一种基于深度学习和人机交互的知识图谱问答方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，为了提高知识图谱问答的准确性，提供了一种基于深度学习和人机交互的知识图谱问答方法，包括：步骤1、通过人机交互获取用户输入的问题；步骤2、根据问题及知识图谱得到候选答案；步骤3、通过问答方式与用户进行交互从而优化输入的问题，重复步骤2获取答案；步骤4、向用户返回答案。系统包括问题输入模块、自然语言处理模块、交互优化模块、及结果输出模块。采用上述方式可以提高知识图谱问答的准确性。知识图谱问答的准确性。知识图谱问答的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习和人机交互的知识图谱问答方法和系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体是一种基于深度学习和人机交互的知识图谱问答方法和系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，运用人工智能技术应用于传统领域成为了一个重要的应用方向。特别是近年来，随着自然语言处理技术和人机交互技术的迅速发展，这些技术与传统领域的各种应用的结合成为了新的热点。博物馆是承载历史的宝库，具有一个庞大且复杂的组织结构，承担着收集、记录和保存文物典籍的责任，也有责任以有创造性、互动性、准确性的方式向人们展示和传播这些知识。近年来，越来越多的博物馆开始运用智能问答系统，这个系统的目的是吸引参观者，并为他们提供问题的准确答案。随着近年来知识图谱的发展，大量的结构化数据被获取和维护，基于深度学习和人机交互的知识图谱问答成为了可能。然而，随着数据量的增加以及检索信息的复杂方法的发展，基于知识图谱，开发一种正确检索及用户友好的方法是一项具有挑战性的任务。基于关键字的搜索引擎(如Google和Bing)已经取得了巨大的成功，然而，因为只有关键词被用于指定查询意图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习和用户交互的知识图谱问答方法，其特征在于，包括：步骤1、通过人机交互获取用户输入的问题；步骤2、根据问题及知识图谱得到候选答案；步骤3、通过问答方式与用户进行交互从而优化输入的问题，重复步骤2获取答案；步骤4、向用户返回答案。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和用户交互的知识图谱问答方法，其特征在于，所述人机交互的形式包括：图形界面、命令行及语音。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习和用户交互的知识图谱问答方法，其特征在于，所述步骤2包括：步骤21、根据问题获取候选实体；步骤22、根据候选实体及知识图谱获取候选答案。4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习和用户交互的知识图谱问答方法，其特征在于，所述步骤21采用实体探测方法及实体消歧方法获取候选实体，所述实体探测方法包括基于词频的方法和基于序列标注的方法，所述实体消岐方法包括基于信息提取并打分的实体消歧方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：百维布新哈，司成良，周春燕，
申请(专利权)人：四川启睿克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：