知识问答方法技术

本公开提供了一种知识问答系统，该知识问答系统可以接收用户提出的待解答问题，并可以自动确定该解答问题对应答案的目标位置，并从目标位置对应的知识内容中检索获得问题的答案

【技术实现步骤摘要】
知识问答方法、系统及计算机可存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种知识问答方法
、
系统及计算机可存储介质
。

技术介绍

[0002]随着大语言模型
(LLM
，
Large Language Model)
技术
(
如
ChatGPT)
的应用和技术革新，国内外越来越多的企业开展大语言模型项目的探索和研究
。
目前大语言模型广泛地应用于聊天机器人领域，业界大部分聊天机器人使用大语言模型技术对用户的问题进行处理，并根据处理后的问题进行搜索获得相应的答案
。
目前的聊天机器人回答问题的准确性还有待提高
。

技术实现思路

[0003]基于现有的技术，本申请提供了一种知识问答方法
、
系统及计算机可存储介质，该知识问答系统能够提高答案的准确性和可靠性
。
[0004]本公开提供了一种知识问答系统，所述系统包括：
[0005]问题获取模块，用于获取待解答问题；
[0006]答案定位模块，用于确定所述待解答问题的答案的目标位置；
[0007]答案生成模块，用于通过预先训练的问答模型，从所述目标位置对应的知识内容中检索获得所述待解答问题的答案
。
[0008]本公开还提供了一种知识问答方法，应用于上述的知识问答系统，所述方法包括：
[0009]获取待解答问题；
[0010]确定所述待解答问题的答案对应的目标位置；
[0011]通过预先训练的问答模型，从所述目标位置对应的知识内容中检索获得所述待解答问题的答案
。
[0012]本公开还提供了一种计算机可存储介质，其中，所述计算机可存储介质中存储的计算机程序被至少一个处理器执行时，实现如下方法步骤：
[0013]获取待解答问题；
[0014]确定所述待解答问题的答案对应的目标位置；
[0015]通过预先训练的问答模型，从所述目标位置对应的知识内容中检索获得所述待解答问题的答案
。
[0016]本公开提供的知识问答方法
、
系统及计算机可存储介质，通过第一趟检索锁定目标位置，之后使用大语言模型进行第二趟检索，从目标位置指示的相关知识内容中检索待解答问题的答案，可以提高答案的准确性和可靠性
。
同时，本公开的知识问答系统使用关键词进行检索，相比于现有技术使用向量检索的方式，可以提高待解答问题的解答速度，处理效率较高
。
附图说明
[0017]图1为一个实施例提供的知识问答系统的结构框图；
[0018]图2为另一个实施例提供的知识问答系统的结构框图；
[0019]图3为一个实施例中应用上述知识问答系统的聊天应用的示意图；
[0020]图4为另一实施例中应用上述知识问答系统的聊天应用的示意图；
[0021]图5为另一实施例提供的知识问答系统的结构框图；
[0022]图6为一个实施例的数据库中知识库的生成过程示意图；
[0023]图7为一个实施例中知识问答方法的流程示意图
。
具体实施方式
[0024]为了使本申请的目的
、
技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明
。
应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请
。
[0025]在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请
。
在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义
。
[0026]应当理解，本文中使用的术语“和
/
或”仅仅是一种描述关联对象的相同的字段，表示可以存在三种关系，例如，
A
和
/
或
B
，可以表示：单独存在
A
，同时存在
A
和
B
，单独存在
B
这三种情况
。
另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系
。
[0027]应当理解，尽管在本申请实施例中可能采用术语第一
、
第二
、
第三等来描述预设范围等，但这些预设范围不应限于这些术语
。
这些术语仅用来将预设范围彼此区分开
。
例如，在不脱离本申请实施例范围的情况下，第一预设范围也可以被称为第二预设范围，类似地，第二预设范围也可以被称为第一预设范围
。
[0028]取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测
(
陈述的条件或事件
)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测
(
陈述的条件或事件
)
时”或“响应于检测
(
陈述的条件或事件
)”。
[0029]随着大语言模型
(LLM
，
Large Language Model)
技术
(
如
ChatGPT)
的应用和技术革新，国内外越来越多的企业开展大语言模型项目的探索和研究
。
目前大语言模型广泛地应用于聊天机器人领域，业界大部分聊天机器人使用大语言模型技术对用户的问题进行处理，并根据处理后的问题进行搜索获得相应的答案
。
一般地做法是从用户的问题中提取特征向量，并基于特征向量进行搜索获得相应的答案，但是基于特征向量进行搜索的做法速度较慢，且准确性有待提高
。
例如，当用户的问题为事实性问题时，现有的聊天机器人的回答可靠性及准确性均较低
。
[0030]基于此，本公开旨在提供一种知识问答系统，其可以通过交互界面接收用户提出的问题，并可以自动确定用户提出问题对应答案的目标位置，该目标位置是可以包含该答案的知识内容，从而该知识问答系统可以从目标位置对应的知识内容中检索获得问题的答案
。
[0031]如图1所示，本公开提供了一种知识问答系统
100
，该知识问答系统
100
可以包括问
题获取模块
110、
答案定位模块
120
和答案生成模块
130。
[0032]其中，问题获取模块
110
用于获取待解答问题
。
该待解答问题可以是用户通过交互界面输入的，该待解答问题可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种知识问答系统，其特征在于，所述系统包括：问题获取模块，用于获取待解答问题；答案定位模块，用于确定所述待解答问题的答案的目标位置；答案生成模块，用于通过预先训练的问答模型，从所述目标位置对应的知识内容中检索获得所述待解答问题的答案
。2.
根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：问题提取模块，用于从所述待解答问题中提取关键词，所述关键词能够用于确定所述待解答问题的答案的目标位置
。3.
根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述问题提取模块还用于：通过所述问答模型对所述待解答问题进行分析，获得所述待解答问题的关键词
。4.
根据权利要求2或3所述的系统，其特征在于，所述问题提取模块还用于：根据所述待解答问题查询历史相关问题，获得所述历史相关问题对应的关键词；根据所述历史相关问题对应的关键词更新所述待解答问题的关键词，获得更新后的关键词，所述更新后的关键词用于确定所述待解答问题的答案对应的目标位置
。5.
根据权利要求1‑4任一项所述的系统，其特征在于，所述答案定位模块包括：第一分析单元，用于通过所述问答模型推理获得所述待解答问题的答案对应的第一位置；第二分析单元，用于根据所述待解答问题的关键词，从知识库中搜索获得待解答问题的答案对应的至少一个第二位置；目标位置确定单元，用于根据所述第一位置和所述至少一个第二位置，确定所述目标位置
。6.
根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述目标位置确定单元具体用于：分别计算所述第一位置与所述至少一个第二位置之间的余弦相似度，确定所述第一位置和所述至少一个第二位置的相关性；根据所述相关性确定所述目标位置
。7.
根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述知识内容包括多个知识片段；...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：中科寒武纪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：