智能问答模型优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种智能问答模型优化方法及装置，该方法包括：获取智能问答系统的目标问题，目标问题为智能问答系统未反馈答案的问题；通过终端接收反馈的目标问题的人工答案；通过训练好的阅读理解模型，从智能问答系统的知识库中获取目标问题的模型答案；根据智能问答系统的目标问题、目标问题的人工答案及模型答案，对智能问答模型进行优化。本发明专利技术通过目标问题的人工答案及模型答案对智能问答模型进行优化，在提高智能问答模型优化效率的同时，兼顾提高智能问答模型优化效果。

【技术实现步骤摘要】
智能问答模型优化方法及装置
本专利技术涉及知识问答
，尤其涉及智能问答模型优化方法及装置。
技术介绍
本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。智能问答系统是一种针对自然语言处理的新型信息检索系统，其是将积累的无序预料信息进行科学和有序的整理，建立基于知识库的智能问答模型。目前，基于知识库的智能问答系统已在传统智能检索的基础上增加了机器学习，在各个领域中广泛应用。虽然智能问答系统已能够针对大部分问题进行回答，然而由于语义理解的复杂性，目前智能问答系统仍存在无法回答的问题。同时由于智能问答系统的日均交互量巨大，无法回答的问题也较多，通常是以报表的形式将智能问答系统未回答的问题进行整理和反馈。在对智能问答模型进行优化时，智能问答系统的维护优化人员花费大量的时间和精力对智能问答系统未回答的问题进行梳理，然后维护到智能问答系统的知识库中。进而通过该知识库中维护更新的问答对智能问答模型进行手动训练和优化，导致整个智能问答模型优化过程较长，效率普遍较低；同时智能问答本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能问答模型优化方法，其特征在于，包括：/n获取智能问答系统的目标问题，目标问题为智能问答系统未反馈答案的问题；/n通过终端接收反馈的目标问题的人工答案；/n通过训练好的阅读理解模型，从智能问答系统的知识库中获取目标问题的模型答案；/n根据智能问答系统的目标问题、目标问题的人工答案及模型答案，对智能问答模型进行优化。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能问答模型优化方法，其特征在于，包括：
获取智能问答系统的目标问题，目标问题为智能问答系统未反馈答案的问题；
通过终端接收反馈的目标问题的人工答案；
通过训练好的阅读理解模型，从智能问答系统的知识库中获取目标问题的模型答案；
根据智能问答系统的目标问题、目标问题的人工答案及模型答案，对智能问答模型进行优化。


2.如权利要求1所述的智能问答模型优化方法，其特征在于，还包括：
对智能问答系统的目标问题进行聚类，获得聚类后的目标问题集；
通过终端接收反馈的目标问题的人工答案，包括：
通过终端接收反馈的目标问题集的人工答案；
通过训练好的阅读理解模型，从智能问答系统的知识库中获取目标问题的模型答案，包括：
通过训练好的阅读理解模型，从智能问答系统的知识库中获取目标问题集的模型答案；
根据智能问答系统的目标问题、目标问题的人工答案及模型答案，对智能问答模型进行优化，包括：
根据智能问答系统的目标问题集、目标问题集的人工答案及模型答案，对智能问答模型进行优化。


3.如权利要求1所述的智能问答模型优化方法，其特征在于，通过如下步骤获得训练好的阅读理解模型：
将智能问答系统的知识库知识作为阅读理解语料库；
根据阅读理解语料库，利用深度学习及端到端的阅读理解技术训练阅读理解模型，获得训练好的阅读理解模型。


4.如权利要求1所述的智能问答模型优化方法，其特征在于，通过训练好的阅读理解模型，从智能问答系统的知识库中获取目标问题的模型答案，包括：
通过训练好的阅读理解模型，从智能问答系统的知识库中获取与目标问题的相似度不小于预设相似度的知识库已有问题；
将与目标问题的相似度不小于预设相似度的知识库已有问题对应的至少一个答案作为目标问题的模型答案。


5.如权利要求4所述的智能问答模型优化方法，其特征在于，将与目标问题...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋雨，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11