[发明专利]一种基于知识图谱的智能问答方法及装置

权利要求书

1.一种基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，包括：

接收客户端发送的用户问题，对所述用户问题进行实体识别，得到实体识别结果；并对所述用户问题进行意图识别，得到意图识别结果；

根据所述实体识别结果及所述意图识别结果生成知识图谱查询语句，根据所述知识图谱查询语句在所述知识图谱数据库中进行搜索，得到与所述用户问题对应的解答并返回给所述客户端；其中，所述知识图谱数据库包括实体名称、实体属性信息以及实体关系信息。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述根据所述知识图谱查询语句在所述知识图谱数据库中进行搜索，得到与所述用户问题对应的解答并返回给所述客户端，包括：

根据所述知识图谱查询语句在所述知识图谱数据库中进行搜索，得到与所述用户问题对应的查询结果；

将所述查询结果直接作为所述解答，或，基于所述实体识别结果及与所述意图识别结果对应的解答模板对所述查询结果进行语言组织后得到所述解答；

将所述解答返回给所述客户端。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述实体名称的集合构成实体名称库；所述对所述用户问题进行实体识别，包括：采用Aho-Corasick算法对所述用户问题在所述知识图谱数据库的实体名称库中进行全匹配；若具有匹配结果，则将所述匹配结果作为所述实体识别结果；若不具有匹配结果，则进一步基于所述知识图谱数据库，采用BERT-LSTM-CRF方法进行实体识别；

所述对所述用户问题进行意图识别，包括：首先采用专家定义的规则进行意图识别；若所述采用专家定义的规则进行意图识别无法获取到所述意图识别结果，则进一步采用深度学习方法对所述用户问题进行意图识别。

4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述实体名称库还包括别名库；所述别名库为具有别名的所述实体名称对应的别名的集合；所述别名与所述实体名称建立有关联关系。

5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述根据所述实体识别结果及所述意图识别结果生成知识图谱查询语句，包括：

若根据所述意图识别结果判断获知所述用户问题对应的所述解答无法穷举，则获取与所述意图识别结果相反的意图；并根据所述实体识别结果及所述相反的意图生成所述知识图谱查询语句。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述方法还包括：

若对所述用户问题进行实体识别后无法获取所述实体识别结果、对所述用户问题进行意图识别后无法获取所述意图识别结果、根据所述知识图谱查询语句在所述知识图谱数据库中进行搜索未得到与所述用户问题对应的解答，和/或，接收到客户端返回的用户对解答不满意的信息，则将所述用户问题与问答库中的已有问题进行相似度匹配，并将与所述用户问题相似度最高的预设数量的所述已有问题发送给所述客户端；

若接收到所述客户端选择了其中一个所述已有问题的信息，则将相应的所述已有问题对应的解答返回给所述客户端；若接收到所述客户端不选择任意一个所述已有问题的信息，则显示建议线上咨询的提示信息，并将新的问答结果添加到所述问答库。

7.根据权利要求6所述的基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述将所述用户问题与问答库中的已有问题进行相似度匹配，包括：

分别对所述用户问题及所述已有问题进行分词操作并生成词向量；根据与所述用户问题对应的所述词向量生成第一句子向量；根据与所述已有问题对应的所述词向量生成第二句子向量；通过计算所述第一句子向量和所述第二句子向量之间的余弦相似度对所述用户问题与所述问答库中的所述已有问题进行相似度匹配。