本发明专利技术属于智能问答技术领域，公开了一种智能问答方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集；根据所述目标问题提取向量特征，得到第一文本向量特征；根据所述第一文本向量特征得到对应的第二备用问题集；根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到目标答案，以完成智能问答。通过上述方式，实现了在常规检索手段无法得到准确答案时通过两路召回方式得到备用问题对应的答案，弥提高了智能问答设备的答案的精确度和问答系统的召回率，也提高了智能问答设备对用户问题的宽容度，即使在用户询问语句出现不合理的地方时依然能得到用户想要的答案。然能得到用户想要的答案。然能得到用户想要的答案。
【技术实现步骤摘要】
智能问答方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能问答
，尤其涉及一种智能问答方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]智能问答主要使用在公司的智能音箱和智能外呼两个项目上。大致原理是对用户输入的一段文字进行理解，并返回给用户知识库中的正确答案。
[0003]然而在目前技术中对用户询问需要使用句法分析或者知识图谱等方法，无法应对开放领域的智能问答，另一方面对于使用深度学习模型进行匹配的方法，往往使用人工标注或者随机负样本，导致成本过高或者噪声过大，如果仅仅依靠单一的搜索引擎进行问题的查询，又会受到单一的搜索引擎自身缺陷或者用户输入的语法有问题导致返回的答案往往不能满足用户的要求。
[0004]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0005]本专利技术的主要目的在于提供一种智能问答方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术单一的搜索引擎进行答案检索无法满足用户要求的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种智能问答方法，所述方法包括以下步骤:
[0007]获取目标问题，所述目标问题为预设问答数据库无法匹配对应答案的问题；
[0008]根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集；
[0009]根据所述目标问题提取向量特征，得到第一文本向量特征；
[0010]根据所述第一文本向量特征得到对应的第二备用问题集；
[0011]根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到目标答案，以完成智能问答。
[0012]可选的，所述根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集之前，包括：
[0013]检测用户查询语句；
[0014]将所述用户查询语句进行预处理，得到目标问题；
[0015]将所述目标问题与预设常用问答集合进行匹配；
[0016]在所述目标问题与预设常用问答集合匹配失败时，执行根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集的步骤。
[0017]可选的，所述根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到目标答案，包括：
[0018]根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到初始备用问题集；
[0019]根据所述初始备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集；
[0020]对各待排序备用问题进行评分，得到评分结果，所述待排序备用问题为待排序备用问题集中的元素；
[0021]根据所述评分结果得到目标答案。
[0022]可选的，所述根据所述初始备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集，包括：
[0023]提取目标问题中字和词的第二文本向量特征；
[0024]根据第二文本向量特征查询预设同义词库，得到目标同义词信息；
[0025]根据所述目标同义词信息匹配初始备用问题集，得到待替换同义词位置；
[0026]根据所述目标同义词信息和待替换同义词位置对初始备用问题集进行同义词替换，得到待排序备用问题集。
[0027]可选的，所述根据所述目标同义词信息和待替换同义词位置对初始备用问题集进行同义词替换，得到待排序备用问题集，包括：
[0028]根据所述目标同义词信息和待替换同义词位置对初始备用问题集进行同义词替换，得到初始待排序备用问题集；
[0029]根据所述目标同义词信息和待替换同义词位置对初始备用问题集进行同义词替换，得到待排序备用问题集之后，还包括：
[0030]获取初始待排序备用问题集中各初始待排序备用问题的文本长度；
[0031]对所述文本长度进行归一化处理，得到待排序备用问题集。
[0032]可选的，所述根据所述初始备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集之前，还包括：
[0033]将所述初始备用问题集与预设字符串匹配模板进行匹配，得到匹配结果；
[0034]根据所述匹配结果对所述初始备用问题集进行筛选，得到有效备用问题集；
[0035]所述根据所述初始备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集，包括：
[0036]根据所述有效备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集。
[0037]可选的，所述对各待排序备用问题进行评分，得到评分结果，包括：
[0038]获取各待排序备用问题的召回分值和召回路径；
[0039]根据所述召回路径确认对应的权重系数；
[0040]根据所述召回分值和权重系数得到评分结果。
[0041]可选的，所述获取各待排序备用问题的召回分值和召回路径之前，还包括：
[0042]获取各待排序备用问题的第三文本向量特征；
[0043]计算所述第一文本向量特征和各第三文本向量特征之间的夹角余弦值；
[0044]根据所述夹角余弦值确定各待排序备用问题的召回分值。
[0045]可选的，所述根据所述目标问题提取向量特征，得到第一文本向量特征，包括：
[0046]获取相似度模型；
[0047]根据所述第一文本向量特征和相似度模型得到对应的第二备用问题集。
[0048]可选的，所述获取相似度模型之前，还包括：
[0049]获取采样文本数据，所述采样文本数据包括锚示例、正示例以及负示例；
[0050]根据所述采样文本数据对预设初始相似度模型，得到向量表征；
[0051]根据所述向量表征计算损失值；
[0052]根据所述损失值调整初始向量特征模型直至模型收敛，得到相似度模型。
[0053]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种智能问答装置，所述智能问答装置包
括：
[0054]获取模块，用于获取目标问题，所述目标问题为预设问答数据库无法匹配对应答案的问题；
[0055]处理模块，用于根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集；
[0056]所述处理模块，还用于根据所述目标问题提取向量特征，得到第一文本向量特征；
[0057]所述处理模块，还用于根据所述第一文本向量特征得到对应的第二备用问题集；
[0058]所述处理模块，还用于根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到目标答案，以完成智能问答。
[0059]可选的，所述处理模块，还用于检测用户查询语句；
[0060]将所述用户查询语句进行预处理，得到目标问题；
[0061]将所述目标问题与预设常用问答集合进行匹配；
[0062]在所述目标问题与预设常用问答集合匹配失败时，执行根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集的步骤。
[0063]可选的，所述处理模块，还用于
[0064]根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到初始备用问题集；
[0065]根据所述初始备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集；
[0066]对各本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能问答方法，其特征在于，所述智能问答方法包括：获取目标问题，所述目标问题为预设问答数据库无法匹配对应答案的问题；根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集；根据所述目标问题提取向量特征，得到第一文本向量特征；根据所述第一文本向量特征得到对应的第二备用问题集；根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到目标答案，以完成智能问答。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集之前，包括：检测用户查询语句；将所述用户查询语句进行预处理，得到目标问题；将所述目标问题与预设常用问答集合进行匹配；在所述目标问题与预设常用问答集合匹配失败时，执行根据所述目标问题查询预设问题查询数据库得到第一备用问题集的步骤。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到目标答案，包括：根据所述第一备用问题集和第二备用问题集得到初始备用问题集；根据所述初始备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集；对各待排序备用问题进行评分，得到评分结果，所述待排序备用问题为待排序备用问题集中的元素；根据所述评分结果得到目标答案。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始备用问题集进行标准化处理，得到待排序备用问题集，包括：提取目标问题中字和词的第二文本向量特征；根据第二文本向量特征查询预设同义词库，得到目标同义词信息；根据所述目标同义词信息匹配初始备用问题集，得到待替换同义词位置；根据所述目标同义词信息和待替换同义词位置对初始备用问题集进行同义词替换，得到待排序备用问题集。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标同义词信息和待替换同义词位置对初始备用问题集进行同义词替换，得到待排序备用问题集，包括：根据所述目标同义词信息和待替换同义词位置对初始备用问题集进行同义词替换，得到初始待排序备用问...
【专利技术属性】
技术研发人员：李霖，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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