[发明专利]基于知识图谱的问答系统和方法

说明书

本说明书涉及知识图谱技术领域，具体地公开了一种基于知识图谱的问答系统和方法，其中，该系统包括应用层、标准层、引擎层和数据层，应用层接收用户输入的问题数据，将问题数据下发至标准层；标准层将问题数据下发至引擎层；引擎层中的KBQA引擎从数据层中的模板数据库中获取多个概念化问题模板，对接收到的问题数据进行语义解析、链接和意图识别，确定出目标概念化问题模板，将目标概念化问题模板中配置的目标查询语句下发至数据层中的实时搜索引擎；实时搜索引擎根据目标查询语句在数据层中的图谱数据库中查询数据，得到结果数据，KBQA引擎根据结果数据生成目标答案。上述系统可以适应于客服场景中相对复杂的问法，有利于改善用户体验。

技术领域

本说明书涉及知识图谱技术领域，特别涉及一种基于知识图谱的问答系统和方法。

背景技术

知识图谱是大规模的语义网络，由概念实体和语义关系构成，通过节点表示实体或者概念、边表示关系来描述真实世界中存在的各种实体或者概念以及其关系，通常以三元组表示，即：头实体、关系及尾实体。作为人工智能技术的重要组成部分，知识图谱因其强大的互联组织、信息检索以及知识推理能力，已经被广泛应用于智能搜索、人机问答、个性化推荐等方向，为医疗、金融等多个领域的知识化组织与智能化应用提供了技术基础。

目前，知识图谱应用于银行等机构的智能问答。现有的基于知识图谱的问答方法，主要有深度学习和模板配置两种实现方式。然而，深度学习的实现方式可解释性差，模型修改困难，无法满足远程银行客服场景对答案高准确度和模型错误快速精准实时修改的要求；基于模板的方法快速简单，但是无法满足银行客服场景中客服相对复杂的问法。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本说明书实施例提供了一种基于知识图谱的问答系统和方法，能够快速方便适应复杂场景需求。

本说明书实施例还提供了一种基于知识图谱的问答系统，包括：包括应用层、标准层、引擎层和数据层，其中：所述应用层用于接收用户输入的问题数据，将所述问题数据下发至所述标准层；所述标准层介于所述应用层和所述引擎层之间，用于将所述问题数据下发至所述引擎层；所述数据层包括实时搜索引擎、图谱数据库和模板数据库，其中，所述图谱数据库用于存储图谱数据；所述模板数据库用于存储概念化问题模板；所述引擎层包括KBQA引擎，所述KBQA引擎用于从所述模板数据库中获取多个概念化问题模板，还用于对接收到的问题数据进行语义解析、链接和意图识别，以从所述多个概念化问题模板中确定出目标概念化问题模板，并将所述目标概念化问题模板中配置的目标查询语句下发至所述数据层中的实时搜索引擎；所述实时搜索引擎用于根据所述目标查询语句在所述图谱数据库中查询数据，得到所述问题数据对应的结果数据，并将所述结果数据返回给所述KBQA引擎，所述KBQA引擎用于根据所述结果数据生成目标答案，并将所述目标答案返回给所述标准层，所述标准层用于将所述目标答案返回给所述应用层，以在所述问答交互页面中向用户展示所述目标答案。

在一个实施例中，所述KBQA引擎用于基于深度学习模型对所述问题数据进行语义解析。

在一个实施例中，所述引擎层还包括图谱流水线，所述图谱流水线用于基于结构化的数据构建知识图谱。

在一个实施例中，所述应用层用于提供问答交互页面和运维界面，所述问答交互页面用于接收用户经由所述问答交互页面输入的问题数据，所述运维界面用于添加和/或修改同义词以及概念化问题模板。

在一个实施例中，所述标准层用于对接收到的问题数据进行第一预处理，并将预处理后的问题数据下发给所述引擎层；所述标准层用于对接收到的目标答案进行第二预处理，并将预处理后的目标答案返回给所述应用层。

在一个实施例中，所述标准层还用于将接收到的实体同义词实时同步更新至图谱流水线和KBQA引擎中。