答案生成方法、装置、设备、介质及车辆制造方法及图纸

本公开涉及一种答案生成方法、装置、设备、介质及车辆。其中，答案生成方法包括：获取问题语句；对问题语句进行命名实体识别，得到问题语句中包含的目标实体；确定目标实体所属商品对应的目标商品款式；将目标商品款式对应的目标款式信息和预设答案模板进行组合，生成问题语句对应的标准答案。根据本公开实施例，能够准确定位款式问题并生成对应的标准答案，从而能够准确回答对应的问题语句，提升了用户体验。验。验。

【技术实现步骤摘要】
答案生成方法、装置、设备、介质及车辆


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及一种答案生成方法、装置、设备、介质及车辆。

技术介绍

[0002]大数据时代背景下，智能问答相关技术被应用到诸多行业和领域，尤其是在一些销售的行业，用户可以通过智能问答装置来获取所关注商品的问题的答案。
[0003]但是，现有的智能问答装置通常采用问题与答案硬匹配的方式，即通过获取的问题在答案库进行答案检索，选择一个最接近的答案，但是这样选择的答案都是事先存储的固定答案，往往并不准确，从而影响用户体验。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本公开提供了一种答案生成方法、装置、设备、介质及车辆。
[0005]第一方面，本公开提供了一种答案生成方法，包括：
[0006]获取问题语句；
[0007]对问题语句进行命名实体识别，得到问题语句中包含的目标实体；
[0008]确定目标实体所属商品对应的目标商品款式；
[0009]将目标商品款式对应的目标款式信息和预设答案模板进行组合，生成问题语句对本文档来自技高网...

【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：获取问题语句；对所述问题语句进行命名实体识别，得到所述问题语句中包含的目标实体；确定所述目标实体所属商品对应的目标商品款式；将所述目标商品款式对应的目标款式信息和预设答案模板进行组合，生成所述问题语句对应的标准答案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述命名实体识别包括实体标注和概率计算；其中，所述对所述问题语句进行命名实体识别，得到所述问题语句中包含的目标实体包括：对所述问题语句进行实体标注，得到所述问题语句对应的实体标注结果；对所述实体标注结果进行概率计算，得到所述问题语句对应的目标实体，所述目标实体为待检测的实体标注结果中概率最大的实体标注结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述问题语句进行命名实体识别，得到所述问题语句中包含的目标实体之前，所述方法还包括：构建预设问题语句对应的问题语句模板，所述预设问题语句具有第一标注实体；利用所述商品对应的领域实体词典对所述问题语句模板进行语句扩充处理，生成所述预设问题语句对应的多个相似问题语句；确定每个所述相似问题语句对应的第二标注实体；基于所述预设问题语句、所述第一标注实体、所述相似问题语句和所述第二标注实体对待训练的命名实体识别模型进行模型训练，得到所述预先训练好的命名实体识别模型，所述预先训练好的命名实体识别模型用于对所述问题语句进行命名实体识别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述构建预设问题语句对应的问题语句模板，包括：将所述预设问题语句中的目标关键词替换为所述目标关键词对应的关键词标签，得到所述问题语句模板；其中，所述利用所述商品对应的领域实体词典对所述问题语句模板进行语句扩充处理，生成所述预设问题语句对应的多个相似问题语句，包括：在所述商品对应的领域实体词典中查找与所述目标关键词相似的多个相似关键词；将所述问题语句模板中的所述关键词标签分别替换为各个所述相似关键词，得到各个所述相似关键词对应的多个相似问题语句。5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄海涛，焦俊铭，乔举义，康清国，王阳，原家鹏，
申请(专利权)人：北京罗克维尔斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：