基于深度问答的答案检索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种基于深度问答的答案检索方法及装置，其中，方法包括：接收输入的查询语句；根据查询语句检索得到包含候选答案的网页；基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案；展现最终答案。通过本发明专利技术能够在搜索结果页面中直接展示与用户查询问题对应的答案，提高答案检索的相关度和准确度，以及提高搜索结果的呈现效果。

Method and device for searching answer based on depth question answer

The invention provides an answer based on deep question answering retrieval method and device, wherein the method comprises: receiving the query input; according to the query retrieval included the candidate answers \;\ analysis method, deep learning method and template matching method was used to obtain the first candidate answers, second candidate answers and third candidate answers based on according to the first second; candidate answers, the candidate answers and third candidate answers to determine the final answer; to show the final answer. The invention can directly display the answer corresponding to the user inquiry problem in the search result page, improve the relevance and accuracy of the answer search, and improve the rendering effect of the search result.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网
，尤其涉及一种基于深度问答的答案检索方法及装置。
技术介绍
深度问答(DeepQuestionandAnswer，DeepQA)，是指理解人类的语言，智能识别问题的含义，并从海量的互联网数据中提取问题的答案。随着互联网的快速发展，搜索引擎的功能日趋强大，用户对搜索引擎的期望也越来越高，开始由基本的相关网页召回向智能问答转变。当用户通过搜索引擎输入所要查询的问题时，希望获得的搜索结果不再是相关的网页，而希望能够直接获得问题的答案。然而，现有的搜索引擎技术仅能通过信息检索和文档摘要技术，向用户提供相关性较高的网页作为检索结果，用户需要结合网页标题、正文摘要甚至是网页链接等信息确定所要查看的网页，并自行提取所需答案。因此，现有的搜索引擎技术不具有深度问答功能，无法直接为用户提供问题答案，搜索结果的呈现效果差。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种基于深度问答的答案检索方法，该方法能够在搜索结果页面中直接展示与用户查询问题对应的答案，提高答案检索的相关度和准确度，以及提高搜索结果的呈现效果。本专利技术的第二个目的在于提出一种基于深度问答的答案检索装置。本专利技术的第三个目的在于提出一种终端。本专利技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术的第五个目的在于提出一种计算机程序产品。为了实现上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种基于深度问答的答案检索方法，包括：接收输入的查询语句；根据查询语句检索得到包含候选答案的网页；基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案；展现最终答案。本专利技术第一方面实施例提出的基于深度问答的答案检索方法，通过接收输入的查询语句，根据查询语句检索得到包含候选答案的网页，并基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案，根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案并展现。由此，能够在搜索结果页面中直接展示与用户查询问题对应的答案，提高答案检索的相关度和准确度，以及提高搜索结果的呈现效果。为了实现上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种基于深度问答的答案检索装置，包括：接收模块，用于接收输入的查询语句；检索模块，用于根据查询语句检索得到包含候选答案的网页；获取模块，用于基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；确定模块，用于根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案；展现模块，用于展现最终答案。本专利技术第二方面实施例提出的基于深度问答的答案检索装置，通过接收输入的查询语句，根据查询语句检索得到包含候选答案的网页，并基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案，根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案并展现。由此，能够在搜索结果页面中直接展示与用户查询问题对应的答案，提高答案检索的相关度和准确度，以及提高搜索结果的呈现效果。为了实现上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了一种终端，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器。其中，处理器被配置为执行以下步骤：接收输入的查询语句；根据查询语句检索得到包含候选答案的网页；基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案；展现最终答案。本专利技术第三方面实施例提出的终端，通过接收输入的查询语句，根据查询语句检索得到包含候选答案的网页，并基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案，根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案并展现。由此，能够在搜索结果页面中直接展示与用户查询问题对应的答案，提高答案检索的相关度和准确度，以及提高搜索结果的呈现效果。为了实现上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，当存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一种基于深度问答的答案检索方法，方法包括；接收输入的查询语句；根据查询语句检索得到包含候选答案的网页；基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案；展现最终答案。本专利技术第四方面实施例提出的非临时性计算机可读存储介质，通过接收输入的查询语句，根据查询语句检索得到包含候选答案的网页，并基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案，根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案并展现。由此，能够在搜索结果页面中直接展示与用户查询问题对应的答案，提高答案检索的相关度和准确度，以及提高搜索结果的呈现效果。为了实现上述目的，本专利技术第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令被处理器执行时，执行一种基于深度问答的答案检索方法，方法包括：接收输入的查询语句；根据查询语句检索得到包含候选答案的网页；基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案；展现最终答案。本专利技术第五方面实施例提出的计算机程序产品，通过接收输入的查询语句，根据查询语句检索得到包含候选答案的网页，并基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案，根据第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案确定最终答案并展现。由此，能够在搜索结果页面中直接展示与用户查询问题对应的答案，提高答案检索的相关度和准确度，以及提高搜索结果的呈现效果。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是本专利技术一实施例提出的基于深度问答的答案检索方法的流程示意图；图2是根据查询语句检索得到包含候选答案的网页的流程示意图；图3是基于深度学习方法获取第二候选答案的示意图；图4(a)是传统搜索引擎技术的搜索结果显示界面图；图4(b)是采用本实施例提出的答案检索方法的搜索引擎的搜索结果显示界面图；图5是本专利技术另一实施例提出的基于深度问答的答案检索方法的流程示意图；图6是本专利技术一实施例提出的基于深度问答的答案检索装置的结构示意图；图7是本专利技术另一实施例提出的基于深度问答的答案检索装置的结构示意图；图8是本专利技术又一实施例提出的基于深度问答的答案检索装置的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。相反，本专利技术的实施例包括落入所附加权利要求书的精神本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，包括：接收输入的查询语句；根据所述查询语句检索得到包含候选答案的网页；基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；根据所述第一候选答案、所述第二候选答案以及所述第三候选答案确定最终答案；展现所述最终答案。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，包括：接收输入的查询语句；根据所述查询语句检索得到包含候选答案的网页；基于网页分析方法、深度学习方法以及模板匹配方法分别获取第一候选答案、第二候选答案以及第三候选答案；根据所述第一候选答案、所述第二候选答案以及所述第三候选答案确定最终答案；展现所述最终答案。2.如权利要求1所述的基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，根据所述查询语句检索得到包含候选答案的网页，包括：对所述查询语句进行分析处理，并生成所述查询语句的特征，其中，所述分析处理包括分词、词性标注、命名实体识别、语义角色标注、句法依存分析、语义依存分析中的一种或多种；根据所述特征检索得到包含候选答案的网页。3.如权利要求1所述的基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，基于网页分析方法获取第一候选答案，包括：对所述包含候选答案的网页进行结构分析和内容分析，以获取所述网页中句子的结构信息和内容信息；根据所述结构信息和所述内容信息以及所述查询语句的特征从所述网页中的句子筛选出第一候选答案。4.如权利要求1所述的基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，基于深度学习方法获取第二候选答案，包括：获取所述查询语句的句向量、所述网页中的候选答案句向量和结构化知识库中的结构化知识向量；将所述查询语句的句向量、所述网页中的候选答案句向量和所述结构化知识向量输入至卷积神经网络，以生成中间信息向量；将所述中间信息向量作为输入，输入至循环神经网络，以生成第二候选答案。5.如权利要求1所述的基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，基于模板匹配方法获取第三候选答案，包括：获取所述包含候选答案的网页中的候选答案；对所述候选答案进行语义分析，以提取所述候选答案的词语特征；根据所述词语特征从答案模板库中匹配得到候选模板；获取所述候选模板与所述查询语句的相关性，并根据所述相关性确定答案模板；根据所述答案模板生成所述第三候选答案。6.如权利要求1所述的基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，根据所述第一候选答案、所述第二候选答案以及所述第三候选答案确定最终答案，包括：对所述第一候选答案、所述第二候选答案以及所述第三候选进行打分并排序；获取得分最高的候选答案，并判断所述得分最高的候选答案的得分是否大于预设分数；如果大于所述预设分数，则确定所述得分最高的候选答案为最终答案。7.如权利要求1所述的基于深度问答的答案检索方法，其特征在于，展现所述最终答案，包括：在搜索结果提供页面预设位置直接展现所述最终答案。8.一种基于深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雄，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11