一种信息交互方法及设备技术

本申请公开了一种信息交互方法及设备，包括：接收来自于智能设备的查询请求，根据所述查询请求获得用户查询语句文本；根据所述用户查询语句文本中包含的实体指称查询知识库，得到待消除歧义实体指称对应的候选实体集合，所述候选实体集合中包括至少两个候选实体；确定每个候选实体的特征向量，并确定不同候选实体两两组合的特征向量之差；利用所述不同候选实体两两组合的特征向量之差，按照与所述待消除歧义实体指称的相关度对所述候选实体进行排序，并从排序后的候选实体中选择与所述待消除歧义实体指称相关的实体；根据与所述用户查询语句文本中的实体指称相关的实体，响应所述查询请求，并向所述智能设备发送响应结果。

【技术实现步骤摘要】
一种信息交互方法及设备
本申请涉及通信技术，尤其涉及一种信息交互方法及设备。
技术介绍
实体链接是语义理解的基础技术，由于自然语言表达的多样性，要求智能设备能够准确理解含有待消除歧义实体指称的查询请求，提供对应的语义服务，从而提高用户体验。然而，由于自然语言表达的多样性，同一实体可用不同的文本表达(多词一义)，而同一文本可能表达多个不同的实体(一词多义)，使得用户查询请求中的一个实体指称可能会链接到知识库中多个不同的实体，无法提供对应用户查询请求的语义服务。例如，用户发送查询请求″黄磊的身高″，其中，″黄磊″一词为待消除歧义的实体指称，在知识库中存在29个不同的实体(比如北京交通大学工程研究院常务副院长、教授黄磊，中国内地男演员、教师黄磊等)，如果智能设备无法准确理解实体指称相关的实体也就无法提供对应的语义服务，导致用户意图得不到正确响应。目前，解决待消除歧义实体指称的链接问题大多采用标签标注加规则匹配的方法。首先基于词典枚举词语的全部标签(比如[小米-植物、公司、角色、小吃])；再解析使用标签之间的搭配规则进行标签消岐。该方法没有充分结合用户查询请求语义信息进行消岐，而且搭配规则难以穷举完成，不好设定规则间的优先级，导致无法准确进行实体链接。举例来说，″李克勤的红日″，后台标注有[李克勤-歌手、演员、主持人][红日-歌曲、电视剧、电影、小说]，而固定的搭配规则有：{歌手＜-＞歌曲}{演员＜-＞电影、电视剧}，运用以上规则，可以推出{歌手＜-＞歌手}{演员＜-＞电影、电视剧}这两组标签均符合本句话的标签搭配，在缺少查询请求背景信息时，无法进一步确定对应的标签搭配以及对应的语义服务，降低了用户体验。因此，需提供一种用于消除实体指称语义歧义、准确链接到知识库中相关实体的方法来优化信息交互过程。
技术实现思路
本申请提供了一种信息交互方法及设备，用以在交互过程中，响应用户查询请求时，通过知识图谱构建技术得到用户查询语句文本中待消除歧义的实体指称的候选实体集合，基于机器学习实体排序模型，利用候选实体的特征向量，从而准确链接查询语句文本中待消除歧义实体指称的相关实体，进而提供对应的语义服务，提升用户体验。本申请实施例提供的一种信息交互方法，包括：接收来自于智能设备的查询请求，根据所述查询请求获得用户查询语句文本，所述用户查询语句文本中包含至少一个实体指称；根据所述用户查询语句文本中包含的实体指称查询知识库，得到待消除歧义实体指称对应的候选实体集合，所述候选实体集合中包括至少两个候选实体；确定每个候选实体的特征向量，并确定不同候选实体两两组合的特征向量之差；其中，所述特征向量中包括至少一个用于表征所述候选实体与所述待消除歧义实体指称之间的相似度的特征值；利用所述不同候选实体两两组合的特征向量之差，按照与所述待消除歧义实体指称的相关度对所述候选实体进行排序，并从排序后的候选实体中选择与所述待消除歧义实体指称相关的实体；根据与所述用户查询语句文本中的实体指称相关的实体，响应所述查询请求，并向所述智能设备发送响应结果。本申请实施例中，所述特征值包括以下之一或任意组合：所述候选实体在知识库中的描述文本的语义向量，与所述用户查询语句文本的语义向量之间的相似度；所述候选实体在知识库中的描述文本的语义向量，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体的语义向量之间的相似度；所述候选实体的语义向量，与所述待消除歧义实体指称的语义向量之间的相似度；所述候选实体的语义向量，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体的语义向量之间的相似度；所述候选实体在知识库中的背景文本的语义向量，与所述待消除歧义实体指称的语义向量之间的相似度；所述候选实体在知识库中的背景文本的语义向量，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体的语义向量之间的相似度。可选的，所述特征值还包括：所述候选实体在知识库中的描述文本的主题，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文的主题之间的相似度，该相似度用于表征所述候选实体与所述待消除歧义实体指称之间的主题相似度。可选的，所述特征值还包括：所述候选实体的先验流行度。可选的，所述特征值还包括：所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体是否出现在所述候选实体在知识库中的描述文本中，根据出现结果得到候选实体的名词实体重合特征值；所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体在所述候选实体在知识库中的描述文本中出现的次数，若所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文存在多个名词实体，则特征值为多个名词实体出现的次数和。可选的，所述特征值还包括：所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体与所述候选实体义项名的相似度。可选的，所述特征值还包括：所述候选实体的词条标签，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体的相似度；所述候选实体的词条标签是否出现在所述待消除歧义实体指称所在用户查询语句文本的上下文中的特征值。可选的，所述特征值还包括：所述待消除歧义实体指称，与所述候选实体在知识库中的描述文本的关键词的相似度。本申请实施例提供的一种服务器，包括：接收模块，用于接收来自于智能设备的查询请求；处理模块，用于根据所述查询请求获取用户查询语句文本，所述用户查询语句文本中包含至少一个实体指称；所述处理模块，还用于根据所述用户查询语句文本中包含的实体指称查询知识库，得到待消除歧义实体指称对应的候选实体集合，所述候选实体集合中包括至少两个候选实体；所述处理模块，还用于确定每个候选实体的特征向量，并确定不同候选实体两两组合的特征向量之差；其中，所述特征向量中包括至少一个用于表征所述候选实体与所述待消除歧义实体指称之间的相似度的特征值；排序模块，用于利用所述不同候选实体两两组合的特征向量之差，按照与所述待消除歧义实体指称的相关度对所述候选实体进行排序，并从排序后的候选实体中选择与所述待消除歧义实体指称相关的实体；所述处理模块，还用于根据与所述用户查询语句文本中的实体指称相关的实体，响应所述查询请求；发送模块，用于向所述智能设备发送响应结果。本申请实施例提供的一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行信息交互的方法。本申请的上述实施例中，在响应用户查询请求时，一方面，基于机器学习实体排序模型，利用候选实体两两组合的特征向量之差对候选实体进行排序，并从排序后的候选实体中选择与待消除歧义实体指称相关的实体，与采用标签标注加规则匹配的方法相比，可以准确消除用户查询语句文本中实体指称的语义歧义，使得实体指称与知识库中的候选实体能够准确链接；另一方面，根据与用户查询语句文本中的实体指称相关的实体响应用户查本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息交互方法，其特征在于，包括：/n接收来自于智能设备的查询请求，根据所述查询请求获得用户查询语句文本，所述用户查询语句文本中包含至少一个实体指称；/n根据所述用户查询语句文本中包含的实体指称查询知识库，得到待消除歧义实体指称对应的候选实体集合，所述候选实体集合中包括至少两个候选实体；/n确定每个候选实体的特征向量，并确定不同候选实体两两组合的特征向量之差；其中，所述特征向量中包括至少一个用于表征所述候选实体与所述待消除歧义实体指称之间的相似度的特征值；/n利用所述不同候选实体两两组合的特征向量之差，按照与所述待消除歧义实体指称的相关度对所述候选实体进行排序，并从排序后的候选实体中选择与所述待消除歧义实体指称相关的实体；/n根据与所述用户查询语句文本中的实体指称相关的实体，响应所述查询请求，并向所述智能设备发送响应结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息交互方法，其特征在于，包括：
接收来自于智能设备的查询请求，根据所述查询请求获得用户查询语句文本，所述用户查询语句文本中包含至少一个实体指称；
根据所述用户查询语句文本中包含的实体指称查询知识库，得到待消除歧义实体指称对应的候选实体集合，所述候选实体集合中包括至少两个候选实体；
确定每个候选实体的特征向量，并确定不同候选实体两两组合的特征向量之差；其中，所述特征向量中包括至少一个用于表征所述候选实体与所述待消除歧义实体指称之间的相似度的特征值；
利用所述不同候选实体两两组合的特征向量之差，按照与所述待消除歧义实体指称的相关度对所述候选实体进行排序，并从排序后的候选实体中选择与所述待消除歧义实体指称相关的实体；
根据与所述用户查询语句文本中的实体指称相关的实体，响应所述查询请求，并向所述智能设备发送响应结果。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征值包括以下之一或任意组合：
所述候选实体在知识库中的描述文本的语义向量，与所述用户查询语句文本的语义向量之间的相似度；
所述候选实体在知识库中的描述文本的语义向量，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体的语义向量之间的相似度；
所述候选实体的语义向量，与所述待消除歧义实体指称的语义向量之间的相似度；
所述候选实体的语义向量，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体的语义向量之间的相似度；
所述候选实体在知识库中的背景文本的语义向量，与所述待消除歧义实体指称的语义向量之间的相似度；
所述候选实体在知识库中的背景文本的语义向量，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文名词实体的语义向量之间的相似度。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征值还包括：
所述候选实体在知识库中的描述文本的主题，与所述待消除歧义实体指称在所述用户查询语句文本中的上下文的主题之间的相似度，该相似度用于表征所述候选实体与所述待消除歧义实体指称之间的主题相似度。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征值还包括：所述候选实体的先验流行度。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征值还包括：
候选实体的名词实体重合特征值，所述候选实体的名词实体重合特征值用于表...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵星阳，殷腾龙，杨善松，刘永霞，
申请(专利权)人：海信视像科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37