[发明专利]问题回答方法及相关装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种问题回答方法及相关装置、电子设备和存储介质，其中，问题回答方法包括：获取待回答问题文本以及待回答问题涉及的常识文本；基于答案预测模型对待回答问题文本和常识文本进行答案预测，得到待回答问题文本的答案文本；其中，答案预测模型是利用若干组样本文本数据训练得到的，且基于样本文本数据训练答案预测模型时，在样本文本数据中选择至少一个样本字符进行屏蔽。上述方案，能够准确且稳定地实现问题回答。

技术领域

本申请涉及智能问答技术领域，特别是涉及一种问题回答方法及相关装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着自然语言处理等技术的快速发展，通过机器人智能化地实现问题回答已经在越来越多的场景中得到应用。例如，在电子商城、智慧政务、语音助手等诸多场景中，通过智能问答能够提供智慧、高效的自助服务。

目前，现有智能问答的网络模型通常只能进行浅层识别，无法深度挖掘深层含义，从而很难确保问题回答的可靠性。此外，网络模型的模型性能通常也依赖于大量样本数据，然而在某些小众领域，样本数据又通常较为稀少，从而无法确保网络模型的准确性。有鉴于此，如何准确且稳定地实现问题回答成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种问题回答方法及相关装置、电子设备和存储介质，能够准确且稳定地实现问题回答。

为了解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种问题回答方法，包括：获取待回答问题文本以及待回答问题涉及的常识文本；基于答案预测模型对待回答问题文本和常识文本进行答案预测，得到待回答问题文本的答案文本；其中，答案预测模型是利用若干组样本文本数据训练得到的，且基于样本文本数据训练答案预测模型时，在样本文本数据中选择至少一个样本字符进行屏蔽。

为了解决上述技术问题，本申请第二方面提供了一种体问题回答装置，包括：文本获取模块和答案预测模块，文本获取模块，用于获取待回答问题文本以及待回答问题涉及的常识文本；答案预测模块，用于基于答案预测模型对待回答问题文本和常识文本进行答案预测，得到待回答问题文本的答案文本；其中，答案预测模型是利用若干组样本文本数据训练得到的，且基于样本文本数据训练答案预测模型时，在样本文本数据中选择至少一个样本字符进行屏蔽。

为了解决上述技术问题，本申请第三方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，存储器中存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述第一方面中的问题回答方法。

为了解决上述技术问题，本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器运行的程序指令，程序指令用于实现上述第一方面中的问题回答方法。

上述方案，获取待回答问题文本以及待回答问题文本涉及的常识文本，并基于答案预测模型对待回答问题文本和常识文本进行答案预测，得到待回答问题文本的答案文本，且答案预测模型是利用若干组样本文本数据训练得到的，基于样本文本数据训练答案预测模型时，在样本文本中选择至少一个样本字符进行屏蔽，一方面在答案预测过程中不仅参考待回答问题文本本身还进一步参考其所涉及的常识文本，从而不仅能够参考待回答问题文本本身的语义信息还能参考其所设计常识文本的语义信息，而结合两者语义信息能够深度挖掘不同维度上下文信息、环境信息、背景信息等关键要素，有利于提升问答推理能力，进而提升问题回答的稳定性，另一方面在训练过程中选择样本文本数据中至少一个样本字符进行屏蔽，能够提升数据多样性，从而缓解小样本数据局限性，进而有利于提升网络模型的准确性。故此，能够准确且稳定地实现问题回答。

附图说明

图1是本申请问题回答方法一实施例的流程示意图；

图2是答案预测模型一实施例的框架示意图；

图3是样本文本数据一实施例的示意图；

图4是本申请问题回答方法另一实施例的流程示意图；

图5是构建问询文本一实施例的过程示意图；