[发明专利]问答系统的处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种问答系统的处理方法，其特征在于，包括：

获取来自客户端的表情包以及历史问答信息；

确定所述表情包对应的情感分析结果以及所述历史问答信息对应的情感分析结果，根据所述表情包对应的情感分析结果和所述历史问答信息对应的情感分析结果确定所述表情包对应的最大概率的情感类别；所述情感分析结果包括多个预设情感类别的概率值；

向所述客户端发送与所述最大概率的情感类别对应的反馈信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史问答信息包括文本数据、语音数据的至少一项；确定所述历史问答信息对应的情感分析结果，包括：

确定所述文本数据对应的情感分析结果；和/或

确定所述语音数据对应的情感分析结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述文本数据对应的情感分析结果，包括：

对所述文本数据进行分词处理，得到所述文本数据对应的文本词向量；

将所述文本词向量输入预设的文本情感分析模型，得到所述文本数据对应的情感分析结果；所述文本情感分析模型是采用长短期记忆网络模型对标注后的文本样本进行训练得到的。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述文本数据，所述文本数据包括以下至少一项：

所述客户端与所述问答系统的交互文本；

对所述语音数据进行语音识别获取的本文；

对所述表情包进行文字识别获取的文本。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述语音数据对应的情感分析结果，包括：

对所述语音数据进行特征提取，得到所述语音数据对应的音频特征向量；

将所述音频特征向量输入预设的语音情感分析模型，得到所述语音数据对应的情感分析结果；所述语音情感分析模型是采用卷积神经网络模型对标注后的语音样本进行训练得到的。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述语音数据进行特征提取，得到所述语音数据对应的音频特征向量，包括：

对所述语音数据进行短时傅里叶变换，得到二维声谱图，所述二维声谱图描述语音数据在频域上的振幅或功率信息；

从所述二维声谱图获取所述语音数据对应的音频特征向量。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述表情包包括第一表情包，所述第一表情包采用预设编码方式编码；

所述确定所述表情包对应的情感分析结果，包括：

通过对所述第一表情包进行解码，获取所述第一表情包对应的情感分析结果。

8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述表情包包括第二表情包，所述第二表情包至少包括自定义的表情图片；

所述确定所述表情包对应的情感分析结果，包括：

对所述表情图片进行特征提取，得到所述表情图片的特征图；

将所述特征图输入预设的表情包情感分析模型，得到所述第二表情包对应的情感分析结果；所述表情包情感分析模型是采用卷积神经网络模型对标注后的图片样本进行训练得到的。

9.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述表情包对应的情感分析结果和所述历史问答信息对应的情感分析结果确定所述表情包对应的最大概率的情感类别，包括：

根据所述表情包对应的情感分析结果、所述历史问答信息对应的情感分析结果、所述表情包对应的情感分析结果的权重值以及所述历史问答信息对应的情感分析结果的权重值，确定所述表情包对应的最大概率的情感类别。