一种基于历史对话信息的问答匹配方法及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于历史对话信息的问答匹配方法及相关装置，该方法中将当前会话中的待回复提问依据预设数量历史问答转换成标准待回复提问，基于标准待回复提问进行文本匹配，其中，标准待回复提问中包括待回复提问中缺失的关键信息，该关键信息可以明确表明待回复提问的意图，因此，在基于标准待回复提问进行文本匹配时，由于意图明确，可以准确匹配目标回答，避免了现有技术中由于问句不能明确表明用户意图，导致客服机器人出现答复错误或者不答复等意外情况的出现。

【技术实现步骤摘要】
一种基于历史对话信息的问答匹配方法及相关装置
本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种基于历史对话信息的问答匹配方法及相关装置。
技术介绍
在目前的机器客服系统中，主要是通过客服机器人来答复客户的问题，机器客服可以同时处理多通电话，24小时无间断地工作，其速度效率远高于人工客服。但是，由于人们的语言交流习惯，当关键信息刚刚出现过时，用户的下一句问句往往会省略该关键信息。例如，用户刚刚问了“北京今天天气怎么样”，客服机器人会依据问句中的关键信息去知识库中匹配答案进行回答，若用户继续想问明天天气，他往往会问“那明天呢”，而不是问“北京明天天气怎么样”。在此种情况下，如果直接采用当前问句“那明天呢”去寻找答案，不能明确表明用户意图，导致客服机器人出现答复错误或者不答复等意外情况。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种基于历史对话信息的问答匹配方法及相关装置，用以解决在机器客服系统中，当前问句不含关键信息，不能明确表明用户意图，导致客服机器人出现答复错误或者不答复等意外情况的问题，具体方案如下：一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于历史对话信息的问答匹配方法，其特征在于，包括：/n在检测到当前会话中包括待回复提问的情况下，获取所述当前会话中预设数量的历史问答；/n基于所述预设数量的历史问答和所述待回复提问，确定所述待回复提问中缺失的关键信息和所述关键信息的位置；/n将所述关键信息依据所述位置添加到所述待回复提问中，生成标准待回复提问；/n在预设的问答知识库中对所述标准待回复提问进行文本匹配，确定所述标准待回复提问匹配的目标回答。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于历史对话信息的问答匹配方法，其特征在于，包括：
在检测到当前会话中包括待回复提问的情况下，获取所述当前会话中预设数量的历史问答；
基于所述预设数量的历史问答和所述待回复提问，确定所述待回复提问中缺失的关键信息和所述关键信息的位置；
将所述关键信息依据所述位置添加到所述待回复提问中，生成标准待回复提问；
在预设的问答知识库中对所述标准待回复提问进行文本匹配，确定所述标准待回复提问匹配的目标回答。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述预设数量的历史问答和所述待回复提问，确定所述待回复提问中缺失的关键信息，包括：
将所述预设数量历史问答与所述待回复提问进行拼接，得到第一拼接文本；
基于所述第一拼接文本确定所述待回复提问中缺失的关键信息。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述预设数量历史问答与所述待回复提问进行拼接，得到第一拼接文本，包括：
获取所述待回复提问中的纯文本信息，对所述纯文本信息进行预处理，得到目标纯文本，其中，所述预处理包括：分词、去停用词和调整语序中的至少一个；
依据时间顺序将所述预设数量的历史问答和所述目标纯文本进行拼接，得到第一拼接文本。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述第一拼接文本确定所述待回复提问中缺失的关键信息，包括：
依据预设的深度学习模型将所述第一拼接文本转换成高维特征向量；
基于所述高维特征向量传递给预设的神经网络模型得到所述待回复提问中的缺失的关键信息以及所述关键信息所处位置。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在预设的问答知识库中对所述标准待回复提问进行文本匹配，确定所述标准待回复提问匹配的目标回答，包括：
在所述预设的问答知识库中选取与所述标准待回复提问匹配的目标问答知识库，其中，所述目标问答知识库中包含至少一个知识文本；
将所述标准待回复提问与所述目标问答知识库中每个知识文本进行拼接，得到各个第二拼接文本；
计...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢露露，管扬，金忠孝，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，上海汽车工业集团总公司，
类型：发明
国别省市：上海;31