[发明专利]基于语义解析的人机问答方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种基于语义解析的人机问答方法，包括以下步骤：在接收到用户输入的聊天信息时，将所述聊天信息输入至预设语音识别模型，得到所述聊天信息对应的文本信息；获取所述文本信息中的目标关键词，并将所述目标关键词进行归一化处理，得到所述文本信息对应的标准信息；在所述标准信息不携带预设标签时，将所述标准信息输入至预设神经网络模型，生成初始答复模板；对所述初始答复模板进行处理，得到所述聊天信息对应的答复信息并输出。本发明还公开了一种基于语义解析的人机问答装置、设备和存储介质。本发明通过对聊天信息进行语义解析，实现准确高效地生成聊天信息对应的答复信息。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及基于语义解析的人机问答方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着科技的飞速发展，聊天机器人也变得越来越常见，聊天机器人系统就是一种借助于通讯手段能够时时刻刻在线、并通过自然语言与人沟通交流的人工智能系统。

聊天机器人系统实质上是一种自动问答系统。自动问答系统以自然语言理解技术为核心，聊天机器人利用自然语言处理技术，通过对用户问题的分析处理，生成用户问题对应的正确答案。现有技术中的聊天机器人系统，聊天机器人并不能准确获取用户聊天意图，导致聊天逻辑死板、内容固定，尤其在语言上难以形成流畅而有效的逻辑互动。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于语义解析的人机问答方法、装置、设备和存储介质，旨在通过对用户聊天意图的识别，提高答复信息的准确性。

为实现上述目的，本发明提供基于语义解析的人机问答方法，所述基于语义解析的人机问答方法包括以下步骤：

在接收到用户输入的聊天信息时，将所述聊天信息输入至预设语音识别模型，得到所述聊天信息对应的文本信息；

获取所述文本信息中的目标关键词，并将所述目标关键词进行归一化处理，得到所述文本信息对应的标准信息；

在所述标准信息不携带预设标签时，将所述标准信息输入至预设神经网络模型，生成初始答复模板；

对所述初始答复模板进行处理，得到所述聊天信息对应的答复信息并输出。

可选地，所述获取所述文本信息中的目标关键词，并将所述目标关键词进行归一化处理，得到所述文本信息对应的标准信息的步骤，包括：

将所述文本信息输入预设词语识别模型，通过所述预设词语识别模型对所述文本信息进行分词处理，得到所述文本信息对应的分词集合；

将所述分词集合中的关键词与预设词语集合中的预设目标词进行比对，获取与所述预设目标词匹配的目标关键词；

将所述目标关键词替换为所述预设目标词对应的模板词，得到所述文本信息对应的标准信息。

可选地，所述在所述标准信息不携带预设标签时，将所述标准信息输入至预设神经网络模型，生成初始答复模板的步骤，包括：

在所述标准信息不携带预设标签时，通过预设神经网络模型对所述标准信息进行词性标注，并挖掘经过词性标注后所述标准信息的聊天意图；

查询预设数据库，将所述聊天意图与所述预设数据库中各预设答复模板进行比对，获取与所述聊天意图匹配的初始答复模板。

可选地，所述对所述初始答复模板进行处理，得到所述聊天信息对应的答复信息并输出的步骤，包括：

按预设评分规则对所述初始答复模板进行评估，得到所述初始答复模板对应的答复评分；

在所述答复评分大于预设评分阈值时，则将所述初始答复模板作为所述聊天信息对应的答复信息并输出；