[发明专利]一种基于知识图谱的保险自动问答方法及问答系统

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的保险自动问答方法，其应用于保险自动问答系统，其中步骤依次包括：步骤S1：首先利用爬虫技术采集保险产品的相关信息；步骤S2：对保险实体关系的数据进行标注；步骤S3：利用预训练的词向量文件构建embedding矩阵；步骤S4：制定实体对齐方法基于I‑SPRS相似度；步骤S5：问句理解模型构建；步骤S6：最后答案生成；制定实体对齐方法基于I‑SPRS(Insurance‑Surrounding Property and relation Similarity)相似度，问句理解模型构建，最后答案生成。有益效果是：这样的设计使得在查询数据时可以减少由于传统数据库的约束所带来的影响，使答案更为准确且易于理解，并且也提高问句理解的泛化能力。

技术领域

本发明涉及人工智能问答技术领域，特别是一种基于知识图谱的保险自动问答方法及问答系统。

背景技术

随着自然语言处理技术的发展，自动问答成了各行各业的趋势。据相关研究表明，自动问答的方式有多种：检索式问答、阅读理解、生成式问答和知识图谱问答。对于保险行业而言，其数据量多而复杂。

知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

发明内容

针对上述缺陷，本发明的目的在于提出一种基于知识图谱的保险自动问答方法及问答系统。该方法集合自然语言处理的方法与知识图谱的技术，首先对语料数据中的主体、客体、时间、地点、金额、保险条款及保险产品特点等进行知识抽取，构建保险知识图谱。再根据现有且成熟的深度学习方法，对输入问句进行分析，结合知识图谱生成答案，进而实现保险领域自动问答，为用户提供服务。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于知识图谱的保险自动问答方法，其应用于保险自动问答系统，其中步骤依次包括：

步骤S1：首先利用爬虫技术采集保险产品的相关信息；

步骤S2：对保险实体关系的数据进行标注；

步骤S3：利用预训练的词向量文件构建embedding矩阵；

步骤S4：制定实体对齐方法基于I-SPRS相似度；

步骤S5：问句理解模型构建；

步骤S6：最后答案生成。

优选地，上述的基于知识图谱的保险自动问答方法，所述步骤S1具体包括如下内容：利用爬虫技术从中国XX保险、XX险和XXX保险网站采集保险产品的相关信息，保险产品的相关信息包括：保险产品名称、保险产品适用人群性别、保险产品适用人群年龄、保险产品价格、保险产品保障范围、保险产品保障期限和保险产品销售范围。