[发明专利]问答方法、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种问答方法，其特征在于，包括：

获取待答复问句中的实体作为问句实体；

从知识图谱中获取与所述问句实体关联的多个图谱实体、以及与所述图谱实体关联的多个图谱关系，获取各个所述图谱实体的实体得分、以及各个所述图谱关系的关系得分；所述图谱关系用于表征两个图谱实体之间的关系；

根据多个已知答案的训练问句确定预设权值；

根据所述预设权值对所述实体得分和所述关系得分进行加权计算，根据计算结果获取目标实体和目标关系；

根据所述目标实体和所述目标关系，获取所述待答复问句的答案；

获取各个所述图谱关系的关系得分前，还包括：

构建关系预测模型；

根据多个第二训练问句、各个所述第二训练问句所对应的多个训练实体、以及所述多个训练实体所对应的多个训练关系，对所述关系预测模型进行数据训练；

所述各个所述图谱关系的关系得分，具体包括：

所述关系预测模型训练完成后，将所述待答复问句、各个所述图谱实体以及各个所述图谱关系输入所述关系预测模型；

将所述关系预测模型输出的各个所述图谱关系的概率作为各个所述图谱关系的得分；

所述将所述待答复问句、各个所述图谱实体以及各个所述图谱关系输入所述关系预测模型前，还包括：

将各个所述图谱实体全部转换为预设实体；

所述将所述待答复问句、各个所述图谱实体以及各个所述图谱关系输入所述关系预测模型，具体包括：

所述将所述待答复问句、所述预设实体以及所述图谱关系输入所述关系预测模型。

2.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，所述根据多个已知答案的训练问句确定预设权值，具体包括：

获取多个第一训练问句和所述多个第一训练问句的标准答案，并设置多个初始权值；

从所述知识图谱中获取与各个所述第一训练问句对应的训练实体集和训练关系集；

根据所述训练实体集和所述训练关系集，获取各个所述初始权值下，各个所述第一训练问句的答案作为测试答案；

对比所述测试答案和所述标准答案，获取各个所述初始权值的准确率；

将准确率最高的所述初始权值作为所述预设权值。

3.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，所述从知识图谱中获取与所述问句实体关联的多个图谱实体，具体包括：

获取所述问句实体的名称；

获取所述知识图谱中、实体名称与所述问句实体的名称相似度大于预设阈值的多个实体作为所述图谱实体。

4.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，所述获取各个所述图谱实体的实体得分，具体包括：

获取所述待答复问句的问句词向量；

获取各个所述图谱实体的词向量，得到多个实体词向量；

获取各个所述实体词向量与所述问句词向量的词向量相似度；

将所述词向量相似度作为各个所述图谱实体的实体得分。

5.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，所述关系预测模型进行数据训练前，还包括：

判断所述多个训练关系的个数是否大于或等于预设阈值；

若所述多个训练关系的个数小于所述预设阈值，向所述多个训练关系中随机加入至少一个关系、使得所述多个训练关系的个数等于所述预设阈值。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的问答方法，其特征在于，所述根据所述预设权值对所述实体得分和所述关系得分进行加权计算前，还包括：

获取各个所述图谱关系中得分较大的N个图谱关系，N为大于零的整数；

所述根据所述预设权值对所述实体得分和所述关系得分进行加权计算，具体包括：

根据所述预设权值对所述实体得分和所述N个图谱关系的关系得分进行加权计算。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至6中任一所述的问答方法。

8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的问答方法。