[发明专利]基于人工智能的历史问题召回方法、装置及相关设备

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的历史问题召回方法，应用于人工智能技术领域，用于解决历史问题召回的过程中对于简问问题无法进行召回，导致历史问题召回率低、召回效果不完善的技术问题。本发明提供的方法包括：获取同一会话中包含有简问问题和完整问题的历史问题；将每个该简问问题与任意一该完整问题两两进行组合，得到多组历史问题；通过预先训练好的问题对该简问问题和完整问题分别进行处理，得到第一文本特征和第二文本特征；将该第一文本特征和第二文本特征分别输入训练好的问题对比模型的分类层，得到对应组中的简问问题和完整问题是否为相似问题的预测结果；当该简问问题和完整问题为相似问题时，将该简问问题和该完整问题同时进行召回。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的历史问题召回方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

为了降低成本且能及时解答用户的疑问，智能问答系统应运而生，智能问答系统旨在要求机器理解自然语言组成的问题，并给出合理准确的答案，智能问答系统是目前学术界和工业界的研究热点。

在目前的智能问答系统中，为了提高智能问答系统的用户体验及便捷性，当用户在进入该问答系统之后、提问之前，会根据用户的历史信息、历史场景等信息进行问题推荐，将用户有可能询问的问题显示出来，便于用户直接点击相应的问题进行提问，以免让用户再次输入相关的问题，以提升整个问答系统的用户体验。

问题召回即为该场景下我们需要研究的课题，问题召回是从海量的候选问中召回最有可能被用户关注和点击的问题，是问题推荐最关键的一步，传统的召回方法一般是将用户输入的历史问题直接显示出来以实现问题召回，当用户在文本框中输入了相关问题时，现有方法无非是通过语义召回或者通过关键词召回，在问题召回的过程中无法结合历史问题所在的上下文将用户简问的相似问题一同进行召回，这大大影响了问题召回的效果。

发明内容

本发明实施例提供一种基于人工智能的历史问题召回方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决历史问题召回的过程中对于简问问题无法进行召回，导致历史问题召回率低、召回效果不完善的技术问题。

一种基于人工智能的历史问题召回方法，该方法包括：

获取同一会话中包含有简问问题和完整问题的历史问题；

将每个该简问问题与任意一该完整问题两两进行组合，得到多组历史问题；

通过预先训练好的问题对比模型的第一编码层和第二编码层分别对组合后的每组该历史问题中的简问问题和完整问题分别进行编码，得到第一编码特征和第二编码特征；

通过预先训练好的问题对比模型的第一全连接层将该第一编码特征转换为第一文本特征，通过预先训练好的问题对比模型的第二全连接层将该第二编码特征转换为第二文本特征；

将该第一文本特征和该第二文本特征分别输入该预先训练好的问题对比模型的分类层，得到对应组中的简问问题和完整问题是否为相似问题的预测结果；

当该预测结果表示对应组中的简问问题和完整问题为相似问题时，将该简问问题和该完整问题同时进行召回。

一种基于人工智能的历史问题召回装置，该装置包括：

问题获取模块，用于获取同一会话中包含有简问问题和完整问题的历史问题；

组合模块，用于将每个该简问问题与任意一该完整问题两两进行组合，得到多组历史问题；

编码模块，用于通过预先训练好的问题对比模型的第一编码层和第二编码层分别对组合后的每组该历史问题中的简问问题和完整问题分别进行编码，得到第一编码特征和第二编码特征；

转换模块，用于通过预先训练好的问题对比模型的第一全连接层将该第一编码特征转换为第一文本特征，通过预先训练好的问题对比模型的第二全连接层将该第二编码特征转换为第二文本特征；