一種智能問答方法及裝置的制造方法
【專利摘要】一種智能問答方法及裝置，所述方法包括：接收用戶輸入信息；獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案；當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息；從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。上述方案可提高智能問答系統(tǒng)回復(fù)答案的準確率，并提升用戶體驗。
【專利說明】
一種智能問答方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種智能問答方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]知識庫，又稱為智能數(shù)據(jù)庫或人工智能數(shù)據(jù)庫，在知識庫中，信息被有效組織以便進行檢索和利用。知識庫廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，其中一個典型的應(yīng)用就是智能問答系統(tǒng)，又稱為自動問題系統(tǒng)。
[0003]應(yīng)用于智能問答系統(tǒng)的知識庫中存儲多個知識點，每個知識點包括一個或多個預(yù)設(shè)的問題以及對應(yīng)的答案信息。當用戶通過輸入請求信息提出問題時，獲取請求信息與預(yù)設(shè)問題的語義相似度，如果存在語義相似度大于預(yù)設(shè)閾值的預(yù)設(shè)問題，則將該問題對應(yīng)的答案信息返回給用戶。
[0004]然而在很多領(lǐng)域的問答系統(tǒng)中，通過相似度計算得到的答案十分冗雜，包括了一些實際與用戶問題無關(guān)的答案，因此答案不夠精準及簡要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明解決的技術(shù)問題是提高智能問答系統(tǒng)回復(fù)答案的準確性。
[0006]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實施例提供一種智能問答方法，所述方法包括:
[0007]接收用戶輸入信息;獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案；當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息;從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。
[0008]可選地，所述第二語用信息對應(yīng)一個或多個第二語用關(guān)鍵詞，所述第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞，當所述第一語用關(guān)鍵詞和所述第二語用關(guān)鍵詞屬于同一詞類時，則對應(yīng)所述第一語用關(guān)鍵詞的第一語用信息與對應(yīng)所述第二語用關(guān)鍵詞的第二語用信息對應(yīng)。
[0009]可選地，所述智能問答方法，所述方法還包括:
[0010]預(yù)先為所述問答知識庫中每個答案設(shè)置第一語用信息，具體包括:
[0011 ]定義多個第一語用信息，每個第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞；對每個所述初始答案進行分句處理;根據(jù)所述第一語用關(guān)鍵詞為每個分句設(shè)置第一語用信息。
[0012]可選地，進行抽象語義推薦處理還得到抽象語義表達式，所述抽象語義表達式包括缺失語義成分，當從多個所述第一語用信息中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的分句為兩個以上時，所述方法還包括:
[0013]從用戶輸入信息中提取與其抽象語義表達式中缺失語義成分對應(yīng)的填充內(nèi)容;除根據(jù)所述第二語用信息外，還根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案。
[0014]可選地，所述抽象語義推薦處理包括:
[0015]對所述用戶輸入信息進行分詞處理，得到若干單獨詞；分別對每個單獨詞進行詞性標注處理，得到每個單獨詞的詞性信息;分別對每個單獨詞進行詞類判斷處理，得到每個單獨詞的詞類信息；對所述抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集，所述抽象語義候選集包括多個抽象語義表達式;根據(jù)所述詞性信息和詞類信息對抽象語義候選集中的抽象語義表達式進行匹配處理，得到與所述用戶輸入信息匹配的抽象語義表達式。
[0016]本發(fā)明實施例還提供一種智能問答裝置，所述裝置包括:
[0017]接收單元，適于接收用戶輸入信息；
[0018]初始答案獲取單元，適于獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案；
[0019]抽象語義推薦處理單元，適于當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息；
[0020]最終答案獲取單元，適于從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。
[0021]可選地，所述第二語用信息對應(yīng)一個或多個第二語用關(guān)鍵詞，所述第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞，當所述第一語用關(guān)鍵詞和所述第二語用關(guān)鍵詞屬于同一詞類時，則對應(yīng)所述第一語用關(guān)鍵詞的第一語用信息與對應(yīng)所述第二語用關(guān)鍵詞的第二語用信息對應(yīng)。
[0022]可選地，所述裝置還包括:
[0023]第一語用信息定義單元，適于定義多個第一語用信息，每個第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞；
[0024]分句處理單元，適于對每個所述初始答案進行分句處理；
[0025]第一語用信息設(shè)置單元，適于根據(jù)所述第一語用關(guān)鍵詞為每個分句設(shè)置第一語用
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[0026]可選地，所述抽象語義表達式包括缺失語義成分，當從多個所述第一語用信息中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的分句為兩個以上時，所述裝置還包括:
[0027]提取單元，適于從用戶輸入信息中提取與其抽象語義表達式中缺失語義成分對應(yīng)的填充內(nèi)容；
[0028]最終答案獲取單元，還適于除根據(jù)所述第二語用信息外，根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案。
[0029]可選地，所述抽象語義推薦處理單元包括:
[0030]分詞子單元，適于對所述用戶輸入信息進行分詞處理，得到若干單獨詞；
[0031]詞性標注子單元，適于分別對每個單獨詞進行詞性標注處理，得到每個單獨詞的詞性信息；
[0032]詞類判斷子單元，適于分別對每個單獨詞進行詞類判斷處理，得到每個單獨詞的詞類信息；
[0033]搜索子單元，適于對抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集，所述抽象語義候選集包括多個抽象語義表達式；
[0034]匹配子單元，適于根據(jù)所述詞性信息和詞類信息對抽象語義候選集中的抽象語義表達式進行匹配處理，得到與所述用戶輸入信息匹配的抽象語義表達式。
[0035]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例的技術(shù)方案具有以下有益效果:
[0036]本發(fā)明實施例通過接收用戶輸入信息，獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案，當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息，并從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。上述過程由于通過第二語用信息來進一步確定答案，而第二語用信息表征了用戶輸入信息的語義指向的答案目標，從而可以鎖定初始答案中的特定分句，進而可以篩選出與用戶輸入信息的語義更加接近的分句內(nèi)容作為答案，剔除冗長的初始答案中的其他信息，使得智能問答系統(tǒng)的回復(fù)精準，也避免現(xiàn)有技術(shù)中回復(fù)冗長答案帶來的用戶體驗差的問題。
[0037]進一步地，本發(fā)明實施例除根據(jù)所述第二語用信息外，還根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案，從而可以從根據(jù)第二語用信息獲取的答案中進一步確定更加準確的答案，提高答案回復(fù)的準確性。
【附圖說明】
[0038]圖1是本發(fā)明實施例中的一種智能問答方法的流程圖；
[0039]圖2是本發(fā)明實施例中的一種抽象語義推薦處理方法的流程圖；
[0040]圖3是本發(fā)明實施例中的另一種智能問答方法的流程圖；
[0041]圖4是本發(fā)明實施例中的一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0042]圖5是本發(fā)明實施例中的另一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0043]如前所述，在很多領(lǐng)域的問答系統(tǒng)中，通過相似度計算得到的答案十分冗雜，包括了一些實際與用戶問題無關(guān)的答案。例如在政務(wù)公開問答領(lǐng)域中，用戶輸入一個問句咨詢“婚假是多少天”，按照現(xiàn)有的方式，獲取“婚假是多少天”與知識庫中所有問題的最高語義相似度，當最高語義相似度大于預(yù)設(shè)閾值時，返回相應(yīng)的答案，但是該答案內(nèi)容可能十分冗雜，包括引用過的一些法律法規(guī)的內(nèi)容。然而，用戶想問的其實是具體的婚假的天數(shù)，而并不關(guān)心關(guān)于婚假引用的現(xiàn)有規(guī)定，歷史規(guī)定等等。因此智能問答系統(tǒng)回復(fù)的該答案是不夠精準及簡要的。
[0044]本發(fā)明實施例通過接收用戶輸入信息，獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案，當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息，并從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。上述過程由于通過第二語用信息來進一步確定答案，而第二語用信息表征了用戶輸入信息的語義指向的答案目標，從而可以鎖定初始答案中的特定分句，進而可以篩選出與用戶輸入信息的語義更加接近的分句內(nèi)容作為答案，剔除冗長的初始答案中的其他信息，使得智能問答系統(tǒng)的回復(fù)精準，也避免現(xiàn)有技術(shù)中回復(fù)冗長答案帶來的用戶體驗差的問題。
[0045]為使本發(fā)明的上述目的、特征和有益效果能夠更為明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施例做詳細的說明。
[0046]圖1是本發(fā)明實施例中的一種智能問答方法的流程圖。下面參照圖1說明所示的步驟說明智能問答方法。
[0047 ]步驟S11:接收用戶輸入信息。
[0048]在具體實施中，所述用戶輸入信息可以通過鍵盤或觸摸屏等人機交互裝置輸入的文本信息，也可以是通過語音輸入后經(jīng)過轉(zhuǎn)換得到的文本信息。
[0049]步驟S102:獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案。
[0050]在具體實施中，需要提供問答知識庫，所述問答知識庫包括多個知識點，每個知識點包括答案以及多個問題，所述多個問題與答案具有對應(yīng)關(guān)系。
[0051]在具體實施中，還可以對所述用戶輸入信息做一些預(yù)處理，比如去除臟詞等，再獲取與問答知識庫中問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案。其中，所述預(yù)設(shè)相似度閾值可以根據(jù)需要進行不同設(shè)定。
[0052]一般而言，所述知識點中的答案內(nèi)容的多少或復(fù)雜程度與智能問答系統(tǒng)應(yīng)用的業(yè)務(wù)領(lǐng)域有關(guān)，在一些特定的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，問題相關(guān)的答案內(nèi)容可能出現(xiàn)長篇大論的情況。這是因為智能問答系統(tǒng)不能精準的理解用戶問句的意圖，所以在建立知識點時，對于答案的建設(shè)盡可能地使其與問句相關(guān)。比如跟問句信息中的關(guān)鍵詞相關(guān)，而將用戶輸入問句的語義模糊化。因而，初始答案相對用戶意圖來說，是不夠精準和簡潔的。所以，需要進一步對初始答案進行后續(xù)處理。
[0053]步驟S103:當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息。
[0054]在具體實施中，判斷所述初始答案是否有分句時，可以通過識別分隔符來實現(xiàn)，例如逗號、句號、分號和空格等。
[0055]在具體實施中，語用信息表征信息內(nèi)容的有用性，也就是說對于用戶問題的意圖的有用性，所以語用信息表征了用戶問題指向的答案目標，答案目標就是用戶問題語義下希望得到的答案。例如，用戶的問題是“如何開通信用卡”，那么希望得到的答案應(yīng)該是一個關(guān)于開通信用卡的方法步驟的介紹，這時的語用信息為操作流程;又如，用戶的問題是“為什么無法上網(wǎng)”，那么希望得到的答案給出無法上網(wǎng)的解釋，那么這時的語用信息是原因解釋;再如，用戶的問題是“法定婚假是多少天”，希望得到的答案應(yīng)該是一個日期，那么這時的語用信息是日期。其他語用信息還有具體金額、具體日期等等。
[0056]需要說明的是，所述語用信息不限于上述示例中的類別，表示方式也僅是為描述方便，其不應(yīng)限制本發(fā)明的保護范圍。
[0057]在具體實施中，所述語用關(guān)鍵詞是具體表達語用信息的一些詞匯，例如，語用信息為“原因解釋”，即希望得到的答案是對“原因解釋”的一些內(nèi)容，那么在答案文本中表達原因解釋的詞匯可以是“原因”、“因為”、“由于”、“造成”、“導(dǎo)致”等這類說明原因需要用到的表達詞匯?？梢岳斫獾氖?，可以預(yù)定義語用信息及其對應(yīng)的語用關(guān)鍵詞集合，那么當?shù)玫秸Z用信息時，則可以得到對應(yīng)的語用關(guān)鍵詞有哪些。
[0058]在具體實施中，可以預(yù)先為所述問答知識庫中每個答案設(shè)置第一語用信息，可以采用下述方式:
[0059]定義多個第一語用信息，每個第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞；對每個所述初始答案進行分句處理;根據(jù)所述第一語用關(guān)鍵詞為每個分句設(shè)置第一語用信息。
[0060]定義多個所述第一語用信息是為后續(xù)根據(jù)第二語用信息匹配第一語用信息時使用。由于第一語用關(guān)鍵詞與特定類別的第一語用信息對應(yīng)，那么根據(jù)分句中出現(xiàn)的第一語用關(guān)鍵詞，可以設(shè)置該分句的第一語用信息。
[0061]在具體實施中，為所述問答知識庫中每個答案設(shè)置第一語用信息時，可以在建立知識點時同步完成該設(shè)置。具體地，可以對知識點中的答案進行分句處理，之后根據(jù)分句中的具體語用關(guān)鍵詞來判斷應(yīng)設(shè)置什么類別的第一語用信息，例如，分句中出現(xiàn)“導(dǎo)致”這個詞，而如果“導(dǎo)致”預(yù)定義為“原因解釋”這個類別的語用信息，那么可以設(shè)置該分句的第一語用信息為“原因解釋”。
[0062]下面具體說明步驟S103中所述的推薦語義推薦處理，進行推薦語義推薦處理操作是為了得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義的類別和第二語用信息。
[0063]其中，所述抽象語義的類別表征了某一類用戶問題所應(yīng)對應(yīng)答案的語義，例如，當抽象語義的類別為概念說明(如:[concept]是什么)，表征了對應(yīng)答案內(nèi)容應(yīng)該表達對某個概念的說明、定義或介紹。其他示例有:行為方式(如:[concept]如何[act1n])、行為原因(如:[concept]為什么會[act1n])、主體關(guān)系介紹(如:[concept]的[attribute]是誰)。其中，[concept]、[act1n]和[attribute]為抽象語義的缺失語義成分。[concept]表示主體或客體成份的詞或短語，[act1n]表示動作成分的詞或短語，[attribute]表示屬性成份的詞或短語。
[0064]需要說明的是，抽象語義的類別可以預(yù)先進行區(qū)分和定義，不限于上述示例。
[0065]所述抽象語義數(shù)據(jù)庫中存儲有多個抽象語義表達式，每個類別的抽象語義包括一個或多個抽象語義表達式。每個抽象語義表達式包括一個或多個缺失語義成分，后續(xù)根據(jù)抽象語義表達式中的缺失語義成分可以從所述用戶輸入信息中提取對應(yīng)的填充內(nèi)容。
[0066]下面以用戶輸入信息為“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”為例說明本文所指的抽象語義表達式以及抽象語義推薦處理操作。
[0067]在一具體實施例中，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫中存儲的若干抽象語義表達式包括:通過[conceptl] [act1n] [ concept2] ($如何)辦理;通過[concept ]辦理($如何)辦理；[concept2] ($如何)通過[conceptI]辦理;($如何)通過[concept]辦理;通過[concept] ($如何)辦理;通過[conceptl ]($如何)辦理[concept2];通過[concept] [act1n] ($如何)辦理；[concept2]通過[conceptl]($如何)辦理；通過[conceptl]($如何)開通[concept2];通過[conceptl ]($如何)[act1n] [concept2]; [act1nI] [conceptl ]($如何)[act1n2][concept2];[act1nl ][conceptl ]($如何)[act1n2][concept2];哪里可以[act1n][concept] ； [act1n] [concept]的步驟；[conceptl ] [act1n] [concept2]。
[0068]上述語義表達式中，“[]”表示缺失語義成分，“[]”的內(nèi)容表示該缺失語義成分的屬性，語義表達式中其他內(nèi)容表示語義規(guī)則詞，具體的上述表達式中，“[concept]”，“[conceptl]，，，“[concept2]，，，“[act1n]，，，“[act1nl]，，，“[act1n2]，，表不缺失語義成分，方框“[]，，的內(nèi)容“concept，，，“conceptl，，，“concept2，，，“act1n，，，“act1nl，，，“act1n2，，表示對應(yīng)的缺失語義成分的屬性，其中“concept”表示缺失語義成分“[concept]”為概念屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的一個具有名詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中一個具有名詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“conceptl”表示缺失語義成分“[conceptl]”為第一個概念屬性的缺失語義成分，其中“concept”和“I”結(jié)合表示該缺失語義成分的屬性，“concept”表示概念屬性，“I”表示位置屬性，為第一個，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容為至少包括用戶輸入信息中第一個具有名詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第一個具有名詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“concept2”表示缺失語義成分“[concept2]”為第二個概念屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容為至少包括用戶輸入信息中第二個具有名詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第二個具有名詞詞性的單獨詞以及若干其他詞性的單獨詞的組合；“act1n”表示缺失語義成分“[act1n]”為動作屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的一個具有動詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中一個具有動詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“act1nl”表示缺失語義成分“[act1nl]”為第一個具有動作屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的第一個具有動詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第一個具有動詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合；“act1n2”表示缺失語義成分“[act1n2]”為第二個具有動作屬性的缺失語義成分，后續(xù)填充該缺失語義成分的內(nèi)容至少包括用戶輸入信息中的第二個具有動詞詞性的單獨詞，或者包括用戶輸入信息中第二個具有動詞詞性的單獨詞以及若干具有其他詞性的單獨詞的組合。
[0069]上述各語義表達式中缺失語義成分之外的內(nèi)容如“通過”，“($如何)”，“辦理”，“開通”，“的步驟”等表示語義規(guī)則詞，其中語義規(guī)則詞“($如何)”表示“如何”這個語義規(guī)則詞屬于詞類“$如何”，在一實施例中，所述“$如何”詞類包括“如何”，“怎么”，“怎么樣”，“怎樣”等一組詞義相近的詞語，詞類可以在建立抽象語義表達式時同時建立。相應(yīng)的通過表示這個語義規(guī)則詞屬于詞類“$通過”，在一實施例，所述詞類“$開通”中包括關(guān)鍵詞“開通”、“辦理”、“訂購” “申請”。后續(xù)在進行缺失語義成分的填充形成具體語義時，具有詞類的語義規(guī)則詞可以用該詞類中的其他關(guān)鍵詞代替。
[0070]需要說明的是，上述抽象語義表達式中缺失語義成分的表示方式以及詞類信息的表示方式是為描述和表示的方便，僅作為一個示例，其不用限制本發(fā)明的保護范圍，本發(fā)明的其他實施例中，對抽象語義表達式中缺失語義和詞類信息可以采用其他的表示方式。
[0071]通過上述說明，可以了解到用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式及抽象語義類別的概念。下面參照圖2所示說明步驟S103中所述的抽象語義推薦處理操作。通過抽象語義推薦處理操作，可以得到抽象語義表達式及抽象語義的類別。所述抽象語義推薦處理可以包括步驟S103a、步驟S103b、步驟S103c、步驟S103d和步驟S103h。
[0072]進行步驟S103a，對所述用戶輸入信息進行分詞處理，得到若干單獨詞。
[0073]所述分詞處理依據(jù)一定分詞規(guī)則進行，在系統(tǒng)中預(yù)先設(shè)定分詞的規(guī)則，進行分詞處理時，調(diào)用設(shè)定的分詞規(guī)則，對用戶輸入信息與對應(yīng)的領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)庫中的預(yù)置知識分別進行分詞處理。
[0074]所述分詞處理可用采用正向(逆向)最大匹配法、最佳匹配法、逐詞遍歷法或詞頻統(tǒng)計法，或其他合適的分詞方法。
[0075]下面仍以接收的用戶輸入信息為“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”作為示例進行說明。
[0076]對用戶輸入信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”進行分詞處理，得到若干單獨詞“通過”，“網(wǎng)上銀行”，“如何”，“開通”，“信用卡”。
[0077]進行步驟S103b，分別對每個所述單獨詞進行詞性標注處理，得到每個單獨詞的詞性信息。
[0078]對單獨詞進行詞性標注處理，得到每個單獨詞的詞性信息的目的是為后續(xù)將用戶輸入信息與抽象語義表達式的匹配提供匹配的依據(jù)。
[0079]具體以上例進行說明，標注上述的單獨詞“通過”的詞性為第一個動詞、介詞，標注單獨詞“網(wǎng)上銀行”的詞性為第一個名詞，標注單獨詞“如何”的詞性為代詞，標注單獨詞“開通”的詞性為第二個動詞，標注單獨詞“信用卡”的詞性為第二個名詞。需要說明的是詞性標注為第一個名詞時表示單獨詞“網(wǎng)上銀行”為第一個具有名詞詞性的單獨詞，第二個名詞、第一個動詞或第二個動詞的解釋類似。
[0080]進行步驟S103c，分別對每個所述單獨詞進行詞類判斷處理，得到每個單獨詞的詞類信息。
[0081]分別對每個所述單獨詞進行詞類判斷處理的目的是為了判斷每個單獨詞是否具有相應(yīng)的詞類，在一實施例中，其具體過程為:將每個單獨詞與詞類庫中的若干詞類進行匹配，若某一詞類中存在該單獨詞，則該單獨詞具有相應(yīng)的詞類，當單獨詞具有相應(yīng)的詞類，則對該單獨詞進行屬于某一詞類(或詞類信息)的標記，后續(xù)在進行匹配處理時，通過判斷用戶輸入信息中部分內(nèi)容與抽象語義表達式中的對應(yīng)的語義規(guī)則詞的是否屬于同一詞類，從而判斷用戶輸入信息與該抽象語義表達式的匹配程度，提高了匹配的精度和效率。
[0082]進行步驟S103d，對抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集，所述抽象語義候選集包括多個抽象語義表達式。
[0083]對抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集的目的是為了減少后續(xù)進行匹配處理時的負擔以及減少處理時間，以提高系統(tǒng)的性能。
[0084]所述抽象語義候選集中抽象語義表達式的至少部分語義規(guī)則詞與所述用戶輸入信息中至少部分單獨詞相同或?qū)儆谕辉~類。在一實施例中，進行搜索處理時，若某個抽象語義表達式的至少部分語義規(guī)則詞與所述用戶輸入信息中至少部分單獨詞相同或?qū)儆谕辉~類，則將該抽象語義表達式作為抽象語義候選集中的一個抽象語義表達式。在其他實施例中，可以根據(jù)其他的搜索方式對抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集。
[0085]在具體的實施例中，對抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”相關(guān)的抽象語義候選集包括抽象語義表達式:通過[conceptl][act1n][concept2]($ 如何)辦理；通過[concept]辦理($ 如何)辦理；[concept2] ($如何)通過[conceptI]辦理;($如何)通過[concept]辦理;通過[concept] ($如何)辦理；通過[conceptl ] ($如何)辦理[concept2];通過[conceptl ] ($如何)開通[concept2];通過[concept][act1n]($ 如何)辦理；通過[conceptl]($ 如何)開通[concept2] ； [concept2]通過[conceptl]($如何)辦理；通過[conceptl ]($如何)[act1n][concept2]。上述抽象語義候選集中的抽象語義表達式部分語義規(guī)則詞(通過，通過，辦理或($如何))與所述用戶輸入信息中至少部分單獨詞(通過，辦理或如何)相同或?qū)儆谕辉~類。
[0086]步驟S103h，根據(jù)所述詞性信息和詞類信息對抽象語義候選集中的抽象語義表達式進行匹配處理，得到與所述用戶輸入信息匹配的抽象語義表達式。
[0087]具體的，通過匹配處理，得到與所述用戶輸入信息“通過網(wǎng)上銀行如何開通信用卡”匹配的抽象語義表達式包括:通過[conceptl ]($如何)[act1nl ][concept2]，該語義表達式中相應(yīng)的缺失語義成分[conceptl]與單獨詞“網(wǎng)上銀行”對應(yīng)，缺失語義成分[concept〗]與單獨詞“信用卡”對應(yīng)，缺失語義成分[act1nl]與單獨詞“開通”對應(yīng);通過[conceptl] ($如何)開通[concept2]，該語義表達式中相應(yīng)的缺失語義成分[conceptl]與單獨詞“網(wǎng)上銀行”對應(yīng)，缺失語義成分[cone印t2]與單獨詞“信用卡”對應(yīng)。
[0088]此外，得到抽象語義表達式后，可以判斷該抽象語義表達式屬于哪一種抽象語義類別，例如上述用戶輸入信息的抽象語義表達式為“通過[conceptl] ($如何)[act1nl][concept〗]”，該抽象語義表達式屬于行為方式介紹這個類別。需要說明的是，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該可以理解如何將得到的抽象語義表達式劃分到預(yù)定義的某個類別。
[0089]通過上述步驟S103a至步驟S103h可以得到用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式及抽象語義類別，以及該抽象語義表達式的各缺失語義成分。
[0090]在具體實施中，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息。所述第二語用信息是所述抽象語義類別對應(yīng)的語用信息，記為第二語用信息是為了區(qū)分上述第一語用信息，其表征的仍然是針對用戶輸入信息的答案目標。
[0091]例如，抽象語義的類別為“概念說明”，其對應(yīng)的語用信息為“概念介紹”；又如，抽象語義的類別為“行為方式”，其對應(yīng)的語用信息為“操作流程”；再如，抽象語義的類別為行為原因，其對應(yīng)的語用信息為“原因介紹”，等等。
[0092]與所述第一語用信息類似，每個所述第二語用信息包括一個或多個的第一語用關(guān)鍵詞，可參照上述第二語用關(guān)鍵詞的說明，不再贅述。
[0093]通過建立抽象類別與第二語用信息的對應(yīng)關(guān)系，可以根據(jù)用戶輸入信息得到其第二語用信息，進而找到與之匹配的第一語用信息，從而根據(jù)所述第一語用信息可以得到對應(yīng)的分句，進而以該分句作為最終答案。具體見步驟S104的說明。
[0094]步驟S104:從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。
[0095]在具體實施中，判斷所述第二語用信息與第一語用信息是否對應(yīng)，或者是否匹配是根據(jù)各自的語用關(guān)鍵詞進行判斷的。具體而言，當?shù)诙Z用信息的第二語用關(guān)鍵詞與第一語用信息的第一語用關(guān)鍵詞屬于同一詞類時，則所述第二語用信息與第一語用信息對應(yīng)。
[0096]例如，所述第二語用信息的第二語用關(guān)鍵詞中有“由于”一詞，所述第一語用信息的第二語用關(guān)鍵詞中有“因為”一詞，則二者屬于同一詞類，那么所述第二語用信息與第一語用信息是對應(yīng)的。
[0097]當所述初始答案包括多個分句，所述分句對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，則根據(jù)所述第二語用信息可以匹配到對應(yīng)的第一語用信息，進而找到對應(yīng)的分句作為答案。
[0098]下面以“為什么不能上網(wǎng)”為例，說明本實施例的各個步驟的實施。
[0099]實施步驟SlOl:接收用戶輸入信息“為什么不能上網(wǎng)”。
[0100]實施步驟S102:獲取“為什么不能上網(wǎng)”與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，假設(shè)最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案。
[0101 ]實施步驟S103:得到的初始答案較為繁雜，包含了一些網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的內(nèi)容，所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句共對應(yīng)三個第一語用信息時，分別有“原因解釋”，“時間”和“操作流程”，每個第一語用信息對應(yīng)各自的分句。對“為什么不能上網(wǎng)”進行抽象語義推薦處理，得到抽象語義的類別為“行為原因”，該抽象語義的類別對應(yīng)的第二語用信息為“原因介紹”，第二語用關(guān)鍵詞有“因為”、“由于”等。
[0102]實施步驟S104:由于第二語用信息為“原因介紹”中的第二關(guān)鍵詞“因為”、“由于”等與第一語用信息中的“原因解釋”這一語用信息的第一語用關(guān)鍵詞屬于同一詞類，則判定所述第二語用信息與所述第一語用信息對應(yīng)，則可根據(jù)第一語用信息“原因解釋”確定對應(yīng)的分句，并將確定的分句作為最終答案。
[0103]分析上例可知，步驟S102得到初始答案較為冗長，并沒有具體針對用戶的語義提供精準的答案，而是包括了其他無關(guān)緊要的內(nèi)容。通過進一步實施后續(xù)步驟，通過抽象語義推薦處理得到抽象語義的類別，進而得到對應(yīng)的第二語用信息，從而實現(xiàn)了一定程度的對用戶輸入信息的語義理解，得到應(yīng)該獲取的答案目標，再根據(jù)第二語用信息找到對應(yīng)的第一語用信息，進而確定所述初始答案中的相應(yīng)分句，從而鎖定這些相應(yīng)的分句作為最終答案，由于分句包括了屬于第一語用信息的第一語用關(guān)鍵詞“導(dǎo)致”，則推斷該分句是對原因的具體介紹，將該分句作為最終答案給用戶無疑是排除了其他不相關(guān)的內(nèi)容，使得回復(fù)答案更加精準。
[0104]圖3是本發(fā)明實施例中的另一種智能問答方法的流程圖。下面參照圖1和圖3所示的步驟說明智能問答方法。
[0105]步驟S301:接收用戶輸入信息。
[0106]步驟S302:獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案。
[0107]步驟S303:當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息。
[0108]在本實施例中，步驟S301、步驟S302和步驟S303的具體實施可對應(yīng)參照步驟S101、步驟S102和步驟S103的說明，不再贅述。
[0109]步驟S304:從用戶輸入信息中提取與其抽象語義表達式中缺失語義成分對應(yīng)的填充內(nèi)容。
[0110]在本實施例中，還利用到了進行抽象語義推薦處理得到的抽象語義表達式和缺失語義成分，所述抽象語義表達式和缺失語義成分在上述抽象語義推薦處理的說明中已一并說明，不再贅述。
[0111]步驟S305:除根據(jù)所述第二語用信息外，還根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案。
[0112]在本實施例中，根據(jù)所述第二語用信息可以確定與所述第一語用信息對應(yīng)的分句作為答案，具體實施可按照步驟S101。除此之外，本實施例還根據(jù)所述第二語用信息從鎖定的分句中進一步篩選出更準確的答案。
[0113]例如，用戶輸入信息為“手機為什么不能上網(wǎng)”。通過實施步驟S301至步驟S303后，得到抽象語義的類別為“行為原因”，該抽象語義的類別對應(yīng)的第二語用信息為“原因介紹”，第二語用關(guān)鍵詞有“因為”、“由于”等，同時抽象語義推薦處理得到抽象語義表達式及其缺失語義成分。
[0114]實施步驟S304，從“手機為什么不能上網(wǎng)”中提取與其抽象語義表達式中缺失語義成分對應(yīng)的填充內(nèi)容，得到“手機”和“不能上網(wǎng)”。
[0115]在本實施例的步驟S305中，根據(jù)第二語用信息“原因介紹”可以找到匹配的第一語用信息，進而確定一個或多個分句，這些分句均為不能上網(wǎng)的原因表達。根據(jù)填充內(nèi)容“手機”和“不能上網(wǎng)”中的“手機”可進一步確定包含“手機”的分句，從而將該分句作為最終答案。
[0116]通過上述過程和上述示例的說明可以得出，本發(fā)明實施例除根據(jù)所述第二語用信息外，還根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案，從而可以從根據(jù)第二語用信息獲取的答案中進一步確定更加準確的答案，提高答案回復(fù)的準確性。
[0117]圖4是本發(fā)明實施例中的一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖4所示的智能問答裝置，可以包括:接收單元401、初始答案獲取單元402、抽象語義推薦處理單元403和最終答案獲取單元404。其中:
[0118]所述接收單元401，適于接收用戶輸入信息。
[0119]所述初始答案獲取單元402，適于獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案。
[0120]所述抽象語義推薦處理單元403，適于當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用
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[0121]在具體實施中，所述抽象語義推薦處理單元403可以包括:
[0122]分詞子單元，適于對所述用戶輸入信息進行分詞處理，得到若干單獨詞；
[0123]詞性標注子單元，適于分別對每個單獨詞進行詞性標注處理，得到每個單獨詞的詞性信息；
[0124]詞類判斷子單元，適于分別對每個單獨詞進行詞類判斷處理，得到每個單獨詞的詞類信息；
[0125]搜索子單元，適于對抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集，所述抽象語義候選集包括多個抽象語義表達式；
[0126]匹配子單元，適于根據(jù)所述詞性信息和詞類信息對抽象語義候選集中的抽象語義表達式進行匹配處理，得到與所述用戶輸入信息匹配的抽象語義表達式。
[0127]所述最終答案獲取單元404，適于從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。
[0128]在具體實施中，所述第二語用信息對應(yīng)一個或多個第二語用關(guān)鍵詞，所述第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞，當所述第一語用關(guān)鍵詞和所述第二語用關(guān)鍵詞屬于同一詞類時，則對應(yīng)所述第一語用關(guān)鍵詞的第一語用信息與對應(yīng)所述第二語用關(guān)鍵詞的第二語用信息對應(yīng)。
[0129]在具體實施中，所述智能問答裝置40還可以包括:第一語用信息定義單元，適于定義多個第一語用信息，每個第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞;分句處理單元，適于對每個所述初始答案進行分句處理;第一語用信息設(shè)置單元，適于根據(jù)所述第一語用關(guān)鍵詞為每個分句設(shè)置第一語用信息。
[0130]本發(fā)明實施例通過接收用戶輸入信息，獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案，當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息，并從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。上述過程由于通過第二語用信息來進一步確定答案，而第二語用信息表征了用戶輸入信息的語義指向的答案目標，從而可以鎖定初始答案中的特定分句，進而可以篩選出與用戶輸入信息的語義更加接近的分句內(nèi)容作為答案，剔除冗長的初始答案中的其他信息，使得智能問答系統(tǒng)的回復(fù)精準，也避免現(xiàn)有技術(shù)中回復(fù)冗長答案帶來的用戶體驗差的問題。
[0131]圖5是本發(fā)明實施例中另一種智能問答裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。所述智能問答裝置可以包括:接收單元501、初始答案獲取單元502、抽象語義推薦處理單元503和最終答案獲取單元504。其中:
[0132]所述接收單元501、所述初始答案獲取單元502和所述抽象語義推薦處理單元503的說明可對應(yīng)參照圖4中所述接收單元401、所述初始答案獲取單元402和所述抽象語義推薦處理單元403的說明，不再贅述。
[0133]所述智能問答裝置還可以包括提取單元505，所述提取單元505適于從用戶輸入信息中提取與其抽象語義表達式中缺失語義成分對應(yīng)的填充內(nèi)容;最終答案獲取單元，還適于除根據(jù)所述第二語用信息外，還根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案。
[0134]在本實施例中，所述最終答案獲取單元，適于從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案，還適于除根據(jù)所述第二語用信息外，根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案。
[0135]本發(fā)明實施例通過除根據(jù)所述第二語用信息外，還根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案，從而可以從根據(jù)第二語用信息獲取的答案中進一步確定更加準確的答案，提高答案回復(fù)的準確性。
[0136]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解上述實施例的各種方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，該程序可以存儲于一計算機可讀存儲介質(zhì)中，存儲介質(zhì)可以包括:R0M、RAM、磁盤或光盤等。
[0137]雖然本發(fā)明披露如上，但本發(fā)明并非限定于此。任何本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，均可作各種更動與修改，因此本發(fā)明的保護范圍應(yīng)當以權(quán)利要求所限定的范圍為準。
【主權(quán)項】
1.一種智能問答方法，其特征在于，包括: 接收用戶輸入信息； 獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時，得到對應(yīng)的初始答案； 當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息； 從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答方法，其特征在于，所述第二語用信息對應(yīng)一個或多個第二語用關(guān)鍵詞，所述第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞，當所述第一語用關(guān)鍵詞和所述第二語用關(guān)鍵詞屬于同一詞類時，則對應(yīng)所述第一語用關(guān)鍵詞的第一語用信息與對應(yīng)所述第二語用關(guān)鍵詞的第二語用信息對應(yīng)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答方法，其特征在于，所述方法還包括: 預(yù)先為所述問答知識庫中每個答案設(shè)置第一語用信息，具體包括: 定義多個第一語用信息，每個第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞； 對每個所述初始答案進行分句處理； 根據(jù)所述第一語用關(guān)鍵詞為每個分句設(shè)置第一語用信息。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答方法，其特征在于，進行抽象語義推薦處理還得到抽象語義表達式，所述抽象語義表達式包括缺失語義成分，當從多個所述第一語用信息中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的分句為兩個以上時，所述方法還包括: 從用戶輸入信息中提取與其抽象語義表達式中缺失語義成分對應(yīng)的填充內(nèi)容； 除根據(jù)所述第二語用信息外，還根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能問答方法，其特征在于，所述抽象語義推薦處理包括: 對所述用戶輸入信息進行分詞處理，得到若干單獨詞； 分別對每個單獨詞進行詞性標注處理，得到每個單獨詞的詞性信息； 分別對每個單獨詞進行詞類判斷處理，得到每個單獨詞的詞類信息； 對所述抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集，所述抽象語義候選集包括多個抽象語義表達式； 根據(jù)所述詞性信息和詞類信息對抽象語義候選集中的抽象語義表達式進行匹配處理，得到與所述用戶輸入信息匹配的抽象語義表達式。6.一種智能問答裝置，其特征在于，包括: 接收單元，適于接收用戶輸入信息； 初始答案獲取單元，適于獲取所述用戶輸入信息與問答知識庫中所有問題的最高語義相似度值，當所述最高語義相似度值大于預(yù)設(shè)相似度閾值時， 得到對應(yīng)的初始答案； 抽象語義推薦處理單元，適于當所述初始答案包括多個分句，且所述多個分句至少對應(yīng)兩個以上的第一語用信息時，根據(jù)抽象語義數(shù)據(jù)庫對所述用戶輸入信息進行抽象語義推薦處理，得到與所述用戶輸入信息對應(yīng)的抽象語義表達式和抽象語義的類別，所述抽象語義數(shù)據(jù)庫包括多個類別的抽象語義，每個類別的抽象語義具有對應(yīng)的第二語用信息； 最終答案獲取單元，適于從所述初始答案中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的第一語用信息的分句作為最終答案。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能問答裝置，其特征在于，所述第二語用信息對應(yīng)一個或多個第二語用關(guān)鍵詞，所述第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞，當所述第一語用關(guān)鍵詞和所述第二語用關(guān)鍵詞屬于同一詞類時，則對應(yīng)所述第一語用關(guān)鍵詞的第一語用信息與對應(yīng)所述第二語用關(guān)鍵詞的第二語用信息對應(yīng)。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能問答裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 第一語用信息單元，適于定義多個第一語用信息，每個第一語用信息對應(yīng)一個或多個第一語用關(guān)鍵詞； 分句處理單元，適于對每個所述初始答案進行分句處理； 第一語用信息設(shè)置單元，適于根據(jù)所述第一語用關(guān)鍵詞為每個分句設(shè)置第一語用信息。9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能問答裝置，其特征在于，所述抽象語義表達式包括缺失語義成分，當從多個所述第一語用信息中提取與所述第二語用信息對應(yīng)的分句為兩個以上時，所述裝置還包括: 提取單元，適于從用戶輸入信息中提取與其抽象語義表達式中缺失語義成分對應(yīng)的填充內(nèi)容； 最終答案獲取單元，還適于除根據(jù)所述第二語用信息外，根據(jù)所述填充內(nèi)容從所述初始答案中提取與所述填充內(nèi)容對應(yīng)的分句作為最終答案。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能問答裝置，其特征在于，所述抽象語義推薦處理單元包括: 分詞子單元，適于對所述用戶輸入信息進行分詞處理，得到若干單獨詞； 詞性標注子單元，適于分別對每個單獨詞進行詞性標注處理，得到每個單獨詞的詞性信息； 詞類判斷子單元，適于分別對每個單獨詞進行詞類判斷處理，得到每個單獨詞的詞類信息； 搜索子單元，適于對抽象語義數(shù)據(jù)庫進行搜索處理，得到與所述用戶輸入信息相關(guān)的抽象語義候選集，所述抽象語義候選集包括多個抽象語義表達式； 匹配子單元，適于根據(jù)所述詞性信息和詞類信息對抽象語義候選集中的抽象語義表達式進行匹配處理，得到與所述用戶輸入信息匹配的抽象語義表達式。
【文檔編號】G06F17/30GK105912629SQ201610213623
【公開日】2016年8月31日
【申請日】2016年4月7日
【發(fā)明人】曾永梅, 朱頻頻
【申請人】上海智臻智能網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司