[发明专利]知识库构建方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种知识库构建方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定多个问询文本；将任一问询文本输入至语义理解模型，得到语义理解模型输出的该问询文本的语义理解结果；其中，语义理解模型是基于样本问询文本及其样本语义理解结果训练得到的，语义理解结果包括业务类型语义片段、操作类型语义片段和文本特征中的至少一种；基于每一问询文本的语义理解结果，构建知识库。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，基于语义理解结果实现知识库的自动构建，有效减少了人力在知识库构建中的参与度，从而减少了人力消耗，节约了知识库的构建时间，提高了知识库的构建质量及其可靠性。

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种知识库构建方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的迅猛发展，人机交互系统的广泛应用，智能客服应运而生。智能客服能够基于知识库回答用户问题，为用户提供全天候的服务。

当前，知识库的构建通常是通过人工完成的，需要工作人员对相关领域的知识点以及对应标准问进行整理归纳，并在此基础上对每个标准问进行扩充。上述方法需要耗费大量的人力和时间，且过于依赖工作人员的专业能力，由此得到的知识库的质量参差不齐。

发明内容

本发明实施例提供一种知识库构建方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有的知识库构建费时费力、质量欠佳的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种知识库构建方法，包括：

确定多个问询文本；

将任一问询文本输入至语义理解模型，得到所述语义理解模型输出的所述任一问询文本的语义理解结果；其中，所述语义理解模型是基于样本问询文本及其样本语义理解结果训练得到的，所述语义理解结果包括业务类型语义片段、操作类型语义片段和文本特征中的至少一种；

基于每一问询文本的语义理解结果，构建知识库。

优选地，所述基于每一问询文本的语义理解结果，构建知识库，具体包括：

基于任一问询文本的业务类型语义片段，确定所述任一问询文本所对应的业务类型；

基于任一业务类型所对应的每一问询文本的所述操作类型语义片段和/或所述文本特征，对所述任一业务类型所对应的每一问询文本进行聚类，得到所述任一业务类型的聚类结果；

基于每一业务类型的聚类结果，构建知识库。

优选地，所述基于任一问询文本的业务类型语义片段，确定所述任一问询文本所对应的业务类型，具体包括：

基于任一问询文本的业务类型语义片段，确定所述任一问询文本所对应的初始业务类型；

基于任一初始业务类型所对应的问询文本数量和/或任一初始业务类型包含的业务类型实体数量，确定所述任一初始业务类型所对应的问询文本的业务类型。

优选地，所述基于任一初始业务类型所对应的问询文本数量和/或任一初始业务类型包含的业务类型实体数量，确定所述任一初始业务类型所对应的问询文本的业务类型，具体包括：

若任一初始业务类型所对应的问询文本数量小于第一预设数量阈值，则确定所述任一初始业务类型所对应的问询文本的业务类型为空缺；

删除所述业务类型为空缺且不包含所述操作类型语义片段的问询文本。

优选地，所述基于任一初始业务类型所对应的问询文本数量和/或任一初始业务类型包含的业务类型实体数量，确定所述任一初始业务类型所对应的问询文本的业务类型，具体包括：