[发明专利]一种信息处理方法及装置

说明书

本发明提供一种信息处理方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：在接收到用户的提问信息后，获取与所述提问信息对应的问题特征、与所述用户对应的用户特征以及与所述问答系统对应的知识图谱特征；将所述问题特征、所述用户特征以及所述知识图谱特征输入到预先训练的问答系统模型中，得到所述问答系统模型的输出结果；将问答系统模型的输出结果作为所述提问信息的答案输出给所述用户。在接收到用户的提问信息后，获取了与提问信息对应的问题特征，与提问用户相关的用户特征，以及与问答系统相关的知识图谱特征，通过多种特征的输入，并通过预先训练的模型，得到了输出结果，该输出结果与现有技术相比，得到的答案更加符合提问者的提问需求。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置。

背景技术

随着互联网和人工智能技术的快速发展，越来越多的公司、科研机构构建了大规模知识图谱，如谷歌公司构建的Knowledge Graph，微软公司提出的ConceptGraph，百度知识图谱，阿里电商知识图谱等。这些公司利用这些构建的知识图谱构建智能问答系统等，苹果的Siri、微软小娜、IBM的Waston等都在问答系统中集成知识图谱技术。

当前基于知识图谱推理的问答系统是一类封闭领域的问答系统，基于答案检索获取问题的最佳答案。依据推理方法的不同分为两类，一类是基于关系路径推理的问答系统，另一类是基于表示学习推理的问答系统。基于知识图谱关系路径推理的问答系统，通常利用简单的逻辑推理进行知识图谱问答，回答知识图谱中的问题。

然而这类基于逻辑推理的问答系统无法处理复杂推理的问题，例如，针对一个提问“苹果怎么样？”，这样一个问题，现有的问答系统中无法确定需要回答的“苹果”是电影、手机或者是水果，所以也不能提供针对该问题的准确答案。

发明内容

本发明提供一种信息处理方法及装置，用于解决现有技术中的问答系统无法处理复杂推理的问题。

本发明实施例一种信息处理方法，适用于问答系统，所述方法包括：

在接收到用户的提问信息后，获取与所述提问信息对应的问题特征、与所述用户对应的用户特征以及与所述问答系统对应的知识图谱特征；

将所述问题特征、所述用户特征以及所述知识图谱特征输入到预先训练的问答系统模型中，得到所述问答系统模型的输出结果；

将所述问答系统模型的输出结果作为所述提问信息的答案输出给所述用户。

本发明实施例中，在接收到用户的提问信息后，获取了与提问信息对应的问题特征，与提问用户相关的用户特征，以及与问答系统相关的知识图谱特征，通过多种特征的输入，并通过预先训练的模型，得到了输出结果，该输出结果与现有技术相比，得到的答案更加符合提问者的提问需求。

进一步地，所述知识图谱特征包括知识图谱实体特征、知识图谱关系路径特征以及知识图谱实体属性特征；

所述知识图谱实体特征用于表征所述知识图谱中的实体；

所述知识图谱关系路径特征用于表征所述知识图谱中实体与实体之间存在的直接连接关系和/或间接连接关系；

所述知识图谱实体属性特征用于表征所述知识图谱中实体具有的属性信息。

本发明实施例中，知识图谱实体特征是用来标识问答系统中具有的知识图谱实体，知识图谱关系路径特征指的是两个实体之间存在的关系，包括直接连接的关系以及间接连接的关系，知识图谱实体属性特征指的是实体具有的属性信息，通过确定上述特征，能够多维度的获取提问问题的相关特征，便于得到符合用户提问问题的输出结果。

进一步地，所述问答系统模型为WideDeep模型；

将所述问题特征、所述用户特征以及所述知识图谱特征输入到预先训练的问答系统模型中，包括：