[发明专利]基于语义索引的答案搜索方法、装置及其相关设备

权利要求书

1.一种基于语义索引的答案搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户输入的问题文本；

根据预先训练的语义索引模型对所述问题文本进行向量转化，得到所述问题的语义向量表达；其中，通过以下步骤预先训练所述语义索引模型：

获取训练数据，所述训练数据包括多个问题回答对样本数据；

根据所述训练数据对神经网络模型进行模型训练，得到所述语义索引模型；其中，所述神经网络模型包括编码模块和转义模块，所述编码模块用于对所述问题回答对样本数据中的问题样本和回答样本分别进行编码，得到所述问题样本的语义向量表达和所述回答样本的语义向量表达，所述转义模块用于对所述回答样本的语义向量表达进行转义，得到所述回答样本的转义向量表达；

将所述问题的语义向量表达与预先建立的答案向量索引库中的每个答案向量表达进行匹配；其中，所述答案向量索引库是根据所述语义索引模型将答案样本池中所有答案转化为向量表达而构建的；

根据匹配到的答案向量表达，获取对应的答案文本，并将所述对应的答案文本作为搜索结果提供给所述用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述问题的语义向量表达与预先建立的答案向量索引库中的每个答案向量表达进行匹配，包括：

计算所述问题的语义向量表达与所述答案向量索引库中每个答案向量表达之间的相似度；

根据所述相似度，从所述答案向量索引库中匹配到所述相似度大于或等于预设阈值的答案向量表达。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述问题的语义向量表达与预先建立的答案向量索引库中的每个答案向量表达进行匹配之前，所述方法还包括：

根据所述问题文本，通过文本相似性模型获取对应的多个答案结果，其中，所述文本相似性模型为用以比较文本之间字面相似性的模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述问题的语义向量表达与预先建立的答案向量索引库中的每个答案向量表达进行匹配，包括：

根据所述语义索引模型分别对所述多个答案结果进行向量转化，得到所述多个答案的向量表达；

从所述多个答案的向量表达中，获取存在于所述答案向量索引库中的目标答案向量表达；

将所述问题的语义向量表达与所述目标答案向量表达进行匹配。

5.一种基于语义索引的答案搜索装置，其特征在于，包括：

问题文本获取模块，用于获取用户输入的问题文本；

向量转化模块，用于根据预先训练的语义索引模型对所述问题文本进行向量转化，得到所述问题的语义向量表达；

匹配模块，用于将所述问题的语义向量表达与预先建立的答案向量索引库中的每个答案向量表达进行匹配；其中，所述答案向量索引库是根据所述语义索引模型将答案样本池中所有答案转化为向量表达而构建的；

第一答案获取模块，用于根据匹配到的答案向量表达，获取对应的答案文本；

答案提供模块，用于将所述对应的答案文本作为搜索结果提供给所述用户；

所述装置还包括：

模型训练模块，用于预先训练所述语义索引模型；

其中，所述模型训练模块具体用于：

获取训练数据，所述训练数据包括多个问题回答对样本数据；

根据所述训练数据对神经网络模型进行模型训练，得到所述语义索引模型；其中，所述神经网络模型包括编码模块和转义模块，所述编码模块用于对所述问题回答对样本数据中的问题样本和回答样本分别进行编码，得到所述问题样本的语义向量表达和所述回答样本的语义向量表达，所述转义模块用于对所述回答样本的语义向量表达进行转义，得到所述回答样本的转义向量表达。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述匹配模块具体用于：

计算所述问题的语义向量表达与所述答案向量索引库中每个答案向量表达之间的相似度；

根据所述相似度，从所述答案向量索引库中匹配到所述相似度大于或等于预设阈值的答案向量表达。