【技术实现步骤摘要】
基于知识图谱的问答对生成方法、装置、设备及介质
[0001]本申请属于人工智能
，具体涉及一种基于知识图谱的问答对生成方法、基于知识图谱的问答对生成装置、计算机可读介质以及电子设备。
技术介绍
[0002]智能问答是现在人工智能落地的重要场景。随着互联网业务的日趋复杂，以及人工客服的成本越来越高，智能问答变得越来越重要。智能问答不仅可以免去用户等待人工客服的时间，也能大大降低运营成本。智能问答可以解决绝大部分的用户问题，而宝贵的人工客服资源则可以用来解决少部分棘手的问题，从而可以降低用户的排队等候时间，提高整体的运营效率。
[0003]然而现有的基于知识图谱的智能问答，往往需要大量的标注数据进行训练，而模型的效果依赖于标注数据的准确性，系统计算量大，成本高，可应用的场景受限，因此实用性不高。
[0004]因此，需要一种方案来提高智能问答的实用性。
[0005]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的问答对生成方法，其特征在于，包括：基于原始问题，生成若干问题模板；基于设定的知识图谱，对若干所述问题模板分别进行规则化处理；根据处理后的问题模板，从所述知识图谱中获取与所述问题模板分别对应的问答对；将所述问答对存储至问答对库中，以在接收用户问题时，从所述问答对库中获取所述用户问题对应的答案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述问题模板包括第一实体、第二实体以及所述第一实体与所述第二实体之间的链接关系；所述基于设定的知识图谱，对若干所述问题模板分别进行规则化处理，包括：根据所述问题模板，获取所述问题模板对应的所述第一实体、所述第二实体以及所述链接关系；对所述第一实体、所述第二实体以及所述链接关系分别进行规范化处理，以使所述第一实体、所述第二实体以及所述链接关系的表述与设定的所述知识图谱中的表述相适配。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据处理后的所述问题模板，从设定的所述知识图谱中获取与若干所述问题模板分别对应的若干问答对，包括：从设定的所述知识图谱中提取三元组模板集；根据预设匹配条件，将处理后的问题模板分别与所述三元组模板相匹配；提取符合所述预设匹配条件的三元组模板中的目标问答对，并将所述目标问答对作为与所述三元组模板匹配的问题模板的问答对。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述提取符合所述预设匹配条件的三元组模板中的目标问答对，并将所述目标问答对作为与所述三元组模板匹配的问题模板的问答对之前，所述方法还包括：将所述问题模板以及各个所述三元组模板分别进行向量化处理；计算所述问题模板与各个所述三元组模板分别对应的向量点积；将所述向量点积大于设定阈值的所述三元组模板作为符合所述预设匹配条件的模板。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在提取符合所述预设匹配条件的三元...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶泳坚，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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