[发明专利]一种自动问答方法与系统、智能设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种自动问答方法与系统、智能设备及存储介质，其中，自动问答方法包括：获取用户的输入语句；利用Bert模型，对用户的输入语句进行编码，得到用户语句的词向量；将用户语句的词向量，输入到预先训练的BiGRU模型，获取若干个候选意图；其中，每个候选意图对应若干意图语料；计算每个候选意图的意图语料与用户的输入语句之间的相似度，得到意图语料的相似度分值；根据每个候选意图对应的意图语料的相似度分值，从候选意图中确定推荐意图；根据推荐意图，从意图‑答案字典中，匹配出推荐答案，输出给用户。可以有效提升输出答案与问题的匹配度，同时也降低了计算量。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，特别是涉及一种自动问答方法与系统、智能设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术得到了长足的发展。为了应对用户数量急速增长带来的用户咨询量暴涨的问题，自动问答系统在越来越多的场景中，得到了使用。依托自动问答系统，建立智能客服或者聊天机器人，可以提高对用户咨询、问题的回答的及时性，提升用户体验；还能够释放人资源，降低运营成本。

现有的自动问答系统，一般采用检索式问答，即用户输入一个问句，系统通过关键词检索和预设匹配规则，在预先建立的问答数据集中，查询、匹配到一些候选答案，然后从候选答案中挑选出置信度最高的候选答案，作为输出给用户的答案。然而，由于用户复杂的语言习惯以及多回合的交互习惯，比如口语化、词句成分的省略、多义词、同义词、前后对话内容的连贯性等，针对部分用户问句，现有的自动问答系统获取到的答案相关性较低，影响了用户体验。同时，现有的自动问答系统，面对每一个用户问句，均需要在问答数据集中进行全局性的匹配、排序，操作量较大，耗时较长，影响了应答用户的及时性。

发明内容

基于此，有必要针对现有自动问答系统获的答案相关性较低的问题，提供一种自动问答方法与系统、智能设备及存储介质。

本申请一实施例提供了一种自动问答方法，包括：

获取用户的输入语句；

利用Bert模型，对用户的输入语句进行编码，得到用户语句的词向量；

将用户语句的词向量，输入到预先训练的BiGRU模型，获取若干个候选意图；其中，每个候选意图对应若干意图语料；

计算每个候选意图的意图语料与用户的输入语句之间的相似度，得到意图语料的相似度分值；

根据每个候选意图对应的意图语料的相似度分值，从候选意图中确定推荐意图；

根据推荐意图，从意图-答案字典中，匹配出推荐答案，输出给用户。

在一些实施例中，所述意图语料的相似度分值为Jaccard分值，所述计算每个候选意图的意图语料与用户的输入语句之间的相似度，得到意图语料的相似度分值的步骤，具体为：

对每个候选意图的意图语料、用户的输入语句进行分词；

根据分词结果，计算每个意图语料与用户的输入语句的Jaccard分值，得到意图语料的相似度分值。

在一些实施例中，所述根据每个候选意图对应的意图语料的相似度分值，从候选意图中确定推荐意图的步骤，具体为：

将每个候选意图对应的所有意图语料，按照相似度分值从高到低进行排序，选择序列中前n个意图语料的相似度分值，计算平均值，作为候选意图与用户的输入语句之间的匹配度；

从多个候选意图中，选择匹配度最高的候选意图，作为推荐意图。

在一些实施例中，在所述将每个候选意图对应的所有意图语料，按照相似度分值从高到低进行排序，选择序列中前n个意图语料的相似度分值，计算平均值，作为候选意图与用户的输入语句之间的匹配度步骤之前，还包括：