[发明专利]基于上下文约束的问题答复方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明涉及一种基于上下文约束的问题答复方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集对话对应领域的知识图谱；S2：依次接收对话中的各句子；S3：对句子中的属性和实体关系进行识别；S4：将属性识别结果和实体关系识别结果中确定的属性和实体关系添加至由属性约束和实体关系约束构成的上下文约束候选集内；S5：判断句子是否需要回答，如果是，进入S6；否则，返回S2；S6：根据属性识别结果和实体关系识别结果判断需要回答的类别，根据需要回答的类别从知识图谱中查找答案；根据上下文约束候选集中的需要回答的类别之外的类别对查找到的答案进行二次筛选，根据二次筛选的结果返回答案后，返回S2。本发明提高了答案的准确性。

技术领域

本发明涉及问题答复领域，尤其涉及一种基于上下文约束的问题答复方法、终端设备及存储介质。

背景技术

随着科技的发展，人们对快速、准确地获取信息的需求也愈加强烈，问答系统也应运而生，由于知识图谱具有精细管理性、高效复用性和精准理解性等特定，因此基于知识图谱的问答系统逐渐受到广泛的应用。

然而现有的基于知识图谱的问答系统仅仅基于当前句子中的信息进行解析和识别，从而进行问题的回答，并没有结合整个对话环节的上下文信息，而往往用于区分答案准确性的关键信息可能存在整个对话环节中的上文中，而不仅仅是存在于当前句子中，因此现有基于知识图谱的问答系统的准确率较低。另外现有技术中常用的上下文信息管理包括上文实体信息、意图信息、槽位信息等的管理，而缺乏对话中的约束信息获取及管理方法，不能将简单对话背后的常识用于区分上下文信息中哪些信息对于当前句子的答复是有用的。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种基于上下文约束的问题答复方法、终端设备及存储介质。

具体方案如下：

一种基于上下文约束的问题答复方法，包括以下步骤：

S1：采集对话对应领域的知识图谱；

S2：依次接收对话中的各句子；

S3：对句子中的属性和实体关系进行识别，得到属性识别结果和实体关系识别结果；

S4：将属性识别结果和实体关系识别结果中确定的属性和实体关系添加至由属性约束和实体关系约束构成的上下文约束候选集内；

S5：判断句子是否需要回答，如果是，进入S6；否则，返回S2；

S6：根据属性识别结果和实体关系识别结果判断需要回答的类别，根据需要回答的类别从知识图谱中查找答案；根据上下文约束候选集中的需要回答的类别之外的类别对查找到的答案进行二次筛选，根据二次筛选的结果返回答案后，返回S2。

进一步的，属性识别结果和实体关系识别结果均采用三元组格式表示，具体为：属性识别结果：(实体1，属性类别，实体2)；实体关系识别结果：(实体1，实体关系类别，实体2)。

进一步的，当属性识别结果和实体关系识别结果中的实体1为空时，实体1的内容通过知识谱图推理得到。

进一步的，步骤S4之前还包括对属性识别结果和实体关系识别结果中的内容进行对齐处理。

进一步的，上下文约束候选集采用json结构表示。

进一步的，步骤S6具体为：

当需要回答的为属性时，根据属性识别结果中的属性类别从知识图谱中查找属性对应的答案，得到属性对应的结果候选集；根据上下文约束候选集中的实体关系约束信息对属性对应的结果候选集进行二次筛选；

当需要回答的为实体关系时，根据实体关系识别结果中的实体关系类别从知识图谱中查找实体关系对应的答案，得到实体关系对应的结果候选集；根据上下文约束候选集中的属性约束信息对实体关系对应的结果候选集进行二次筛选。