一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置，其中的方法具体包括：接收当前自然语言问题；确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率；在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时，依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图；依据所述问题意图，得到所述当前自然语言问题对应的答案；输出所述当前自然语言问题对应的答案。本发明专利技术实施例能够提高答案反馈效率，以及降低答案的反馈延迟，且能够提高问题意图及答案的准确度。

A method and device for dealing with problems, a device for dealing with problems.

An embodiment of the present invention provides a problem processing method and device, and a device for problem processing, in which the method specifically includes receiving the current natural language problem, determining the integrity probability corresponding to the current natural language problem, and when the integrity probability of the current natural language question exceeds the probability threshold. According to the current natural language problem, we derive the intention of the problem corresponding to the current natural language problem, and obtain the answers to the current natural language problems according to the intention of the problem, and output the answers to the current natural language problems. The embodiment of the invention can improve the efficiency of answer feedback, reduce the delay of answer feedback, and improve the accuracy of question intention and answer.

【技术实现步骤摘要】
一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置
本专利技术涉及人工智能
，特别是涉及一种问题处理方法和装置、一种用于问题处理的装置。
技术介绍
目前，问题回答(QA，QuestionAnswering)为人工智能领域的经典问题，其被广泛应用于人机交互、人机竞赛等场景中。假设用户向智能系统提交的某自然语言问题为“被誉为CD之父的是哪位”，则计算机系统将针对该自然语言问题尝试返回用自然语言表达的正确答案，例如“大贺典雄”等，正如一个人所做的那样。针对计算机系统处理自然语言问题的要求，已经广泛开发了自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)技术，以利用非结构化的数据解决大多数的QA问题。在实际应用中，用户在向智能系统提交的语音或者文本形式的问题内容的过程中，通常按照顺序进行该问题内容的提交；故现有的问题处理方案通常在接收完整的问题内容后，再对完整的问题内容进行处理，以得到相应的答案，并输出该答案。然而，现有的问题处理方案容易导致答案的反馈延迟较长。而在人机交互的场景下，答案的反馈延迟较长，将影响用户的使用体验。或者，在例如人机竞赛的场景下，较长的反馈延迟将直接决定竞赛结果，因此将影响人工智能技术的发展。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的问题处理方法、问题处理装置及用于问题处理的装置，本专利技术实施例能够提高答案反馈效率，以及降低答案的反馈延迟，且能够提高问题意图及答案的准确度。为了解决上述问题，本专利技术公开了一种问题处理方法，包括：接收当前自然语言问题；确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率；在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时，依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图；依据所述问题意图，得到所述当前自然语言问题对应的答案；输出所述当前自然语言问题对应的答案。另一方面，本专利技术公开了一种问题处理装置，包括：问题接收模块，用于接收当前自然语言问题；概率确定模块，用于确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率；意图推导模块，用于在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时，依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图；答案获取模块，用于依据所述问题意图，得到所述当前自然语言问题对应的答案；以及答案输出模块，用于输出所述当前自然语言问题对应的答案。可选地，所述概率确定模块包括：特征提取子模块，用于提取所述当前自然语言问题对应的特征；所述特征包括：所述当前自然语言问题对应的问题长度、是否包括疑问词、是否包括词法答案类型LAT词、以及结束字符对应的信息中的至少一种；以及概率确定子模块，用于依据所述当前自然语言问题对应的特征，确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率。可选地，所述概率确定子模块包括：模型确定单元，用于将所述当前自然语言问题对应的特征输入至完整性判断模型，得到所述完整性判断模型输出的完整性概率；其中，所述完整性判断模型依据完整问题样本和不完整问题样本训练得到。可选地，所述当前自然语言问题的结束字符对应的信息包括如下信息中的至少一种：所述当前自然语言问题的结束字符对应的词性、所述当前自然语言问题的结束字符的出现频率、所述当前自然语言问题的结束字符与上下文字符的共现频率、以及所述当前自然语言问题的结束字符对应的依存边信息。可选地，所述意图推导模块包括：识别子模块，用于从所述当前自然语言问题中识别出当前LAT指向性词；查找子模块，用于依据所述当前LAT指向性词，在预先建立的LAT指向性词与LAT词之间的映射关系中进行查找，以得到所述当前LAT指向性词对应的目标LAT词；以及第一意图确定子模块，用于依据所述目标LAT词，得到所述当前自然语言问题对应的问题意图。可选地，所述意图推导模块包括：句法分析子模块，用于对所述当前自然语言问题进行依存句法分析，以得到对应的依存句法分析结果；核心语义单元提取子模块，用于从所述依存句法分析结果中提取核心语义单元；以及第二意图确定子模块，用于依据所述核心语义单元，得到所述当前自然语言问题对应的问题意图。可选地，所述依存句法分析结果为依存树；则，所述核心语义单元提取子模块包括：第一提取单元，用于若所述依存树中的疑问词后紧邻的词汇为名词或者名词短语，则提取所述名词或者名词短语作为所述核心语义单元；和/或，第二提取单元，用于若所述依存树中的疑问词处于所述当前自然语言问题的末尾，则提取距离所述疑问词最近的名词或者名词短语，作为所述核心语义单元；和/或，第三提取单元，用于若所述依存树中的疑问词后紧邻的词汇为动词，则提取所述当前自然语言问题中最后出现的名词或者名词短语，作为所述核心语义单元。可选地，所述答案获取模块包括：搜索子模块，用于依据所述当前自然语言问题进行搜索，以得到所述问题对应的搜索结果；实体词识别子模块，用于识别所述搜索结果中的多个实体词，将各实体词作为候选答案；以及答案选择子模块，用于依据排序特征，从所述多个候选答案中选择一个，作为所述当前自然语言问题对应的答案；其中，所述排序特征包括：所述实体词与所述问题意图之间的匹配度。可选地，所述排序特征还包括：实体词的出现频率、和/或实体词对应百科词条的内容与当前自然语言问题之间的匹配度。再一方面，本专利技术公开了一种用于问题处理的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：接收当前自然语言问题；确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率；在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时，依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图；依据所述问题意图，得到所述当前自然语言问题对应的答案；输出所述当前自然语言问题对应的答案。本专利技术实施例包括以下优点：本专利技术实施例可以在接收完整的自然语言问题之前对所接收的当前自然语言问题进行处理，这样，本专利技术实施例能够在接收完整的自然语言问题之前，提前按照推导得到的问题意图获得该当前自然语言问题对应的答案，因此能够提高答案反馈效率，以及降低答案的反馈延迟。并且，本专利技术实施例在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值的情况下，通过推导得到当前自然语言问题对应的问题意图，由于可以通过上述概率阈值对当前自然语言问题对应的问题意图的推导时机进行控制，故可以通过上述概率阈值控制推导得到的问题意图的准确度，因此能够提高问题意图及答案的准确度。附图说明图1是本专利技术的一种问题处理方法的应用环境的示意图；图2是本专利技术的一种问题处理方法实施例的步骤流程图；图3是本专利技术的一种问题处理装置实施例的结构框图；图4是本专利技术的一种用于问题处理的装置900作为终端时的框图；及图5是本专利技术的一种用于问题处理的装置作为服务器时的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。针对现有方案中存在的答案的反馈延迟较长的技术问题，本专利技术实施例提供了一种问题处理方案，该方案在接收当前自然语言问题后，可以确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率，并在所述当前自然本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种问题处理方法，其特征在于，包括：接收当前自然语言问题；确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率；在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时，依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图；依据所述问题意图，得到所述当前自然语言问题对应的答案；输出所述当前自然语言问题对应的答案。

【技术特征摘要】
1.一种问题处理方法，其特征在于，包括：接收当前自然语言问题；确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率；在所述当前自然语言问题的完整性概率超过概率阈值时，依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图；依据所述问题意图，得到所述当前自然语言问题对应的答案；输出所述当前自然语言问题对应的答案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率的步骤，包括：提取所述当前自然语言问题对应的特征；所述特征包括：所述当前自然语言问题对应的问题长度、是否包括疑问词、是否包括词法答案类型LAT词、以及结束字符对应的信息中的至少一种；依据所述当前自然语言问题对应的特征，确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述当前自然语言问题对应的特征，确定所述当前自然语言问题对应的完整性概率的步骤，包括：将所述当前自然语言问题对应的特征输入至完整性判断模型，得到所述完整性判断模型输出的完整性概率；其中，所述完整性判断模型依据完整问题样本和不完整问题样本训练得到。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当前自然语言问题的结束字符对应的信息包括如下信息中的至少一种：所述当前自然语言问题的结束字符对应的词性、所述当前自然语言问题的结束字符的出现频率、所述当前自然语言问题的结束字符与上下文字符的共现频率、以及所述当前自然语言问题的结束字符对应的依存边信息。5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，所述依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图的步骤，包括：从所述当前自然语言问题中识别出当前LAT指向性词；依据所述当前LAT指向性词，在预先建立的LAT指向性词与LAT词之间的映射关系中进行查找，以得到所述当前LAT指向性词对应的目标LAT词；依据所述目标LAT词，得到所述当前自然语言问题对应的问题意图。6.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，所述依据所述当前自然语言问题推导得到所述当前自然语言问题对应的问题意图的步骤，包括：对所述当前自然语言问题进行依存句法分析，以得到对应的依存句法分析结果；从所述依存句法分析结果中提取核心语义单元；依据所述核心语义单元，得到所述当前自然语...

【专利技术属性】
技术研发人员：邸楠，
申请(专利权)人：北京搜狗科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11