System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种针对标准规范的多轮问答实现方法技术_技高网

一种针对标准规范的多轮问答实现方法技术

技术编号:43708025 阅读:6 留言:0更新日期:2024-12-18 21:19
本发明专利技术公开了一种针对标准规范的多轮问答实现方法,包括以下步骤:首先,利用自然语言处理技术生成有向无环图的知识图谱,并存在数据库中。然后,获取实体节点内容并添加到词库,标注可能的问句,提取问句中的关键实体。接着,将提取的关键实体结合知识图谱中的实体关系生成查询语句。查询数据库得到结果后,处理多条路径并将其转换为动态树形结构,利用量子态叠加原理计算路径相似度,逐层展示节点内容,直至叶子节点。通过对抗性训练和数据增强技术,自动标注和扩充训练数据,并结合多模态用户界面和自适应权重调整算法,优化问答策略,提高系统性能。本发明专利技术能有效解决用户在查询标准规范时遇到的歧义问题,提高问答系统的准确性和用户满意度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机中的知识图谱与智能问答领域,尤其涉及一种针对标准规范的多轮问答实现方法


技术介绍

1、随着信息技术的飞速发展,智能问答系统在各领域的应用日益广泛。然而,现有的智能问答技术在处理标准规范问答时暴露出诸多缺陷,难以满足用户的需求。标准规范问答通常涉及大量专业术语和复杂规则,用户的问题可能具有多层次的条件和上下文背景,现有技术在处理这些问题时显得力不从心。

2、在现有技术中,传统的智能问答系统主要依赖关键词匹配和信息检索技术。这些系统通过匹配用户输入问题中的关键词来查找相关答案,在处理简单问题时效果较好,但面对复杂问题时则力不从心。具体来说,传统方法在以下几个方面存在明显的不足:

3、1、关键词匹配的局限性:标准规范问答往往包含多层次的条件和上下文背景,单纯依靠关键词匹配难以准确理解和回答这些问题。

4、2、知识库维护的低效性:现有系统在构建和维护知识库时主要依赖人工方式,效率低下且难以应对知识的动态变化。标准规范的内容经常更新,手动维护知识库既费时费力,又容易出错,导致系统难以保持最新状态。

5、3、自然语言理解和实体识别能力不足:现有知识图谱系统在处理用户输入时,缺乏有效的自然语言理解和实体识别技术,导致对复杂问句的解析和理解能力不足。

6、4、多条件查询处理能力有限:用户提出的问题往往涉及多个条件和约束,而现有系统在处理多条件查询时能力有限,无法准确返回符合所有条件的结果。标准规范常要求在特定条件下采取特定措施或使用特定数值,现有系统难以精确处理这些复杂查询。

7、5、失败查询处理不佳:当系统无法找到合适答案时,通常会返回空结果或推荐与查询相关性较弱的其他问题。这种处理方式不仅影响用户体验,还增加了用户获取所需信息的难度。在标准规范问答中,用户查询往往具有高度的专业性和针对性,简单的推荐无法满足用户需求。

8、6、多轮对话能力有限:大多数系统在用户提出后续问题时,无法充分利用前文的上下文信息,导致回答的连贯性和准确性较差。尤其在需要多轮问答以逐步明确问题的场景中,现有系统的不足明显降低了用户的满意度。

9、7、对用户反馈的利用不足:大多数问答系统在收到用户反馈后,难以及时调整和优化问答策略,导致系统改进速度缓慢,无法迅速适应用户需求的变化。特别是在标准规范问答中,用户反馈对于提升系统的准确性和可靠性至关重要,现有系统在这一方面的不足严重影响了其实际应用效果。

10、因此,如何提供一种针对标准规范的多轮问答实现方法是本领域技术人员亟需解决的问题。


技术实现思路

1、本专利技术的目的是提出一种针对标准规范的多轮问答实现方法,利用自然语言处理、知识图谱、条件随机场、量子态叠加和多模态学习技术。具体步骤包括:生成有向无环图的知识图谱并存储;利用和条件随机场模型进行分词、词性标注、句法分析和实体提取;将用户问题转化为数据库查询语句;处理查询结果时,使用量子态叠加原理计算路径相似度,逐层展示节点内容;通过对抗性训练和数据增强技术优化训练数据,并利用多模态界面和自适应权重调整算法优化问答策略。本专利技术具有效率高、准确性强、灵活性好、鲁棒性高和用户体验优化的优点。

2、根据本专利技术实施例的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,包括如下步骤:

3、s1、使用基于架构的自然语言处理技术,根据标准规范内容生成有向无环图结构的动态知识图谱,并存储至高性能图数据库中;

4、s2、获取实体节点的内容并添加到自适应词库中,预先标注可能的问句,使用进行分词、词性标注和句法分析,并训练条件随机场模型,提取问句中的关键实体;

5、s3、获取用户输入的问题,并将自然语言形式的问题转换为数据库查询语句,通过条件随机场模型处理后抽取结果中的关键实体,结合知识图谱中存储的实体关系和路径信息生成数据库查询语句;

6、s4、查询数据库,得到所有涉及查询实体的路径,并返回查询结果至前端页面;

7、s5、当查询结果为空时,返回空提示用户没有对应的答案,并自动跳转至基于深度学习的关键词检索页面;

8、s6、当返回多条路径时,将路径转换为动态树形结构,逐层展示节点内容,用户在每个层次选择节点后继续展示下一级节点,直至叶子节点,将叶子节点的内容返回给用户作为最终答案;当仅返回1条查询结果时,直接返回此答案。

9、可选的,所述s1具体包括:

10、s11、使用基于架构的自然语言处理技术,从标准规范内容中提取信息,并进行深度语义分析,生成节点和边;

11、s12、采用模型,对标准规范内容进行预处理和编码,生成上下文相关的词向量表示;

12、s13、利用模型中的局部敏感哈希机制,在生成节点和边时捕捉标准规范内容中的复杂依赖关系和语义信息;

13、s14、将生成的上下文相关词向量和语义信息应用于节点和边的生成;

14、s15、生成的节点和边按照有向无环图的结构组织,每个节点代表标准规范中的一个实体,每条边代表实体之间的关系;

15、s16、使用高性能图数据库存储生成的动态知识图谱。

16、可选的,所述s3具体包括:

17、s31、获取用户输入的自然语言形式的问题,进行初步的文本预处理,包括去除停用词和进行词形还原,得到预处理后的问题文本;

18、s32、利用条件随机场模型对预处理后的问题文本进行实体识别和提取;

19、s33、条件随机场模型的状态序列概率为:

20、;

21、其中,为状态序列,每个状态表示对应的实体类别,为预处理后的问题文本,为归一化因子,表示预处理后问题文本 的长度,和为模型参数,表示状态与前一状态之间的特征函数,表示状态与当前词之间的特征函数;

22、s34、通过最大化来识别并提取关键实体,结合知识图谱中存储的实体关系和路径信息,对提取的关键实体进行关联分析,生成实体关系路径集合;

23、s35、根据实体关系路径集合构建数据库查询语句;

24、s36、优化生成的数据库查询语句,采用查询优化技术对查询语句进行语法和语义检查。

25、可选的,所述s6具体包括:

26、s61、当查询返回多条路径时,将路径集合转换为动态树形结构;

27、s62、利用量子态叠加原理对路径集合进行处理,生成路径的量子叠加态表示,设每条路径对应一个量子态,路径的量子叠加态表示为:

28、;

29、其中,为路径的权重系数,满足归一化条件;

30、s63、对量子叠加态进行量子测量,生成测量结果集合,测量结果的密度矩阵为:

31、;

32、其中,为路径的权重系数的复共轭,表示路径和路径的外积;

33、s64、利用密度矩阵计算路径间的相似度,相似度为:

34、;

35、其中,为本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,所述S1具体包括:

3.根据权利要求1所述的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,所述S3具体包括:

4.根据权利要求1所述的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,所述S6具体包括:

5.根据权利要求1所述的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求1所述的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,所述方法还包括:

【技术特征摘要】

1.一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,所述s1具体包括:

3.根据权利要求1所述的一种针对标准规范的多轮问答实现方法,其特征在于,所述s3具体包括:

4....

【专利技术属性】
技术研发人员:聂文华沈国栋陈新蕾丁志超张百永魏川子邓惠元赵明雪
申请(专利权)人:安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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