答案生成方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种答案生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器人流程自动化RPA及人工智能AI技术领域，方法包括：获取查询语句以及查询语句所属的问题类型；从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与查询语句匹配的目标内容片段；按照问题类型对应的应答策略，基于目标内容片段，生成查询语句对应的目标答案。由此，通过代替人工自动生成答案，减少了生成答案所需的人力成本及时间成本，且通过从文档中精确确定能够回答用户问题的目标内容片段，并根据该目标内容片段生成查询语句对应的答案，提高了生成的答案的准确性。本申请还能结合RPA和AI实现IA的获取文档中的内容片段，进一步减少了生成答案所需的人工成本。进一步减少了生成答案所需的人工成本。进一步减少了生成答案所需的人工成本。

【技术实现步骤摘要】
答案生成方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及机器人流程自动化及人工智能
，特别涉及一种答案生成方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]机器人流程自动化(Robotic Process Automation，简称RPA)，是通过特定的“机器人软件”，模拟人在计算机上的操作，按规则自动执行流程任务。
[0003]人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
[0004]智能自动化(Intelligent Automation，简称IA)是一系列从机器人流程自动化到人工智能的技术总称，将RPA与光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)、智能字符识别(Intelligent Character Recognition，ICR)、流程挖掘(Process Mining)、深度学习(Deep Learning，DL)、机器学习(Machine Learning，ML)、自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)、语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)、语音合成(Text To Speech，TTS)、计算机视觉(Computer Vision，CV)等多种AI技术相结合，以创建能够思考、学习及自适应的端到端的业务流程，涵盖从流程发现、流程自动化，到通过自动而持续的数据收集、理解数据的含义，使用数据来管理和优化业务流程的整个历程。
[0005]目前，在很多业务场景中，比如电力问答系统中，需要对于用户提出的问题，从大量文档中找到能够回答该问题的具体内容，比如某句话，或者某个表格中的某几个单元格内容等，进而根据该内容给出准确的答案。相关技术，在获取到用户提出的问题后，通常是通过人工查询大量文档，从中找到能够回答用户问题的具体内容，并根据该具体内容给出答案，或者从FAQ(Frequently Asked Questions，常见问题解答)库中找到与用户问题匹配的答案。上述通过人工查询来回答问题的方式，会浪费大量的人力成本和时间成本，而通过FAQ来回答问题的方式，仅能回答FAQ中已存在的问题，对于FAQ中不存在的问题，无法给出准确的答案。如何以较低的人力成本和时间成本，准确回答用户问题，已经成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0006]本申请提供一种答案生成方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中的答案生成方法存在的人力成本和时间成本高，且准确性差的技术问题。
[0007]本申请第一方面实施例提供一种答案生成方法，该方法包括：获取查询语句以及查询语句所属的问题类型；从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与查询语句匹配的目标内容片段；按照问题类型对应的应答策略，基于目标内容片段，生成查询语句对应的目标答案。
[0008]在一些实施例中，问题类型包括数字类、抽取类、判断类中的一个；目标内容片段的数量为多个；按照问题类型对应的应答策略，基于目标内容片段，生成查询语句对应的目
标答案，包括：对于每个目标内容片段，将查询语句与目标内容片段输入自然语言处理NLP领域的抽取模型，以从目标内容片段中抽取查询语句对应的候选答案片段，并获取对应的置信度；根据各候选答案片段对应的置信度，从各候选答案片段中获取目标答案片段；按照问题类型对应的应答策略，基于目标答案片段生成目标答案。
[0009]在一些实施例中，问题类型包括抽取类；按照问题类型对应的应答策略，基于目标答案片段生成目标答案，包括：将目标答案片段作为目标答案。
[0010]在一些实施例中，问题类型包括判断类；按照问题类型对应的应答策略，基于目标答案片段生成目标答案，包括：将目标答案片段和查询语句输入NLP领域的判断模型，以获取查询语句对应的判断结果；将判断结果和/或目标答案片段作为目标答案。
[0011]在一些实施例中，问题类型包括数字类；按照问题类型对应的应答策略，基于目标答案片段生成目标答案，包括：根据预设规则从目标答案片段中获取目标数字，并获取目标数字对应的单位；根据目标数字以及对应的单位，生成目标答案。
[0012]在一些实施例中，问题类型包括统计类；按照问题类型对应的应答策略，基于目标内容片段，生成查询语句对应的目标答案，包括：通过正则表达式抽取规则，对目标内容片段进行抽取，以获取目标答案。
[0013]在一些实施例中，从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与查询语句匹配的目标内容片段之前，还包括：从预设的问答集中获取与查询语句匹配的目标问题；基于NLP领域的第一相关度模型，获取查询语句与目标问题之间的第一相关度；确定第一相关度不大于预设阈值。
[0014]在一些实施例中，方法还包括：在第一相关度大于预设阈值的情况下，从问答集中获取目标问题对应的答案；将目标问题对应的答案，确定为查询语句对应的目标答案。
[0015]在一些实施例中，从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与查询语句匹配的目标内容片段，包括：基于查询语句进行查询，以从多个内容片段中，获取与查询语句相关的多个候选内容片段；基于NLP领域的第二相关度模型，获取查询语句与各候选内容片段之间的第二相关度；基于各第二相关度，从各候选内容片段中获取目标内容片段。
[0016]在一些实施例中，从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与所述查询语句匹配的目标内容片段之前，还包括：基于人工智能AI领域的光学字符识别OCR技术，对各文档进行识别，以获取各文档的识别结果；对各识别结果进行结构化处理，以得到各文档中包括的多个内容片段；将各内容片段与对应的内容字段对应保存。
[0017]在一些实施例中，基于人工智能AI领域的光学字符识别OCR技术，对各文档进行识别，以获取各文档的识别结果，包括：调用RPA机器人将各文档上传至文档处理平台，以基于文档处理平台，采用光学字符识别OCR技术，对各文档进行识别；获取文档处理平台返回的各文档的识别结果。
[0018]本申请第二方面实施例提供一种答案生成装置，包括：第一获取模块，用于获取查询语句以及查询语句所属的问题类型；第二获取模块，用于从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与查询语句匹配的目标内容片段；生成模块，用于按照问题类型对应的应答策略，基于目标内容片段，生成查询语句对应的目标答案。
[0019]在一些实施例中，问题类型包括数字类、抽取类、判断类中的一个；目标内容片段的数量为多个；生成模块，包括：第一获取单元，用于对于每个目标内容片段，将查询语句与
目标内容片段输入自然语言处理NLP领域的抽取模型，以从目标内容片段中抽取查询语句对应的候选答案片段，并获取对应的置信度；第二获取单元，用于根据各候选答案片段对应的置信度，从各候选答案片段中获取目标答案片段；生成单元，用于按照问题类型对应的应答策略，基于目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种答案生成方法，其特征在于，包括：获取查询语句以及所述查询语句所属的问题类型；从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与所述查询语句匹配的目标内容片段；按照所述问题类型对应的应答策略，基于所述目标内容片段，生成所述查询语句对应的目标答案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述问题类型包括数字类、抽取类、判断类中的一个；所述目标内容片段的数量为多个；所述按照所述问题类型对应的应答策略，基于所述目标内容片段，生成所述查询语句对应的目标答案，包括：对于每个所述目标内容片段，将所述查询语句与所述目标内容片段输入自然语言处理NLP领域的抽取模型，以从所述目标内容片段中抽取所述查询语句对应的候选答案片段，并获取对应的置信度；根据各所述候选答案片段对应的置信度，从各所述候选答案片段中获取目标答案片段；按照所述问题类型对应的应答策略，基于所述目标答案片段生成所述目标答案。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述问题类型包括抽取类；所述按照所述问题类型对应的应答策略，基于所述目标答案片段生成所述目标答案，包括：将所述目标答案片段作为所述目标答案。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述问题类型包括判断类；所述按照所述问题类型对应的应答策略，基于所述目标答案片段生成所述目标答案，包括：将所述目标答案片段和所述查询语句输入NLP领域的判断模型，以获取所述查询语句对应的判断结果；将所述判断结果和/或所述目标答案片段作为所述目标答案。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述问题类型包括数字类；所述按照所述问题类型对应的应答策略，基于所述目标答案片段生成所述目标答案，包括：根据第一预设规则，从所述目标答案片段中获取目标数字，并获取所述目标数字对应的单位；根据所述目标数字以及对应的单位，生成所述目标答案。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述问题类型包括统计类；所述按照所述问题类型对应的应答策略，基于所述目标内容片段，生成所述查询语句对应的目标答案，包括：根据第二预设规则，从所述目标内容片段中抽取得到所述目标答案。7.根据权利要求1
‑
6任一项所述的方法，其特征在于，所述从至少一个文档包括的多个内容片段中，获取与所述查询语句匹配的目标内容片段之前，还包括：从预设的问答集中获取与所述查询语句匹配的目标问题；基于NLP领域的第一相关度模型，获取所述查询语句与所述目标问题之间的第一相关
度；确定所述第一相关度不大于预设阈值。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述第一相关度大于所述预设阈值的情况下，从所述问答集中获取所述目标问题对应的答案；将所述目标问题对应的答案，确定为所述查询语句对应的目标答案。9.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：段沛宸，
申请(专利权)人：来也科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：