【技术实现步骤摘要】
一种智能问答机器人系统
[0001]本专利技术涉及锻造
，具体是一种智能问答机器人系统。
技术介绍
[0002]政通智能问答机器人系统是一种基于自然语言理解的语义检索、多渠道知识服务、大规模知识库构建的平台，主要用于政府和大型企业等的智能问答解决方案，支持大数据和云集群。
[0003]但是现存在的智能问答机器人系统大多数是基于分词的全文搜索引擎，基于分词的全文搜索引擎具有以下不足：不能理解文章的含义，搜索靠的是字面相关度，而不是语义相关度；只能定位到搜索的问题，不能准确定位到答案。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于，提供一种智能问答机器人系统，采用单词转换成向量形式和词移距离形式的语义度量方法，提高答案的准确率。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种智能问答机器人系统，包括获取模型、问答模型和输出模型，
[0006]所述获取模型用于获取用户提出的问题；
[0007]所述问答模型用于找到和用户query最匹配的问题，进而给出对应的答案；
[...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能问答机器人系统，其特征在于，包括获取模型、问答模型和输出模型所述获取模型用于获取用户提出的问题；所述问答模型用于找到和用户query最匹配的问题，进而给出对应的答案，所述问答模型采用将单词转换成向量和词移距离两种形式；所述输出模型用于接受问答模型给出的对应答案后进行输出。2.根据权利要求1所述的一种智能问答机器人系统，其特征在于，所述问答模型采用检索+匹配+排序的架构，所述检索包括离线状态下对知识库的检索和在线状态的检索服务。3.根据权利要求1所述的一种智能问答机器人系统，其特征在于，所述问答模型采用的语义度量方法为将单词转换成向量形式，并从不同角度刻画周围词和当前词的关系，经过训练后，得到一份词汇的向量表示。4.根据权利要求3所述的一种智能问答机器人系统，其特征在于，训练得到的词向量，通过IDF对词向量进行加权平均，得到用户问句q和p词粒度的句向量表示，并通过余弦相似度来度量两者的语义相关性。5.根据权利要求4所述的一种智能问答机器人系统，其特征在于，所述余弦相似度大表示两个词搭配出现、或者和同一批词搭配出现。6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈诚，
申请(专利权)人：南通七和互联网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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