【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能问答领域，尤其涉及一种基于自然语言处理的ai对话方法。
技术介绍
1、智能问答系统是一种人工智能技术，旨在回答用户提出的问题，如今，智能问答已被广泛应用于各个领域。
2、在目前的智能问答系统中，通常通过分析和理解用户当前输入的问题，然后从事先准备好的数据知识库中获取相关信息来给出当前问题的回复。但是，仅通过用户当前输入的问题并给出相关回复，当用户在同一个问题中需要进一步的细节、澄清或深入讨论时，智能问答系统若仍然仅使用用户当前输入的问题作为基础进行相关回复，则难以只根据一个问题给出准确回复，从而导致用户体验下降，满意度降低。
3、因此，亟需一种基于自然语言处理的ai对话方法。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于自然语言处理的ai对话方法，解决了当用户在同一个问题中需要深入讨论时，难以只根据一个问题给出用户满意的回复的问题。
2、在本申请的第一方面提供了一种基于自然语言处理的ai对话方法，方法包括：响应于用户的ai对话操作，获取用户发送的第一问答文本；对第一问答文本进行预处理操作，预处理操作用于获取第一问答文本对应的第一问答关键词组；获取智能问答模型，根据智能问答模型通过第一问答关键词组，获取第一问答文本对应的第一文本回复；获取用户发送的第二问答文本，第二问答文本为用户在第一问答文本之后发送的问答文本；对第二问答文本进行预处理操作，预处理操作用于获取第二问答文本对应的第二问答关键词组；获取第一问答关键词组和第二问答关键词组中的关联关
3、通过采用上述技术方案，当用户进行问答操作时，获取用户发送的第一问答文本并对第一问答文本进行预处理操作，以获取第一问答文本对应的第一问答关键词组，从而通过智能问答模型，根据第一问答关键词组获取第一问答文本对应的第一文本回复；获取用户发送的第二问答文本并对第二问答文本进行预处理操作，以获取第二问答文本对应的第二问答关键词组，并获取第一问答关键词组和第二问答关键词组中的关联关键词，以通过关联关键词构建第三问答关键词组，从而根据智能问答模型，通过第三问答关键词组，获取第二问答文本对应的第二问答文本回复，进而当用户在同一个问题中需要深入讨论时，能够根据多个问答文本之间的关联性，使得第二问答对应的第二问答文本回复更加深入、准确。
4、可选地，获取智能问答模型，具体包括：根据第一问答关键词组，对第一问答文本进行分类操作，以获取第一问答文本对应的提问主题，第一问答文本对应的提问主题为第一问答文本对应的目标知识领域，目标知识领域包括智能家居问答领域、医疗健康问答领域以及法律知识问答领域；在预设问答数据库中，获取提问主题对应的智能问答模型，预设问答数据库用于保存提问主题与智能问答模型的对应关系。
5、通过采用上述技术方案，通过对不同提问主题的第一问答文本进行分类，并在用户之后的问答操作时，在预设问答数据库中选择提问主题对应的智能问答模型，以便于根据针对该提问主题专门训练的问答模型，给出更加准确的回复。
6、可选地，获取第一问答文本对应的提问主题，具体包括：获取多个预设提问主题，多个预设提问主题包括目标提问主题，目标提问主题为多个预设提问主题中的任意一个提问主题；计算第一问答关键词组与目标提问主题的相似度值，以判断相似度值是否大于预设相似度值；若相似度值大于预设相似度值，确认目标提问主题为第一问答文本对应的提问主题。
7、通过采用上述技术方案，获取多个预设提问主题，多个预设提问主题包括目标提问主题，目标提问主题为多个预设提问主题中的任意一个提问主题，并计算第一问答关键词组与目标提问主题的相似度值，以判断相似度值是否大于预设相似度值，以便于在相似度值大于预设相似度值时，确认目标提问主题为第一问答文本对应的提问主题。
8、可选地，在获取智能问答模型，根据智能问答模型通过第一问答关键词组，获取第一问答文本对应的第一文本回复之前，构建智能问答模型，具体包括：获取目标知识领域对应的网络数据集；根据网络数据集，获取目标知识领域对应的目标知识图谱；根据目标知识图谱，构建智能问答模型。
9、通过采用上述技术方案，获取目标知识领域对应的网络数据集，并根据网络数据集，获取目标知识领域对应的目标知识图谱，从而根据目标知识图谱，构建智能问答模型，便于根据智能问答模型，为用户给出更加准确的回复。
10、可选地，网络数据集包括智能家居问答数据集、医疗健康问答数据集以及法律ai对话数据集。
11、通过采用上述技术方案，获取多种不同知识领域的网络数据集，包括但不限于智能家居问答数据集、医疗健康问答数据集、法律ai对话数据集等，可以根据不同知识领域的网络数据集，构建不同知识领域的目标知识图谱，从而根据不同知识领域的目标知识图谱，构建每个知识领域专门对应的智能问答模型，进而能够针对不同领域的问答需求提供更加精准、专业的回答。
12、可选地，获取目标知识领域对应的网络数据集，具体包括：间隔预设时间段，通过预设方式获取网络数据集，预设方式包括爬虫程序。
13、通过采用上述技术方案，每间隔预设时间段，通过预设方式获取网络数据集，预设方式包括爬虫程序，从而通过新获取的网络数据集，对目标知识图谱进行更新，进而通过更新的目标知识图谱，对智能问答模型进行改进训练，以使得智能问答模型给出的回复更加准确。
14、可选地，获取第一问答关键词组和第二问答关键词组中的关联关键词，具体包括：获取第一问答关键词组中的第一关键词，获取第二问答关键词组中的第二关键词，第一关键词为第一问答关键词组中的任意一个关键词，第二关键词为第二问答关键词组中的任意一个关键词；计算第一关键词与第二关键词的关联度值；判断关联度值是否大于预设关联度值；若关联度值大于预设关联度值，则将第一关键词与第二关键词作为第一问答关键词组和第二问答关键词组中的关联关键词。
15、通过采用上述技术方案，获取第一问答关键词组中的任意一个关键词，即第一关键词，获取第二问答关键词组中的任意一个关键词，即第二关键词，计算第一关键词与第二关键词的关联度值，并判断关联度值是否大于预设关联度值，以便于在关联度值大于预设关联度值，将第一关键词与第二关键词作为第一问答关键词组和第二问答关键词组中的关联关键词。
16、可选地，预设展示方式包括文本展示、图片展示以及语音展示中的任意一种。
17、通过采用上述技术方案，通过设置多种预设展示方式，包括但不限于文本展示、图片展示以及语音展示等预设展示方式，从而使得第二问答文本的展示更为多样化，以提升用户的体验和满意度。
18、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
19、1、当用户进行问答操作时，获取用户发送的第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自然语言处理的AI对话方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取智能问答模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一问答文本对应的提问主题，具体包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取智能问答模型，根据所述智能问答模型，通过所述第一问答关键词组获取所述第一问答文本对应的第一文本回复之前，构建所述智能问答模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述网络数据集包括智能家居问答数据集、医疗健康问答数据集以及法律AI对话数据集。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标知识领域对应的网络数据集，具体包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一问答关键词组和所述第二问答关键词组中的关联关键词，具体包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设展示方式包括文本展示、图片展示以及语音展示中的任意一种。
【技术特征摘要】
1.一种基于自然语言处理的ai对话方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取智能问答模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一问答文本对应的提问主题，具体包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取智能问答模型，根据所述智能问答模型，通过所述第一问答关键词组获取所述第一问答文本对应的第一文本回复之前，构建所述智能问答模型，具体包括：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：龙凯国，丁东照，虞康，卓凌云，梁宇龙，黄涛，潘露彬，
申请(专利权)人：杭州字节方舟科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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