问答方法技术

本公开的实施例涉及问答方法

【技术实现步骤摘要】
问答方法、电子设备和程序产品


[0001]本公开的实施例总体上涉及人工智能技术，具体地涉及问答方法
、
电子设备和计算机程序产品，可用于客户服务领域
。

技术介绍

[0002]目前，随着人工智能技术的发展，服务性行业等行业中已经普遍采用了计算机辅助的形式来帮助客户服务人员回答用户提问的方式
。
例如，在客户服务系统中可以预先存储针对不同提问或者不同种类的提问的答案库，答案库中可以包括针对一些常见提问或者已经被用户提出过的提问的答案
。
当用户针对某个应用的使用，通过客户服务系统向客户服务人员提出也可以被称为服务请求
(service request
，
SR)
的提问时，客户服务系统可以基于用户的提问来确定与用户提出的提问相关联的答案库，并且将所确定的答案库或者答案库的标识推送给客户服务人员
。
在接收到推送的答案库或者答案库的标识后，客户服务人员可以参考答案库中针对用户提出的提问的答案，来回答用户
。
这种客户服务系统根据用户提问来确定答案库的形式属于推荐功能，并且可以被构造成推荐系统
。
一个好的推荐系统可以用来指导初级客户服务人员，从而可以节省初级客户服务人员请教高级客户服务人员和寻找答案所花费的时间
。
[0003]然而，传统的推荐系统仅仅提供与用户提问相关联的答案库，而并不会提供其他有用信息或者合理建议，因此难以对使用推荐系统的客户服务人员给予更为有效的协助
。

技术实现思路

[0004]本公开的实施例提供了问答方法
、
电子设备和计算机程序产品
[0005]在本公开的第一方面中，提供了一种问答方法
。
该方法包括：确定与提问相关联的答案库；确定与答案库相关联的受限玻尔兹曼机
(restricted Boltzmann machines
，
RBM)
，受限玻尔兹曼机用于确定答案库可以回答的提问集合以及提问集合中的提问与答案库的关联关系；以及使用受限玻尔兹曼机确定与提问相关联的
、
针对答案库的说明信息
。
[0006]在本公开的第二方面中，提供了一种电子设备
。
该电子设备包括：至少一个处理单元；以及至少一个存储器，至少一个存储器被耦合到至少一个处理单元并且存储用于由至少一个处理单元执行的指令，指令当由至少一个处理单元执行时，使得设备执行动作，动作包括：确定与提问相关联的答案库；确定与答案库相关联的受限玻尔兹曼机，受限玻尔兹曼机用于确定答案库可以回答的提问集合以及提问集合中的提问与答案库的关联关系；以及使用受限玻尔兹曼机确定与提问相关联的
、
针对答案库的说明信息
。
[0007]在本公开的第三方面中，提供了一种计算机程序产品
。
该计算机程序产品被有形地存储在非瞬态计算机可读介质上并且包括机器可执行指令，机器可执行指令在被执行使得机器执行根据本公开的第一方面所描述的方法的任意步骤
。
[0008]提供
技术实现思路
部分是为了以简化的形式来介绍对概念的选择，它们在下文的具体实施方式中将被进一步描述
。

技术实现思路
部分无意标识本公开的实施例的关键特征或必要特
征，也无意限制本公开的实施例的范围
。
附图说明
[0009]通过结合附图对本公开的示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的
、
特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开的示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件
。
[0010]图1示出了根据本公开的实施例的设备和
/
或方法可以在其中被实施的示例问答环境
100
的示意图；
[0011]图2示出了根据本公开的实施例的问答方法
200
的流程图；
[0012]图3示出了根据本公开的实施例的受限玻尔兹曼机
300
的示意图；
[0013]图4示出了根据本公开的实施例的准确率比较
400
的示意图；以及
[0014]图5示出了可以用来实施本公开的实施例的示例设备
800
的示意性框图
。
[0015]在各个附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分
。
具体实施方式
[0016]下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施例
。
虽然附图中显示了本公开的优选实施例，然而应该理解，可以按照各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制
。
相反，提供这些实施例是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员
。
[0017]在本文中使用的术语“包括”及其变形表示开放性包括，例如，“包括但不限于”。
除非特别申明，术语“或”表示“和
/
或”。
术语“基于”表示“至少部分地基于”。
术语“一个示例实施例”和“一个实施例”表示“至少一个实施例”。
术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。
术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象
。
下文还可能包括其他明确的和隐含的定义
。
[0018]如前所述，一个好的推荐系统可以用来指导初级客户服务人员，从而可以节省初级客户服务人员请教高级客户服务人员和寻找答案所花费的时间
。
然而，传统的推荐系统仅仅提供与用户提问相关联的答案库，而并不会提供其他有用信息或者合理建议，因此难以对使用推荐系统的客户服务人员给予更为有效的协助
。
[0019]为了至少部分地解决上述问题以及其他潜在问题中的一个或者多个问题，本公开的实施例提出了一种基于受限玻尔兹曼机的协同过滤推荐方法
。
采用这种方法，可以通过使用可以由答案库解答的提问集合作为正样本，使用无法由答案库解答的提问集合作为负样本，获取正样本和负样本中的样本与答案库的训练关联关系，并且利用正样本
、
负样本和训练关联关系来训练受限玻尔兹曼机，从而使得经训练的受限玻尔兹曼机可以用于确定答案库可以回答的提问集合以及提问集合中的提问与答案库的关联关系，由此可以使用经训练的受限玻尔兹曼机确定与提问相关联的
、
针对答案库的说明信息，进而可以通过向客户服务人员提供所确定的说明信息来使客户服务人员能够对确定的答案库进行更透彻的了解并且获得有针对性的推荐信息，从而能够提高使用问答系统的客户服务人员的用户体验
。
[0020]图1示出了可以在其中实现本公开的某些实施例中的问答方法的示例问答环境
100
的示意性框图
。
根据本公开的实施例，问答环境
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种问答方法，包括：确定与提问相关联的答案库；确定与所述答案库相关联的受限玻尔兹曼机，所述受限玻尔兹曼机用于确定所述答案库可以回答的提问集合以及所述提问集合中的提问与所述答案库的关联关系；以及使用所述受限玻尔兹曼机确定与所述提问相关联的
、
针对所述答案库的说明信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中确定与所述提问相关联的所述答案库包括：基于以下至少一项来确定与所述提问相关联的所述答案库：所述提问与可以由所述答案库解答的提问的关联性；以及所述提问与所述答案库的关联性
。3.
根据权利要求1所述的方法，还包括：通过以下步骤训练所述受限玻尔兹曼机：获取可以由所述答案库解答的提问集合作为正样本；获取无法由所述答案库解答的提问集合作为负样本；获取所述正样本和所述负样本中的样本与所述答案库的训练关联关系；以及利用所述正样本
、
所述负样本和所述训练关联关系来训练所述受限玻尔兹曼机
。4.
根据权利要求3所述的方法，其中获取所述正样本和所述负样本中的所述样本与所述答案库的所述训练关联关系包括：基于所述样本是否可以由所述答案库解答以及以下之一来确定所述训练关联关系：所述样本与所述正样本和所述负样本之间的相似性；以及所述样本对所述正样本和所述负样本的代表性值
。5.
根据权利要求4所述的方法，还包括：使用余弦相似性来确定所述相似性
。6.
根据权利要求4所述的方法，还包括：使用以下之一来确定所述代表性：
K
最邻近法；以及
K
均值方法
。7.
根据权利要求1所述的方法，其中确定与所述提问相关联的
、
针对所述答案库的所述说明信息包括：基于所述提问集合中的提问与所述答案库的所述关联关系，确定所述提问集合中的与所述答案库之间的关联性最高的第一阈值数目的提问
。8.
根据权利要求1所述的方法，其中确定与所述提问相关联的
、
针对所述答案库的所述说明信息包括：基于所述提问集合中的提问与所述答案库的所述关联关系，确定所述提问集合中的与所述答案库之间的关联性高于阈值关联性的提问
。9.
根据权利要求1所述的方法，其中确定与所述提问相关联的
、
针对所述答案库的所述说明信息包括：确定所述提问集合中的与所述提问之间的关联性最高的第二阈值数目的提问
。10.
一种电子设备，包括：至少一个处理单元；以及
至少一个存储器，所述至少一个存储器被耦合到所述至少一个处理单元并且存储用于由所述至少一个处理单元执行的指令，所述指令当由所述至少一个处理单元执行时，使得所述设备执行动作，所述动作包括：确定与提问相关联的答案库；确定与所述答案库相关联的受限玻尔兹曼机，所述受限玻尔兹曼机用于确定所述答案库可以回答的提问集合以及所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王子嘉，倪嘉呈，李三平，贾真，
申请(专利权)人：戴尔产品有限公司，
类型：发明
国别省市：