语句问答方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品制造方法及图纸

本申请公开一种语句问答方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取目标提问语句，将目标提问语句与关键词匹配树进行匹配，得到关键词匹配树中候选关键词与目标提问语句对应的第一节点属性，基于第一节点属性确定候选关键词与指定逻辑节点对应的第二节点属性，基于第二节点属性确定关键词匹配树中与目标属性要求对应的结果作为应答结果。即，通过将目标提问语句与关键词匹配树进行匹配，确定关键词匹配树中各节点的节点属性，从而得到目标提问语句对应的应答结果，提高了目标提问语句中对应候选关键词的匹配准确度，增强了匹配效率，且基于节点属性确定应答结果能够加快匹配速度。节点属性确定应答结果能够加快匹配速度。节点属性确定应答结果能够加快匹配速度。

【技术实现步骤摘要】
语句问答方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品


[0001]本申请实施例涉及人工智能
，特别涉及一种语句问答方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]智能问答作为人机交互中的一种常见形式，在多个领域都得到了广泛应用，比如医疗领域。在智能问答过程中，用户向智能问答机器人发起提问，智能问答机器人根据用户提问查找匹配的答案并反馈给用户，在问和答中便实现了智能对话。
[0003]在智能问答过程中，用户发起的提问可能存在多种形式，但对应的回答为同一个，即一个回答存在多个相似问题集，智能问答机器人需要对问题进行相似度判断，从智能问答库中确定相似问题对应的正确答案。
[0004]然而，由于智能问答库中相似问题集有限，一些用户发起的提问没有收录进智能问答库中，智能问答的精度较低，导致用户得到的回答准确度较低。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种语句问答方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，能够提高获取目标提问语句对应的应答结果的准确率。所述技术方案如下：
[0006]一方面，提供了一种语句问答方法，所述方法包括：
[0007]获取目标提问语句；
[0008]将所述目标提问语句与关键词匹配树进行匹配，得到所述关键词匹配树中的候选关键词与所述目标提问语句对应的第一节点属性，所述第一节点属性用于指示所述目标提问语句与所述候选关键词的匹配关系；
[0009]基于所述第一节点属性确定所述关键词匹配树中所述候选关键词与指定逻辑节点对应的第二节点属性，所述第二节点属性用于指示所述候选关键词在所述逻辑节点处的组合逻辑关系；
[0010]基于所述第二节点属性确定所述目标提问语句对应的应答结果，所述应答结果为所述关键词匹配树中与目标属性要求对应的结果。
[0011]另一方面，提供了一种语句问答装置，所述装置包括：
[0012]获取模块，用于获取目标提问语句；
[0013]匹配模块，用于将所述目标提问语句与关键词匹配树进行匹配，得到所述关键词匹配树中的候选关键词与所述目标提问语句对应的第一节点属性，所述第一节点属性用于指示所述目标提问语句与所述候选关键词的匹配关系；
[0014]确定模块，用于基于所述第一节点属性确定所述关键词匹配树中所述候选关键词与指定逻辑节点对应的第二节点属性，所述第二节点属性用于指示所述候选关键词在所述逻辑节点处的组合逻辑关系；
[0015]所述确定模块，还用于基于所述第二节点属性确定所述目标提问语句对应的应答
结果，所述应答结果为所述关键词匹配树中与目标属性要求对应的结果。
[0016]另一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述语句问答方法。
[0017]另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例中任一所述的语句问答方法。
[0018]另一方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中任一所述的语句问答方法。
[0019]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0020]将目标提问语句与关键词匹配树中的候选关键词进行匹配，得到候选关键词与目标提问语句对应的第一节点属性，第一节点属性用于指示进行匹配后候选关键词与目标提问语句的匹配关系，基于第一节点属性确定第二节点属性，第二节点属性为关键词匹配树中候选关键词与指定逻辑节点对应的属性，且用于指示候选关键词在逻辑节点出的组合逻辑关系，通过第二节点属性确定目标提问语句对应的应答结果，也即，通过将目标提问语句与关键词匹配树进行匹配，确定关键词匹配树中各节点的节点属性，从而得到目标提问语句对应的应答结果，提高了目标提问语句中对应候选关键词的匹配准确度，增强了匹配效率，且基于节点属性确定应答结果能够加快匹配速度。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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。
[0022]图1是本申请一个示例性实施例提供的实施环境示意图；
[0023]图2是本申请一个示例性实施例提供的语句问答方法的整体过程示意图；
[0024]图3是本申请一个示例性实施例提供的语句问答方法的流程图；
[0025]图4是本申请另一个示例性实施例提供的语句问答方法的流程图；
[0026]图5是本申请一个示例性实施例提供的关键词匹配树的示意图；
[0027]图6是本申请另一个示例性实施例提供的语句问答方法的流程图；
[0028]图7是本申请一个示例性实施例提供的分类模型训练过程示意图；
[0029]图8是本申请另一个示例性实施例提供的语句问答方法的流程图；
[0030]图9是本申请一个示例性实施例提供的FAQ问答项目的界面示意图。
[0031]图10是本申请一个示例性实施例提供的FAQ问答项目的装置结构图；
[0032]图11是本申请另一个示例性实施例提供的FAQ问答项目的装置结构图；
[0033]图12是本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
[0034]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0035]首先，针对本申请实施例中涉及的名词进行简单介绍：
[0036]人工智能(Artificial Intelligence，AI)：是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0037]人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语句问答方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标提问语句；将所述目标提问语句与关键词匹配树进行匹配，得到所述关键词匹配树中的候选关键词与所述目标提问语句对应的第一节点属性，所述第一节点属性用于指示所述目标提问语句与所述候选关键词的匹配关系；基于所述第一节点属性确定所述关键词匹配树中所述候选关键词与指定逻辑节点对应的第二节点属性，所述第二节点属性用于指示所述候选关键词在所述指定逻辑节点处的组合逻辑关系；基于所述第二节点属性确定所述目标提问语句对应的应答结果，所述应答结果为所述关键词匹配树中与目标属性要求对应的结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一节点属性确定所述关键词匹配树中所述候选关键词与指定逻辑节点对应的第二节点属性，包括：获取所述关键词匹配树中所述候选关键词对应的指定逻辑节点的逻辑关系；基于所述第一节点属性确定所述指定逻辑节点的逻辑匹配结果；将所述指定逻辑节点的逻辑匹配结果作为所述第二节点属性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一节点属性确定所述指定逻辑节点的逻辑匹配结果，包括：将所述第一节点属性与所述指定逻辑节点的预设逻辑关系进行匹配；响应于所述第一节点属性符合所述指定逻辑节点的预设逻辑关系，确定所述指定逻辑节点的逻辑匹配结果为匹配关系；响应于所述第一节点属性不符合所述指定逻辑节点的预设逻辑关系，确定所述指定逻辑节点的逻辑匹配结果为失配关系。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述指定逻辑节点的逻辑关系包括与逻辑关系、或逻辑关系和非逻辑关系中的任意一种。5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述将所述目标提问语句与关键词匹配树进行匹配，得到所述关键词匹配树中的候选关键词与所述目标提问语句对应的第一节点属性，包括：将所述目标提问语句中的字符输入字符匹配模型，所述字符匹配模型中包括所述关键词匹配树；通过所述字符匹配模型对所述字符和所述关键词匹配树中的候选关键词进行匹配，确定所述目标提问语句与所述候选关键词的匹配结果；基于所述匹配结果确定所述候选关键词对应的第一节点属性。6.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄予，赵瑞辉，刘亚飞，王硕佳，叶碧荣，郑建光，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：