同义句匹配方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种同义句匹配方法、装置、设备和存储介质，通过短语匹配方法，确定用户输入的用户问句对应的多个候选标准问句，再根据意图角色标注模型和用户问句，生成用户问句的用户问句模板，进而根据用户问句模板和各候选标准问句的标准问句模板，确定用户问句对应的目标标准问句。其中，意图角色标注模型用于从问句中确定意图角色，意图角色包括问句中用于指示信息的词或短语，也即是说，用户问句模板是根据意图角色标注模型和用户问句自动生成的，与传统的采用人工归纳的方法相比，提高了得到用户问句模板的效率，进而提高了根据用户问句模板和标准问句模板，确定目标标准问句的效率。

【技术实现步骤摘要】
同义句匹配方法、装置、设备和存储介质
本申请涉及人工智能
，特别涉及一种同义句匹配方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
自然语言处理作为人工智能的一个重要分支，被广泛应用在各个领域中。在一些场景下，需要对用户输入的用户问句进行自然语言处理，进而向用户返回用户期待的答案。例如，通过人工智能客服回复用户问句的场景即是一种常见的使用自然语言处理的场景。同义句通常是指句法结构不同而命题意义相同的一组句子，例如“重疾险与医疗险的区别？”和“医疗保险和重疾险不是一种保险吗”这两个句子就是同义句，不同的用户咨询人工智能客服时可能会输入多个上述同义句，人工智能客服回复用户的用户问句时，通常需要为用户问句匹配到最接近的标准问句，再将最接近的标准问句对应的回答作为用户问句的回答反馈给用户。在具体的为用户问句匹配标准问句时，通常采用人工归纳的方法确定用户问句对应的用户问句模板，进而根据用户问句模板与标准问句模板的匹配程度，确定用户问句对应的标准问句。然而，通过传统方法确定用户问句对应的标准问句的效率低。
技术实现思路
本申请提供一种同义句匹配方法、装置、系统、设备和存储介质，能够提高确定用户问句对应的标准问句的效率。第一方面，本申请实施例提供一种同义句匹配方法，该方法包括：通过短语匹配方法，确定用户输入的用户问句对应的多个候选标准问句；根据意图角色标注模型和用户问句，生成用户问句的用户问句模板；意图角色标注模型用于从问句中确定意图角色；意图角色包括问句中用于指示信息的词或短语；根据用户问句模板和各候选标准问句的标准问句模板，确定用户问句对应的目标标准问句。在一个实施例中，上述根据意图角色标注模型和用户问句，生成用户问句的用户问句模板，包括：采用意图角色标注模型对用户问句进行结构分解，得到用户问句的多个意图角色；根据预设顺序和各意图角色，生成用户问句模板，预设顺序用于指示用户问句模板中的各句子成分的顺序。在一个实施例中，上述根据预设顺序和各意图角色，生成用户问句模板，包括：对用户问句中的各意图角色进行聚类，获得意图角色归属的类型信息；将各类型信息按照预设顺序进行排列，得到用户问句模板。在一个实施例中，上述根据预设顺序和各意图角色，生成用户问句模板，包括：按照预设顺序将各意图角色排序，生成用户问句模板。在一个实施例中，上述根据预设顺序和各意图角色，生成用户问句模板，包括：去除各意图角色中指示命名实体的目标意图角色，得到剩余的意图角色；将各剩余的意图角色按照预设顺序进行排列，得到用户问句模板。在一个实施例中，上述根据用户问句模板和各候选标准问句的标准问句模板，确定用户问句对应的目标标准问句之前，该方法还包括：根据意图角色标注模型和各候选标准问句，生成各候选标准问句对应的标准问句模板。在一个实施例中，上述根据用户问句模板和各候选标准问句的标准问句模板，确定用户问句对应的目标标准问句，包括：按照用户问句和各候选标准问句之间的匹配度，确定各候选标准问句的候选顺序；按照候选顺序，依次确定用户问句模板与各候选标准问句的标准问句模板是否匹配；若匹配，将当前的候选标准问句作为目标标准问句；若不匹配，确定用户问句模板与当前的候选标准问句的标准问句模板是否为模板对；若是模板对，将当前的候选标准问句作为目标标准问句。第二方面，一种同义句匹配装置，该装置包括：第一确定模块，用于第一确定模块，用于通过短语匹配方法，确定用户输入的用户问句对应的多个候选标准问句；生成模块，用于根据意图角色标注模型和用户问句，生成用户问句的用户问句模板；意图角色标注模型用于从问句中确定意图角色；意图角色包括问句中用于指示信息的词或短语；第二确定模块，用于根据用户问句模板和各候选标准问句的标准问句模板，确定用户问句对应的目标标准问句。第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法的步骤。第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。上述同义句匹配方法、装置、设备和存储介质，通过短语匹配方法，确定用户输入的用户问句对应的多个候选标准问句，再根据意图角色标注模型和用户问句，生成用户问句的用户问句模板，进而根据用户问句模板和各候选标准问句的标准问句模板，确定用户问句对应的目标标准问句。其中，意图角色标注模型用于从问句中确定意图角色，意图角色包括问句中用于指示信息的词或短语，也即是说，用户问句模板是根据意图角色标注模型和用户问句自动生成的，与传统的采用人工归纳的方法相比，提高了得到用户问句模板的效率，进而提高了根据用户问句模板和标准问句模板，确定用户问句对应的目标标准问句的效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请一个实施例中同义句匹配系统的示意图；图2为本申请一个实施例中同义句匹配方法的流程示意图；图3为本申请另一个实施例中同义句匹配方法的流程示意图；图4为本申请另一个实施例中同义句匹配方法的流程示意图图5为本申请另一个实施例中同义句匹配方法的流程示意图图6为本申请另一个实施例中同义句匹配方法的流程示意图图7为本申请一个实施例中提供的同义句匹配装置的结构示意图；图8为本申请一个实施例中电子设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。可以理解，本申请实施例中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。本实施例所提供的同义句匹配方法，可以适用于如图1所示的应用环境中。其中，电子设备100可以确定用户问句对应的标准问句110。电子设备100可以但不限于为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑或个人数字助理等具有数据处理功能的电子设备，本实施例对电子设备100的具体形式不做限定。本申请实施例提供的同义句匹配方法，常常应用在通过智能客服回复用户问题的场景中，包括并不限于保险问答场景、医疗问诊场景、售前服务场景、售后服务场景和投诉咨询场景。在通过智能客服回复用户问句的场景中，通常用户会输入用户问句，智能客服根据用户问句向用户返回对应的答复语句。为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种同义句匹配方法，其特征在于，包括：/n通过短语匹配方法，确定用户输入的用户问句对应的多个候选标准问句；/n根据意图角色标注模型和所述用户问句，生成所述用户问句的用户问句模板；所述意图角色标注模型用于从问句中确定意图角色；所述意图角色包括问句中用于指示信息的词或短语；/n根据所述用户问句模板和各所述候选标准问句的标准问句模板，确定所述用户问句对应的目标标准问句。/n

【技术特征摘要】
1.一种同义句匹配方法，其特征在于，包括：
通过短语匹配方法，确定用户输入的用户问句对应的多个候选标准问句；
根据意图角色标注模型和所述用户问句，生成所述用户问句的用户问句模板；所述意图角色标注模型用于从问句中确定意图角色；所述意图角色包括问句中用于指示信息的词或短语；
根据所述用户问句模板和各所述候选标准问句的标准问句模板，确定所述用户问句对应的目标标准问句。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据意图角色标注模型和所述用户问句，生成所述用户问句的用户问句模板，包括：
采用所述意图角色标注模型对所述用户问句进行结构分解，得到所述用户问句的多个所述意图角色；
根据预设顺序和各所述意图角色，生成所述用户问句模板，所述预设顺序用于指示所述用户问句模板中的各句子成分的顺序。


3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据预设顺序和各所述意图角色，生成所述用户问句模板，包括：
对所述用户问句中的各所述意图角色进行聚类，获得所述意图角色归属的类型信息；
将各所述类型信息按照所述预设顺序进行排列，得到所述用户问句模板。


4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据预设顺序和各所述意图角色，生成所述用户问句模板，包括：
按照所述预设顺序将各所述意图角色排序，生成所述用户问句模板。


5.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述根据预设顺序和各所述意图角色，生成所述用户问句模板，包括：
去除各所述意图角色中指示命名实体的目标意图角色，得到剩余的意图角色；
将各所述剩余的意图角色按照所述预设顺序进行排列，得到所述用户问句模板。


6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：马丹，曾增烽，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44