【技术实现步骤摘要】
一种基于人机对话的智能问答方法和装置以及设备
本专利技术涉及人机对话
，尤其涉及一种基于人机对话的智能问答方法和装置以及设备。
技术介绍
随着人工智能的发展，人机对话在智能家居、智能助理等领域得到长足的发展。特别是近年来随着深度学习技术、自然语言处理技术和人工构造的知识库规模的提升，人机对话涌现出大量的研究成果和方案。然而，现有的基于人机对话的问答方案，一般是由人工来进行问答回复，人工成本高，问答回复的效率一般。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于人机对话的智能问答方法和装置以及设备，能够实现无需人工能够自动对人机对话进行问答回复，降低了人工成本，提高了问答回复的效率。根据本专利技术的一个方面，提供一种基于人机对话的智能问答方法，包括：采用卷积神经网络方式，对人机对话中的原始对话进行特征词语提取；根据所述提取的特征词语，对人机对话中的原始对话进行语句分类；采用问答匹配的方式，将所述语句分类标注在人机对话中的原始对话中；根据所述标注语句分类后的人机对话中的原始对话...
【技术保护点】
1.一种基于人机对话的智能问答方法，其特征在于，包括：/n采用卷积神经网络方式，对人机对话中的原始对话进行特征词语提取；/n根据所述提取的特征词语，对人机对话中的原始对话进行语句分类；/n采用问答匹配的方式，将所述语句分类标注在人机对话中的原始对话中；/n根据所述标注语句分类后的人机对话中的原始对话，来建立关联人机对话的问答对之间的匹配关系模型；/n根据所述建立的匹配关系模型，构建基于人机对话的问答对数据库；/n根据所述构建的基于人机对话的问答对数据库，对人机对话进行自动问答回复。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于人机对话的智能问答方法，其特征在于，包括：
采用卷积神经网络方式，对人机对话中的原始对话进行特征词语提取；
根据所述提取的特征词语，对人机对话中的原始对话进行语句分类；
采用问答匹配的方式，将所述语句分类标注在人机对话中的原始对话中；
根据所述标注语句分类后的人机对话中的原始对话，来建立关联人机对话的问答对之间的匹配关系模型；
根据所述建立的匹配关系模型，构建基于人机对话的问答对数据库；
根据所述构建的基于人机对话的问答对数据库，对人机对话进行自动问答回复。
2.如权利要求1所述的基于人机对话的智能问答方法，其特征在于，所述采用卷积神经网络方式，对人机对话中的原始对话进行特征词语提取，包括：
将卷积神经网络应用到人机对话中的原始对话的文本分类任务中，并采用所述应用到所述文本分类任务中的卷积神经网络中的至少两个不同的批尺寸的内核来提取所述原始对话中的关键信息的方式，对人机对话中的原始对话进行特征词语提取。
3.如权利要求1所述的基于人机对话的智能问答方法，其特征在于，所述根据所述标注语句分类后的人机对话中的原始对话，来建立关联人机对话的问答对之间的匹配关系模型，包括：
根据所述标注语句分类后的人机对话中的原始对话，采用卷积神经网络对所述标注语句分类后的人机对话中的原始对话中的每个句子进行编码，和将所述经编码后的每个句子的标注转换为向量，和将所述向量作为输入，输入到长短期记忆网络中，和将所述经编码后的每个句子的信息记录在长短期记忆网络层的实现单元中，和在输出时预测所述当前每个句子的标注输出，经过逻辑回归模型函数，将当前的输出层输出映射到对应的标注，来建立关联人机对话的问答对之间的匹配关系模型，来建立关联人机对话的问答对之间的匹配关系模型。
4.如权利要求1所述的基于人机对话的智能问答方法，其特征在于，所述根据所述建立的匹配关系模型，构建基于人机对话的问答对数据库，包括：
根据所述建立的匹配关系模型，对人机对话的每对问答对打上语句分类，根据所述打上的语句分类，构建基于人机对话的问答对数据库。
5.如权利要求1所述的基于人机对话的智能问答方法，其特征在于，在所述根据所述构建的基于人机对话的问答对数据库，对人机对话进行自动问答回复之后，还包括：
采用最佳匹配问答对的方式，对所述构建的基于人机对话的问答对数据库中的人机对话的问答对进行优化。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：李威，肖龙源，蔡振华，李稀敏，刘晓葳，
申请(专利权)人：厦门快商通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35
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