基于行业知识图谱的智能问答方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能问答领域，揭露一种基于行业知识图谱的智能问答方法包括：获取行业知识，对行业知识进行数据清洗，得到目标行业数据，利用训练好的命名实体识别模型将目标行业数据进行实体命名，得到命名实体数据，对所述命名实体数据进行关系抽取，得到实体关系数据，构建实体关系数据的行业知识图谱；获取用户的原始意图问题，提取原始意图问题的问题实体，利用依存句法构建问题实体之间的依存关系，利用语法成分规范化算法将原始意图问题划分为多属性类组合问题；分析多属性类问题组合的问题意图，将问题意图转化为图谱查询语句。在行业知识图谱中查询目标答案，将目标答案反馈至所述用户。本发明专利技术主要在于提高智能问答的用户体验感。用户体验感。用户体验感。

【技术实现步骤摘要】
基于行业知识图谱的智能问答方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及智能问答
，尤其涉及基于行业知识图谱的智能问答方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]基于行业知识图谱的智能问答系统是指通过一问一答的形式为交互对象提高智能化服务，以知识图谱为基础的智能问答系统可以根据结构化的行业知识生成简介的答案，自动回复用户的自然语言问句，帮助用户更便捷地获取知识。
[0003]目前行业知识图谱智能问答系统主要是通过对用户输入问题的关键字进行提取后，到数据库进行比对，最后生成对应的答案返回用户，这种方法在处理多问题和表较复杂的提问时，很难准确分析出用过户提出问题的意图，导致生成的答案存在偏差，降低了用户的体验感。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于行业知识图谱的智能问答方法、装置、设备及介质，其主要目的在于提高智能问答的用户体验感。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的基于行业知识图谱的智能问答方法，包括：
[0006]获取行业知识，对所述行业知识进行数据清洗，得到目标行业数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于行业知识图谱的智能问答方法，其特征在于，所述方法包括：获取行业知识，对所述行业知识进行数据清洗，得到目标行业数据，利用训练好的命名实体识别模型对所述目标行业数据进行实体命名，得到命名实体数据，利用训练好的关系抽取模型对所述命名实体数据进行关系抽取，得到实体关系数据，构建所述实体关系数据的行业知识图谱；获取用户的原始意图问题，提取所述原始意图问题的问题实体，利用依存句法构建所述问题实体之间的依存关系，根据所述依存关系，利用语法成分规范化算法将所述原始意图问题划分为多属性类组合问题；分析所述多属性类问题组合的问题意图，将所述问题意图转化为图谱查询语句；利用所述图谱查询语句，在所述行业知识图谱中查询目标答案，将所述目标答案反馈至所述用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练好的命名实体识别模型将所述目标行业数据进行实体命名，得到命名实体数据，包括：利用所述命名实体识别模型中的识别层识别所述目标行业数据中的关键数据；利用所述命名实体识别模型中的解析层解析所述关键数据的关键数据语义；利用所述命名实体识别模型中映射层对预设的命名实体与所述关键数据语义进行映射，得到所述命名实体数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征函数，包括：其中，表示第l层卷积层的第j个特征图；W
j
表示输入的行业实体；表示第i个特征图，和分别表示第l层卷积层的卷积核和偏置，f表示特征函数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述原始意图问题的问题实体，包括：对所述原始意图问题进行无效数据去除，得到有效问题；对所述有小问题进行结构分解，得到分解问题；根利用NER实体提取函数提取所述分解问题中的所述问题实体。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述NER实体提取函数，包括：其中，所述V
i
表示问题实体集合；NER表示实体提取函数；D
i
表示问题集合；表示第i个问题实体。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张煇，杨勇，
申请(专利权)人：山西长河科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：