一种信息交互方法及设备技术

本申请提出一种信息交互方法及设备。该方法包括：接收接收来自于智能设备的查询请求，根据查询请求得到用户查询语句文本；获取知识库中与所述查询语句文本中实体指称对应的实体，并选择一个核心实体，根据所述核心实体的属性信息得到所述核心实体的候选三元组集合；抽取所述用户查询语句文本中的关系信息得到关系集合，将所述关系集合中的关系分别与所述核心实体组合得到候选逻辑表达式集合；筛选所述候选逻辑表达式，得到所述查询请求对应的候选答案集合；根据所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度选择所述查询请求对应的答案；向所述智能设备发送查询响应，所述查询响应携带所述查询请求对应的答案。

【技术实现步骤摘要】
一种信息交互方法及设备
本申请涉及通信技术，尤其涉及一种信息交互方法及设备。
技术介绍
随着以深度学习为代表的人工智能技术的快速发展，人机对话成为人工智能产品(比如，智能音箱、智能电视、智能手机等)的代表性标志，得到工业界和学术界的广泛关注。人机对话产品不断涌现。其中，知识问答作为人机对话的重要形式，也是语音交互中的一个典型场景，问答系统为人类用更简单自然的方式与机器进行交互提供了可能。问答系统的研究，是语义计算和自然语言处理的综合型应用，包含多种典型自然语言处理基本模型，例如实体识别，语义匹配等。当前学术界的研究往往仅关注单一模型在某一具体问题上的效果，而忽视在系统整体中的实用性，工业界的研究又出于对准确率和结果的可控性考虑，多数采用了在单一领域进行简单语义匹配的方法，限制了问答系统的领域扩展、知识更新和语义泛化能力。虽然知识问答在智能产品上已经产生了大量的应用，但是要实现人与机器之间更自然的口语化问答还有待研究。目前的问答系统多是基于字面信息的语义解析和模板匹配，一方面很难克服语言的歧义性精准理解用户多样化的问题，另一方面由于其严重的依赖人工，昂贵的人力成本使其难以支撑新业务领域的拓展和快速的知识系统更新。因此，需要提供一种使机器拥有更完善的口语化理解能力以及快速的领域扩展和知识更新机制的信息交互方法以完成人机交互过程。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种信息交互方法，用以在人机交互过程中，通过对海量语料和大规模的知识图谱的学习，对用户问题进行深层次、知识化理解，结合知识查询、知识计算等多种技术，提供多领域、细粒度的知识问答系统，使得机器拥有更完善的口语化理解能力以及快速的领域扩展和知识更新机制，进而提高用户体验。第一方面，本申请实施例提供的一种信息交互方法，包括：接收来自于智能设备的查询请求，根据查询请求得到用户查询语句文本；识别得到查询语句文本中的实体指称，获取知识库中与实体指称对应的实体；从实体指称对应的实体中选择一个核心实体，并根据知识库中核心实体的属性信息得到核心实体的候选三元组集合，候选三元组集合中包括至少一个候选三元组，候选三元组用于描述核心实体与一个核心实体属性间的关系；抽取用户查询语句文本中的关系信息得到关系集合，将关系集合中的关系分别与核心实体组合，得到候选逻辑表达式集合；根据用户查询语句文本的依存关系，筛选候选逻辑表达式，并根据筛选后的候选逻辑表达式集合以及核心实体的候选三元组集合，得到查询请求对应的候选答案集合；确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度，并根据查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度选择查询请求对应的答案；向智能设备发送查询响应，查询响应携带查询请求对应的答案。本申请的实施中，从实体指称对应的实体中选择一个核心实体，具体包括：获取实体指称对应的实体的信息丰富度以及搜索热度；将实体指称对应的实体的搜索热度归一化后作为权重与实体指称对应的实体的信息丰富度相乘，得到实体指称对应的实体的分值；根据实体指称对应的实体的分值选择一个核心实体。本申请的实施中，确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度，具体包括：确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的实体的语义向量间的相似度；确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的路径的语义向量间的相似度；将查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的实体的语义向量间的相似度与查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的路径的语义向量间的相似度相加，得到查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度。本申请的实施中，根据查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度选择查询请求对应的答案，包括：在查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度中，获取最大相似度以及与最大相似度间的差值在设定间隔值之内的相似度，将获取到的相似度所对应的答案确定为预测答案，得到预测答案集合；选择预测答案集合中相似度大于或等于设定阈值的预测答案，作为查询请求对应的答案。本申请的实施中，核心实体的属性信息至少包括以核心实体为起始节点的路径上的至少一跳节点所对应的实体；其中，在知识图谱中，以核心实体为起始节点的子树中包括至少一条路径，该路径上至少包括一跳节点，其中相邻两跳节点对应于存在关系的两个实体。第二方面，本申请实施例提供的一种服务器，包括：接收模块，用于接收来自于智能设备的查询请求，根据查询请求得到用户查询语句文本；实体指称获取模块，用于识别得到查询语句文本中的实体指称，获取知识库中与实体指称对应的实体；核心实体候选三元组确定模块，用于从实体指称对应的实体中选择一个核心实体，并根据知识库中核心实体的属性信息得到核心实体的候选三元组集合，候选三元组集合中包括至少一个候选三元组，其中每个候选三元组用于描述核心实体与一个核心实体属性间的关系；候选逻辑表达式集合确定模块，用于抽取用户查询语句文本中的关系信息得到关系集合，将关系集合中的关系分别与核心实体组合，得到候选逻辑表达式集合；候选答案集合确定模块，用于根据用户查询语句文本的依存关系，筛选候选逻辑表达式，并根据筛选后的候选逻辑表达式集合以及核心实体的候选三元组集合，得到查询请求对应的候选答案集合；答案选择模块，用于确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度，并根据查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度选择查询请求对应的答案；发送模块，用于向智能设备发送查询响应，查询响应携带查询请求对应的答案。本申请的实施中，确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度，具体包括：确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的实体的语义向量间的相似度；确定查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的路径的语义向量间的相似度；将查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的实体的语义向量间的相似度与查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的路径的语义向量间的相似度相加，得到查询语句文本的语义向量与候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度。第三方面，本申请实施例提供的一种服务器，包括：处理器和存储器；存储器与处理器连接，配置为存储计算机指令；处理器与存储器连接，配置为执行计算机指令以使得服务器进行如上述第一方面中任一项所述的方法。第四方面，本申请实施例提供的一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有计算机程序指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面中任一项所述的方法。本申请的上述实施例中，在响应用户的查询语句文本时，一方面，面向结构化的全领域知识图谱，可以实现问答本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息交互方法，其特征在于，包括：/n接收来自于智能设备的查询请求，根据所述查询请求得到用户查询语句文本；/n识别得到所述查询语句文本中的实体指称，获取知识库中与所述实体指称对应的实体；/n从所述实体指称对应的实体中选择一个核心实体，并根据知识库中所述核心实体的属性信息得到所述核心实体的候选三元组集合，所述候选三元组集合中包括至少一个候选三元组，所述候选三元组用于描述核心实体与一个核心实体属性间的关系；/n抽取所述用户查询语句文本中的关系信息得到关系集合，将所述关系集合中的关系分别与所述核心实体组合，得到候选逻辑表达式集合；/n根据所述用户查询语句文本的依存关系，筛选所述候选逻辑表达式，并根据筛选后的候选逻辑表达式集合以及所述核心实体的候选三元组集合，得到所述查询请求对应的候选答案集合；/n确定所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度，并根据所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度选择所述查询请求对应的答案；/n向所述智能设备发送查询响应，所述查询响应携带所述查询请求对应的答案。/n

【技术特征摘要】
1.一种信息交互方法，其特征在于，包括：
接收来自于智能设备的查询请求，根据所述查询请求得到用户查询语句文本；
识别得到所述查询语句文本中的实体指称，获取知识库中与所述实体指称对应的实体；
从所述实体指称对应的实体中选择一个核心实体，并根据知识库中所述核心实体的属性信息得到所述核心实体的候选三元组集合，所述候选三元组集合中包括至少一个候选三元组，所述候选三元组用于描述核心实体与一个核心实体属性间的关系；
抽取所述用户查询语句文本中的关系信息得到关系集合，将所述关系集合中的关系分别与所述核心实体组合，得到候选逻辑表达式集合；
根据所述用户查询语句文本的依存关系，筛选所述候选逻辑表达式，并根据筛选后的候选逻辑表达式集合以及所述核心实体的候选三元组集合，得到所述查询请求对应的候选答案集合；
确定所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度，并根据所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度选择所述查询请求对应的答案；
向所述智能设备发送查询响应，所述查询响应携带所述查询请求对应的答案。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述实体指称对应的实体中选择一个核心实体，具体包括：
获取所述实体指称对应的实体的信息丰富度以及搜索热度；
将所述实体指称对应的实体的搜索热度归一化后作为权重与所述实体指称对应的实体的信息丰富度相乘，得到所述实体指称对应的实体的分值；
根据所述实体指称对应的实体的分值选择一个核心实体。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度，具体包括：
确定所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的实体的语义向量间的相似度；
确定所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的路径的语义向量间的相似度；
将所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的实体的语义向量间的相似度与所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的路径的语义向量间的相似度相加，得到所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度选择所述查询请求对应的答案，包括：
在所述查询语句文本的语义向量与所述候选答案集合中每个答案的语义向量间的相似度中，获取最大相似度以及与最大相似度间的差值在设定间隔值之内的相似度，将获取到的相似度所对应的答案确定为预测答案，得到预测答案集合；
选择所述预测答案集合中相似度大于或等于设定阈值的预测答案，作为所述查询请求对应的答案。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述核心实体的属性信息至少包括以所述核心实体为起始节点的路径上的至少一跳节点所对应的实体；其中，在知识图谱中，以所述核心实体为起始节点的子树中包括至少一条路径，该路径上至少包括一跳节点，其中相邻两跳节点对应于存在关系的两个实体。


6.一种服务器，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收来自于智能设备的查询请求，根据所述查询请求得到用户查询语句文本；
实体指称获取模块，用于识别得到所述查询语句文本中的实体指称，获取知识库中与所述实体指称对应的实体；
核心实体候选三元组确定模块，用于从所述实体指称对应的实体中选择一个核心实体，并根据知识库中所述核心实体的属性信息得到所述核心实体的候选三元组集合，所述候选三元组集合中包括至少一个候选三元组，其中每个候选三元组用于描述核心实体与一个核...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈冉，殷腾龙，杨善松，
申请(专利权)人：海信视像科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37