知识问答方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了一种知识问答方法，涉及人工智能领域。该方法包括：响应于接收到的问题信息，将知识库中的N个知识信息与所述问题信息输入到知识问答匹配模型中，其中，所述N个知识信息具有相同的目标数据类型，所述知识库通过将多种数据类型的文档内容转换为统一的所述目标数据类型而获得；获得所述知识问答匹配模型输出的N个匹配结果，其中，所述N个匹配结果指示了所述问题信息分别与所述N个知识信息的匹配程度；根据所述N个匹配结果，确定所述N个知识信息中的M个知识信息，N和M皆为大于或等于1的整数，M小于或等于N。本公开还提供了一种知识问答装置、设备、存储介质和程序产品。存储介质和程序产品。存储介质和程序产品。

【技术实现步骤摘要】
知识问答方法、装置、设备和介质


[0001]本公开涉及人工智能领域，更具体地，涉及一种知识问答方法、装置、设备、介质和程序产品。

技术介绍

[0002]近年来，深度学习带动了自然语言处理和计算机视觉的快速发展。在自然语言处理领域，智能问答是一项主流任务，其旨在对给出的自然语言形式的问题，利用机器做出回答。
[0003]传统的智能问答往往是基于单种模态数据，即只能针对一种数据类型的文档实现问答。但大部分产品文档是多模态的，即由多种数据类型数据组合而成，导致难以实现理想的智能问答效果。若每种数据类型配置一套单独的智能问答系统，则会导致较高的人力和资源成本。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本公开提供了一种知识问答方法、装置、设备、介质和程序产品。
[0005]本公开实施例的一个方面，提供了一种知识问答方法，包括：响应于接收到的问题信息，将知识库中的N个知识信息与所述问题信息输入到知识问答匹配模型中，其中，所述N个知识信息具有相同的目标数据类型，所述知识库通过将多种数据类型的文档内容转换为统一的所述目标数据类型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种知识问答方法，包括：响应于接收到的问题信息，将知识库中的N个知识信息与所述问题信息输入到知识问答匹配模型中，其中，所述N个知识信息具有相同的目标数据类型，所述知识库通过将多种数据类型的文档内容转换为统一的所述目标数据类型而获得；获得所述知识问答匹配模型输出的N个匹配结果，其中，所述N个匹配结果指示了所述问题信息分别与所述N个知识信息的匹配程度；根据所述N个匹配结果，确定所述N个知识信息中的M个知识信息，N和M皆为大于或等于1的整数，M小于或等于N。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标数据类型包括文本类型，所述多种数据类型包括文本类型和表格类型，获得所述知识库包括：将表格类型的文档内容转换为文本类型的文档内容；将统一为文本类型的所有文档内容进行拆解，得到所述知识库。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述知识问答匹配模型包括编码器和分类器，所述获得所述知识问答匹配模型输出的N个匹配结果包括：将所述问题信息分别与所述N个知识信息组合，得到N个知识对；利用所述编码器分别对所述N个知识对进行编码，得到N个第一编码结果；利用所述分类器分别对所述N个第一编码结果进行分类，得到所述N个匹配结果。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述知识问答匹配模型被配置为预先通过如下操作训练得到：获得样本知识库，其中，所述样本知识库通过将多种数据类型的样本文档内容转换为统一的所述目标数据类型而获得；将样本问题信息分别和所述样本知识库中的S个样本知识信息组成S个样本知识对，其中，所述S个样本知识信息包括正样本知识信息和负样本知识信息，所述负样本知识信息与所述正样本知识信息的相似度大于或等于预设阈值，S为大于或等于2的整数；基于所述S个样本知识对训练所述知识问答匹配模型。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述S个样本知识对训练所述知识问答匹配模型包括：利用所述编码器分别对所述S个样本知识对进行编码，得到S个第二编码结果；利用所述分类器分别对所述S个第二编码结果进行分类，得到S个匹配结果，所述S个匹配结果指示了所述样本问题信息分别与所述S个样本知识信息之间的匹配程度；根据所述S个匹配结果与所述S个样本知识信息的标签计算匹配损失，得到匹配损失函数值；根据所述匹配损失函数值更新所述编码器和所述分类器。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述知识问答匹配模型还被配置为预先通过如下...

【专利技术属性】
技术研发人员：张佳颖，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：