一种智能问答系统及其主题判别方法和装置制造方法及图纸

本申请提供一种智能问答系统及其主题判别方法和装置，其中方法包括：获取用户的提问信息；根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题，所述主题判别模型由动态样本训练得到，所述动态样本包括：点击样本数据以及知识库样本数据。本申请提高了主题识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及网络技术，特别涉及一种智能问答系统及其主题判别方法和装置。
技术介绍
智能问答系统是为了解决用户的问答需求，设计的一种快速且自动回答用户提问的系统。当用户提出一个问题时，智能问答系统将识别该问题对应的主题(即，何种类型的问题)，并据此由系统自身的知识库中检索出与该主题对应的答案，返回至用户。相关技术中，可以通过模型识别用户提问的主题，该模型通常是根据知识库中的样本训练得到，实践发现，由该模型识别的提问主题的准确度不高，有时出现返回的答案与用户提问不是一个主题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种智能问答系统及其主题判别方法和装置，以提升主题判别的准确度。具体地，本申请是通过如下技术方案实现的：第一方面，提供一种智能问答系统的主题判别方法，包括：获取用户的提问信息；根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题，所述主题判别模型由动态样本训练得到，所述动态样本包括：点击样本数据以及知识库样本数据。第二方面，提供一种智能问答系统的主题判别方法，包括：获取点击样本数据以及知识库样本数据；根据所述点击样本数据以及知识库样本数据，训练得到主题判别模型，所述主题判别模型用于对用户的提问信息进行主题判别。第三方面，提供一种智能问答系统的主题判别装置，包括：信息获取模块，用于获取用户的提问信息；主题识别模块，用于根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题，所述主题判别模型由动态样本训练得到，所述动态样本包括：点击样本数据以及知识库样本数据。第四方面，提供一种智能问答系统的主题判别装置，包括：样本获取模块，用于获取点击样本数据以及知识库样本数据；模型训练模块，用于根据所述点击样本数据以及知识库样本数据，训练得到主题判别模型，所述主题判别模型用于对用户的提问信息进行主题判别。第五方面，提供一种智能问答系统，包括：前端接收模块、主题判别模块和搜索引擎模块；所述前端接收模块，用于接收用户的提问信息，并传输至主题判别装置；所述主题判别模块，用于根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题；所述搜索引擎模块，用于根据所述提问信息对应的提问主题，选取与所述提问信息对应的答案信息，返回至所述前端接收模块。本申请提供的智能问答系统及其主题判别方法和装置，通过使用主题判别模型来识别提问信息对应的主题，而该主题判别模型是由包括知识库和点击样本的动态样本训练得到，动态样本的使用能够及时获取符合用户期望的样本数据，使得训练得到的模型也更加符合用户的实际提问期望，从而根据该模型识别的主题的准确度更高。附图说明图1是本申请一示例性实施例示出的一种智能客服的问答界面一；图2是本申请一示例性实施例示出的一种智能问答系统的系统架构；图3是本申请一示例性实施例示出的智能客服的问答界面二；图4是本申请一示例性实施例示出的智能客服的问答界面三；图5是本申请一示例性实施例示出的搜索引擎分类示意图；图6是本申请一示例性实施例示出的主题判别方法的流程图；图7是本申请一示例性实施例示出的一种主题判别装置的结构图；图8是本申请一示例性实施例示出的另一种主题判别装置的结构图；图9是本申请一示例性实施例示出的模型训练流程图；图10是本申请一示例性实施例示出的又一种主题判别装置的结构图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。本申请实施例的主题判别方法和装置，应用于智能问答系统，智能问答系统是为了解决用户的问答需求，设计的一种快速且自动回答用户提问的系统。例如，有些企业会收到客户各种各样的咨询问题，如果采用人工客服的方式为用户解答问题，不仅大大耗费人力成本，而且答复效率也比较低，而智能问答系统将可以基于该企业的一些业务知识，自动回答用户的提问。比如，支付宝的智能小宝就是其中一种智能问答系统，只要用户输入自己的问题(例如，支付宝支付密码忘记怎么办？)，智能小宝将自动为用户解答。参见图1的示例，示出了一种智能客服的问答界面。图1所示的这种自动问答的智能问答系统，可以明显加快企业服务用户的效率，智能问答系统的系统架构可以参见图2的示例。本申请实施例中，智能问答系统可以包括前端接收模块21、主题判别模块22和搜索引擎模块23，还可以包括知识库24和日志模块25。其中，知识库24中存储有作为智能问答系统底层支撑的知识点，如下示例一个知识点，一个知识点可以包括“问题+答案”：问题title：支付宝支付密码忘记怎么办？答案answer：若您的支付密码忘记被锁定，请打开支付宝网站，点击页面右上角【服务大厅】—【自助服务】—【重置支付密码】。如上是一个知识点，知识库中不仅存储该知识点，还存储知识点对应的类目，类目即知识点主题，例如，密码类，转账类等，类目用于表示该知识点是什么类型的问答信息；“知识点+知识点类目”可以作为数据库中的一个存储单位。在知识库中，存储有很多这样的存储单元，具体实施中，企业可以专门安排管理人员负责知识库的日常维护，包括在知识库中新增、修改或者删除知识点及其类目，例如，管理人员可以将企业的业务相关知识以上述存储单元的形式输入知识库中存储。搜索引擎模块23，是智能问答系统的又一个底层支撑，其可以从知识库中存储的众多知识点中，检索到一个最为匹配用户提问信息的知识点来回答用户。例如，对于用户的提问信息“支付宝支付密码忘记怎么办”，搜索引擎模块23可以检索到对应的答案“若您的支付密码忘记被锁定，请打开支付宝网站……”返回给用户。具体实现中，搜索引擎模块23可以对众多知识点进行排序，将排序分值最高或较高的知识点答案返给用户，排序方法可以如下：各个知识点，按照两个方面的分值进行加权，例如，s＝x+y，其中，s是某个知识点的总分值，x是提问信息与知识点的title的匹配分值，y是提问信息的主题与知识点的类目的匹配分值。可见，“提问信息的主题”识别的准确与否，将直接影响到知识点的评分分值，也影响搜索引擎模块23对知识点的排序准确性，只有正确判断出用户提问信息对应的提问主题，才能反馈更加匹配的答案给用户。基于此，本申请实施例的智能问答系统的主题判别方法，将用于描述如何识别用户提问信息对应的提问主题。如图2所示，识别主题是由智能问答系统中的主题判别模块22执行，依据该智能问答系统执行的自动问答流程，如图2中的虚线箭头所示：前端接收模块21是类似于展示图1所示界面的模块，可以接收到用户输入的提问信息，并将该问题传输至主题判别模块22。主题判别模块22将识别该提问信息的提问主题(例如，密码类，转账类、期限类等)，并将识别到的主题通知搜索引擎模块23。搜索引擎模块23可以根据主题对知识库中的知识点进行排序，得到与提问信息对应的答案信息，返回至前端接收模块。继续结合参见图2，主题判别模块22是依据“主题判别模型”对用户的提问信息进行主题识别，而该“主题判别模型”是由模型训练器26来得到，模型训练器26可以本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能问答系统的主题判别方法，其特征在于，包括：获取用户的提问信息；根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题，所述主题判别模型由动态样本训练得到，所述动态样本包括：点击样本数据以及知识库样本数据。

【技术特征摘要】
1.一种智能问答系统的主题判别方法，其特征在于，包括：获取用户的提问信息；根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题，所述主题判别模型由动态样本训练得到，所述动态样本包括：点击样本数据以及知识库样本数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主题判别模型，包括：分类模型和多意图识别模型；所述根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题，包括：通过所述分类模型，识别所述提问主题对应的主题大类；通过所述多意图识别模型确定所述提问主题是所述主题大类下的多个主题中的其中一个。3.一种智能问答系统的主题判别方法，其特征在于，包括：获取点击样本数据以及知识库样本数据；根据所述点击样本数据以及知识库样本数据，训练得到主题判别模型，所述主题判别模型用于对用户的提问信息进行主题判别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取点击样本数据，包括：定期获取所述点击样本数据。5.一种智能问答系统的主题判别装置，其特征在于，包括：信息获取模块，用于获取用户的提问信息；主题识别模块，用于根据主题判别模型对所述提问信息进行判别，得到所述提问信息对应的提问主题，所述主题判别模型由动态样本训练得到，所述动态样本包括：点击样本数据以及知识库样本数据。6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述主题判别模型，包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王义，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY