[发明专利]自动问答方法、自动问答系统及构建问答实例库的方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机自然语言处理领域，特别涉及一种自动问答方法、一种自动问答系统及一种构建问答实例库的方法。

背景技术

目前，很多行业需要承担越来越多的用户咨询和反馈的解答工作，比如互联网行业的售后服务或者客户服务。由于用户数量的指数增长，已经无法采用人工的方式对所有用户的咨询进行反馈或及时回答，并且用户的问题大多集中在某些特定的知识点上，人工回复往往是进行重复性地劳动，因此，急需一种简单、高效、易维护的系统来辅助人工进行问题回复。

自动问答（Question Answering，QA）是指根据用户的自然语言提出的问题找到一个明确的答案。图1为现有的自动问答系统的结构示意图，现结合图1，对现有的自动问答系统的结构进行说明，具体如下：

现有的自动问答系统包括：接口单元101、推理单元102和知识库103。接口单元101将用户采用自然语言进行提问的问题发送给推理单元102，推理单元102对问题进行解析得到问题的结构化表达及关键词，根据问题的结构化表达式及关键词从知识库103中匹配获得相关的应答内容，利用问题的结构化表达式、本体知识技术及语言知识技术从知识库103中匹配获得问题模板，利用自然语言处理技术、获得的应答内容及获得的问题模板，完成知识推理并最终生成答案，通过接口单元101输出生成的答案。

现有的自动问答系统的知识库103的构建阶段，需要从输入的新问答对中挖掘问题模板，构建出模板库，以供推理单元102查询获得问题模板，模板库中的问题模板可为句型模板、语义模板等；可采用语言知识技术对输入的新知识进行处理以获得与关键词对应的应答，还可对输入的新问答对进行知识解析以获得与关键词对应的应答。知识库103中保存的知识即为与关键词对应的应答，并且知识库103采用人工智能领域常用的本体知识表示知识，而上述知识库103的构建都需要人工完成。

现有的自动问答系统的知识库构建和维护成本较大，且需要靠业务人员总结某个知识点的常见问题模板，且运维需要持续加入新模板；由于模板库会越来越大，推理单元进行推理计算的过程会越来越耗时，造成计算复杂，响应时间不可控，工作效率低下，现有的自动问答系统还有待进一步改进。

发明内容

本发明提供了一种自动问答方法及系统，用以使得的项目或应用得以实现。

根据本发明的一个方面，提供了一种自动问答方法，该方法能够降低成本，提高工作效率。

根据本发明的一个方面，提供了一种自动问答系统，该系统能够降低成本，提高工作效率。

根据本发明的一个方面，提供了一种构建问答实例库的方法。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

本发明提供了一种自动问答方法，该方法包括：

A、将接收到的问题向量化获得问题向量；所述问题向量包含多个向量元素；

B、根据所述向量元素检索问答实例库，获得多个实例向量；任一所述实例向量至少包含一个向量元素；

C、利用相似度计算公式，计算问题向量与多个实例向量的相似度；

D、利用所述相似度确定答复知识点，输出与答复知识点对应的数据。

较佳地，所述步骤A之前进一步包括：

A’、采样人工回答记录并向量化，生成问答实例库。

上述方法中，所述步骤A’包括：

A’₁、确定需自动问答的知识点，为所述需自动问答的知识点分配问题ID；

A’₂、根据所述需自动问答的知识点，对人工回答记录进行采样，获得与所述需自动问答的知识点对应的问答实例，为所述问答实例包含的知识点分配回答知识点ID；

A’₃、向量化所述问答实例包含的问题，获得问题向量；

A’₄、将所述问答实例以三元组的形式进行存储；任一所述问答实例的三元组包含问题ID、问题向量及回答知识点ID。

上述方法中，步骤A’₂所述对人工回答记录进行采样，获得与所述需自动问答的知识点对应的问答实例包括：

A’₂₁、确定进行采样的知识点的样本数量n；所述进行采样的知识点为需自动回答的知识点；所述n为自然数；

A’₂₂、从人工回答记录中选择包含所述知识点的n个问题实例；

A’₂₃、计算所述n个问题实例的问题的整体长度方差；