[发明专利]一种基于问题分类获取答案的方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种基于问题分类获取答案的方法、装置及电子设备，用于解决现有技术中如何对用户提出的问题进行处理才能提高获取答案的正确率是目前需要解决的问题。包括：获取问题的文本信息；根据预先设置的至少一个分类模型将所述文本信息进行分类；确定至少一个分类标签；根据所述文本信息与所述至少一个分类标签获取所述文本信息的答案。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于问题分类获取答案的方法、装置及电子设备。

背景技术

在问答系统(Question Answer，QA)中，用户输入自然语言形式的问题，问答系统输出该问题的答案。现有技术中根据问题本身包含的信息，在问答系统中获取该问题的答案。用户提出的问题，可以根据问题分为多种类型，例如，“消防车为什么是红色的”，“国庆节是几月几日”这类答案一致的事实类问题，或者，“怎么看待中国近几年的发展”，“好莱坞电影怎么样”这类答案不固定的回答人有自己的观点和想法的观点类问题，或者，“比萨斜塔在哪个城市”这类地点类问题，但是在问答系统中获取问题的答案时，只是根据问题本身包含的信息，即问题本身的文字去获取答案，获取问题的信息量单一，会导致获取答案正确率不高。

综上所述，如何对用户提出的问题进行处理才能提高获取答案的正确率是目前需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于问题分类获取答案的方法、装置及电子设备，用于解决现有技术中如何对用户提出的问题进行处理才能提高获取答案的正确率是目前需要解决的问题。

根据本发明实施例的第一个方面，提供了一种基于问题分类获取答案的方法，包括：获取问题的文本信息；根据预先设置的至少一个分类模型将所述文本信息进行分类；确定至少一个分类标签；根据所述文本信息与所述至少一个分类标签获取所述文本信息的答案。

在一个实施例中，若所述分类模型为第一模型，所述根据预先设置的至少一个分类模型将所述文本信息进行分类，具体包括：根据所述第一模型将所述文本信息分类为事实类或观点类；所述确定至少一个分类标签，具体包括：确定分类标签为事实类标签或者观点类标签。

在一个实施例中，若所述分类模型为第二模型，所述根据预先设置的至少一个分类模型将所述文本信息进行分类，具体包括：根据所述第二模型将所述文本信息分类为位置类、人名类、时间类、选择类、数字类、描述类、方法类、原因类或是否类；所述确定至少一个分类标签，具体包括：确定分类标签为位置类、人名类、时间类、选择类、数字类、描述类、方法类、原因类或是否类。

在一个实施例中，所述根据预先设置的至少一个分类模型将所述文本信息进行分类，具体包括：根据预先设置的多个分类模型将所述文本信息进行分类；所述确定至少一个分类标签，具体包括：确定多个分类标签。

在一个实施例中，所述根据预先设置的多个分类模型将所述文本信息进行分类，具体包括：根据所述第一模型将所述文本信息分类为事实类或观点类，和根据所述第二模型将所述文本信息分类为位置类、人名类、时间类、选择类、数字类、描述类、方法类、原因类或是否类；所述确定多个分类标签，具体包括：确定分类标签为事实类标签或者观点类标签，和确定分类标签为位置类、人名类、时间类、选择类、数字类、描述类、方法类、原因类或是否类。

在一个实施例中，述分类模型为支持向量机模型、最大熵模型或者神经网络分类模型。

在一个实施例中，所述根据所述文本信息与所述至少一个分类标签获取所述文本信息的答案，具体包括：将所述文本信息与所述至少一个分类标签与预先设置的携带至少一个标签的答案进行匹配，获取所述文本信息的答案。

根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种基于问题分类获取答案的装置，包括：接收单元，用于获取问题的文本信息；分类单元，用于根据预先设置的至少一个分类模型将所述文本信息进行分类；确定单元，用于确定至少一个分类标签；获取单元，用于根据所述文本信息与所述至少一个分类标签获取所述文本信息的答案。