处理器执行时实现如上文所述的基于图谱化知识库的问答方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种基于图谱化知识库的问答装置，所述基于图谱化知识库的问答装置包括：语音识别模块，用于进行语音检测，在检测到用户的提问语音时，对所述提问语音进行语音识别，获得提问文本信息；要素识别模块，用于通过预设要素识别模型对所述提问文本信息进行要素识别，获得所述提问文本信息对应的提问要素；获取模块，用于获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素；匹配模块，用于将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配；展示模块，用于若匹配成功，则将匹配成功的存储问题对应的答案进行展示。本专利技术中，通过进行语音检测，在检测到用户的提问语音时，对所述提问语音进行语音识别，获得提问文本信息，基于人工智能，通过预设要素识别模型对所述提问文本信息进行要素识别，获得所述提问文本信息对应的提问要素，获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素，将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配，若匹配成功，则将匹配成功的存储问题对应的答案进行展示，通过将句子划分为各要素，各要素之间进行匹配，提高句子之间的匹配准确性，从而更准确地从预设图谱化知识库中搜索到对应的答案，提高智能问答的准确率和效率。附图说明图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的基于图谱化知识库的问答设备的结构示意图；图2为本专利技术基于图谱化知识库的问答方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术基于图谱化知识库的问答方法第二实施例的流程示意图；图4为本专利技术基于图谱化知识库的问答方法第三实施例的流程示意图；图5为本专利技术基于图谱化知识库的问答装置第一实施例的结构框图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的基于图谱化知识库的问答设备结构示意图。如图1所示，该基于图谱化知识库的问答设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)，通信总线1002、用户接口10本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图谱化知识库的问答方法，其特征在于，所述基于图谱化知识库的问答方法包括以下步骤：/n进行语音检测，在检测到用户的提问语音时，对所述提问语音进行语音识别，获得提问文本信息；/n通过预设要素识别模型对所述提问文本信息进行要素识别，获得所述提问文本信息对应的提问要素；/n获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素；/n将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配；/n若匹配成功，则将匹配成功的存储问题对应的答案进行展示。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图谱化知识库的问答方法，其特征在于，所述基于图谱化知识库的问答方法包括以下步骤：
进行语音检测，在检测到用户的提问语音时，对所述提问语音进行语音识别，获得提问文本信息；
通过预设要素识别模型对所述提问文本信息进行要素识别，获得所述提问文本信息对应的提问要素；
获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素；
将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配；
若匹配成功，则将匹配成功的存储问题对应的答案进行展示。


2.如权利要求1所述的基于图谱化知识库的问答方法，其特征在于，所述将所述提问文本信息的提问要素与各所述存储问题的知识要素进行匹配之后，所述基于图谱化知识库的问答方法还包括：
若匹配失败，则计算所述提问文本信息的提问要素与各存储问题的知识要素之间的相似度；
获取所述相似度最高的存储问题作为最接近问题；
根据所述最接近问题生成追问信息，并将所述追问信息进行展示。


3.如权利要求2所述的基于图谱化知识库的问答方法，其特征在于，所述根据所述最接近问题生成追问信息，并将所述追问信息进行展示之后，所述基于图谱化知识库的问答方法还包括：
进行语音检测，在检测到所述用户基于所述追问信息的回复语音信息时，对所述回复语音信息进行语音识别，获得回复文本信息；
根据所述回复文本信息判断所述最接近问题是否与所述提问文本信息匹配；
若所述最接近问题与所述提问文本信息匹配成功，则获取所述最接近问题对应的答案进行展示。


4.如权利要求2所述的基于图谱化知识库的问答方法，其特征在于，所述根据所述最接近问题生成追问信息，包括：
将所述最接近问题中各要素与所述提问文本信息中各要素按照要素类型分别进行匹配，匹配失败的要素作为差异内容；
根据所述差异内容生成追问信息。


5.如权利要求1所述的基于图谱化知识库的问答方法，其特征在于，所述获取预设图谱化知识库中多个存储问题的知识要素之前，所述基于图谱化知识库的问答方法还包括：
获取现有问答对，根据预设分类算法对所述现有问答对进行分类，获得预设类型的类型问答对；
通过预设要素识别模型对各类型问答对进行要素识别，获得各类型问答对的样本要素，并根据所述样本要素建立所述预设图谱化知识库。


6.如权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：余文礼，杨坤，许开河，王少军，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44