一种面向智能机器人的问答数据处理方法及装置制造方法及图纸

一种面向智能机器人的问答数据处理方法及装置，该方法包括：条件判断步骤，对用户输入的查询语句进行句法分析，判断查询语句是否属于知识图谱的查询范畴，如果属于，则执行知识图谱处理步骤；知识图谱处理步骤，利用预设知识图谱对查询语句进行处理，得到知识图谱处理结果；结果输出步骤，将知识图谱处理结果作为查询语句的答案输出至问答系统。该方法不仅能够大大减少用户获取答案所耗费的时间，还能够提高所得到的查询问题的答案的准确性，从而提高了智能机器人的用户体验。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】一种面向智能机器人的问答数据处理方法及装置，该方法包括：条件判断步骤，对用户输入的查询语句进行句法分析，判断查询语句是否属于知识图谱的查询范畴，如果属于，则执行知识图谱处理步骤；知识图谱处理步骤，利用预设知识图谱对查询语句进行处理，得到知识图谱处理结果；结果输出步骤，将知识图谱处理结果作为查询语句的答案输出至问答系统。该方法不仅能够大大减少用户获取答案所耗费的时间，还能够提高所得到的查询问题的答案的准确性，从而提高了智能机器人的用户体验。【专利说明】一种面向智能机器人的问答数据处理方法及装置
本专利技术涉及人机交互
，具体地说，涉及一种面向智能机器人的问答数据处理方法及装置。
技术介绍
对于问答交互系统来说，用户经常会提出一些特别复杂的查询，例如用户向问答交互系统输入诸如“姚明的身高是多少”或“姚明的老婆是干什么的”等问题。对于这类问题，传统的问答交互系统通常仅对用户输入的问题进行简单的处理转换并根据得到的关键字来从预先定义后的知识库中检索出相应数据，这种处理方式非常类似现有的搜索引擎。然而，传统的问答交互系统存在着诸多缺陷。一方面，传统的问答交互系统通常并不会去做语义理解，而这也就导致了其检索出的答案与问题本身的相关度很差，其返回的结果很可能完全不是用户所需要的；另一方面，传统的问答交互系统检索出的答案通常均比较长，这也就需要用户自己从问答交互系统给出的回答中提取出其所需要的信息，这也就耗费了大量的时间。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种面向智能机器人的问答数据处理方法，所述方法包括:条件判断步骤，对用户输入的查询语句进行句法分析，判断所述查询语句是否属于知识图谱的查询范畴，如果属于，则执行知识图谱处理步骤；知识图谱处理步骤，利用预设知识图谱对所述查询语句进行处理，得到知识图谱处理结果；结果输出步骤，将所述知识图谱处理结果作为所述查询语句的答案输出至问答系统。根据本专利技术的一个实施例，判断所述查询语句是否属于预设句式或包含预设关键词，如果是，则判定所述查询语句属于知识图谱的查询范畴。根据本专利技术的一个实施例，在所述条件判断步骤中，对所述查询语句进行预处理，以去除所述查询语句中的预设符号，并根据预处理结果判断所述查询语句是否属于知识图谱的查询范畴。根据本专利技术的一个实施例，所述知识图谱处理步骤包括:对所述查询语句进行语义解析来从所述查询语句中抽取出查询语句语义链；利用所述预设知识图谱对所述查询语句语义链进行检索，得到知识图谱处理结果O根据本专利技术的一个实施例，在所述知识图谱处理步骤中，还对所述查询语句语义链中的词语进行转换，以实现属性和关系信息的归一化。根据本专利技术的一个实施例，在所述知识图谱处理步骤中，对所述知识图谱中所包含的针对查询语句语义链中词语的节点进行优先级排序，根据优先级最高的节点来对所述查询语句语义链进行检索。本专利技术还提供了一种面向智能机器人的问答数据处理装置，所述装置包括:条件判断模块，用于对用户输入的查询语句进行句法分析，判断所述查询语句是否属于知识图谱的查询范畴，如果属于，则将所述查询语句传输到知识图谱处理模块；知识图谱处理模块，用于利用预设知识图谱对所述查询语句进行处理，得到知识图谱处理结果；结果输出模块，用于将所述知识图谱处理结果作为所述查询语句的答案输出至问答系统。根据本专利技术的一个实施例，所述条件判断模块配置为判断所述查询语句是否属于预设句式或包含预设关键词，如果是，则判定所述查询语句属于知识图谱的查询范畴。根据本专利技术的一个实施例，所述条件判断模块配置为对所述查询语句进行预处理，以去除所述查询语句中的预设符号，并根据预处理结果判断所述查询语句是否属于知识图谱的查询范畴。根据本专利技术的一个实施例，所述知识图谱处理模块配置为对所述查询语句进行语义解析来从所述查询语句中抽取出查询语句语义链，并利用所述预设知识图谱对所述查询语句语义链进行检索，得到知识图谱处理结果。根据本专利技术的一个实施例，所述知识图谱处理模块配置为还对所述查询语句语义链中的词语进行转换，以实现属性和关系信息的归一化。根据本专利技术的一个实施例，所述知识图谱处理模块配置为对所述知识图谱中所包含的针对查询语句语义链中词语的节点进行优先级排序，根据优先级最高的节点来对所述查询语句语义链进行检索。本专利技术所提供的面向智能机器人的问答数据处理方法及装置利用知识图谱来查询用户输入的查询问题的答案，该方法首先根据预先定义好的规则进行判断后利用知识图谱来处理符合规则的查询问题，随后通过知识图谱对查询问题进行语义理解和推理后可以得到准确的查询结果。该方法及装置不仅能够大大减少用户获取答案所耗费的时间，还能够提高所得到的查询问题的答案的准确性，从而提高了智能机器人的用户体验。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍:图1是根据本专利技术一个实施例的面向智能机器人的问答数据处理方法的流程图；图2是根据本专利技术一个实施例的知识图谱处理步骤的实现流程图；图3是根据本专利技术一个实施例的在知识图谱处理步骤中对查询语句进行处理的流程图；图4是根据本专利技术一个实施例的面向智能机器人的问答数据处理装置的结构示意图。【具体实施方式】以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本专利技术中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本专利技术实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本专利技术可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。针对现有技术中所存在的问题，本专利技术提供了一种基于知识图谱的面向智能机器人的问答数据处理方法。知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，其由节点(point)和边(edge)组成。在知识图谱中，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边表示实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。图1示出了本实施例所提供的基于知识图谱的面向智能机器人的问答数据处理方法的流程图。如图1所示，本实施例所提供的面向智能机器人的问答数据处理方法首先在步骤SlOl中对用户输入的查询语句进行句法分析，并在步骤S102中根据句法分析结果来判断步骤SI OI中所获取到的查询语句是否属于知识图谱的查询范畴。本实施例中，该方法在步骤SlOl中对用户输入的查询语句进行句法分析包括对查询语句进行预处理，以此去除本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向智能机器人的问答数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：条件判断步骤，对用户输入的查询语句进行句法分析，判断所述查询语句是否属于知识图谱的查询范畴，如果属于，则执行知识图谱处理步骤；知识图谱处理步骤，利用预设知识图谱对所述查询语句进行处理，得到知识图谱处理结果；结果输出步骤，将所述知识图谱处理结果作为所述查询语句的答案输出至问答系统。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孔德乾，
申请(专利权)人：北京光年无限科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11