[发明专利]基于人工智能的答案检索方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于人工智能的答案检索方法，包括：接收用户在搜索平台输入的问题语句，利用训练好的语义识别模型中的向量生成机制生成问题语句的相似语句向量，并利用训练好的语义识别模型中的语义识别机制从相似语句向量中提取问题语句的语义向量；从预构建的向量数据库中匹配语义向量的问题向量；从预构建的问答知识库中搜索问题向量的问题答案，并校验问题答案的时效性；在时效性满足预设条件时，将问题答案返回至用户；在时效性不满足预设条件时，更新问题向量的答案后返回至用户。此外，本发明还涉及区块链技术，所述问题答案可存储区块链中。本发明可以提高问题语义的识别能力，实现问题答案的检索效率增强。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的答案检索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

伴随着互联网的高速发展，出现了许多智能检索平台，用户通过在检索平台中输入问题，检索平台会返回该问题相应的答案。但在实际业务场景中，由于用户的表达形式不同，其输入问题的文本内容会出现偏差，例如存在问题一“银行卡办理渠道”和问题二“怎么申请借记卡”，虽然这两个问题在字面上完全不同，但是却有着相同的语义，这样容易出现具有相同语义没有相同文本内容的问题需要被重复解答的现象，因此，在用户检索问题答案的过程中，如何准确的识别检索问题的问题语义，使得具有相同语义的问题能够被快速识别出来，提高问题答案的检索效率是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于人工智能的答案检索方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高问题语义的识别能力，实现问题答案的检索效率增强。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于人工智能的答案检索方法，包括：

接收用户在搜索平台输入的问题语句，利用训练好的语义识别模型中的向量生成机制生成所述问题语句的相似语句向量，并利用所述训练好的语义识别模型中的语义识别机制从所述相似语句向量中提取所述问题语句的语义向量；

从预构建的向量数据库中匹配所述语义向量的问题向量；

从预构建的问答知识库中搜索所述问题向量的问题答案，并校验所述问题答案的时效性；

在所述时效性满足预设条件时，将所述问题答案返回至所述用户；

在所述时效性不满足所述预设条件时，更新所述问题向量的答案后返回至所述用户。

可选地，所述利用训练好的语义识别模型中的向量生成机制生成所述问题语句的相似语句向量之前，还包括：

获取训练语料，所述训练语料包括训练语句和其对应的真实相似语句；

将所述训练语料输入至预构建语义识别模型中的向量生成机制，以输出所述训练语料的预测相似语句向量，并利用所述向量生成机制中的损失函数计算所述预测相似语句向量和其对应的真实相似语句的第一相似损失；

利用所述预构建语义识别模型中的语义识别机制计算所述预测相似语句向量与其对应的训练语句的第二相似损失；

根据所述第一相似损失和所述第二相似损失，计算所述预构建语义识别模型的最终相似损失；

若所述最终相似损失大于预设相似损失，则重新调整所述预构建语义识别模型的参数，并返回执行所述将所述训练语料输入至预构建语义识别模型中的向量生成机制的步骤；

若所述最终相似损失不大于所述预设相似损失，则得到训练好的语义识别模型。

可选地，所述将所述训练语料输入至预构建语义识别模型中的向量生成机制，以输出所述训练语料的预测相似语句向量，包括：

利用所述向量生成机制中的编码器对所述训练语料进行位置向量编码，得到编码向量语料；