【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自然语言处理，具体涉及一种基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法及系统。
技术介绍
1、自然语言处理(natural language processing,nlp)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。nlp的典型应用场景是智能客服，传统的智能客服通常采用数据库、知识库匹配搜索的应答策略，通过对输入提问内容的分词、关键词提取等步骤，在数据库或知识库中寻找预先设定好的匹配回答。比如公开号我饿cn108491378a公开的电力信息运维智能应答系统，这种方式虽然能够有效实现“提问”的精准应答，然而由于是预先设置好回答并入库，导致回答内容一成不变，显得过于呆板、机械，缺乏感情色彩。同时，由于需要预先制定数据库或知识库，因此无法对“库外”领域的提问作答。
2、随着近年来以深度学习为代表的人工智能技术的发展，生成式应答模型应运而生，如chatgpt。然而，这类生成式应答模型在摒弃传统搜索式应答方式、能够高度仿真人类作答的同时，也引入了一些新的问题，首当其冲便是由于少了知识库的“监督约束”，部分回答内容往往较为“随意”，在一些对应答质量要求较高、表述需求精准的行业领域，往往不能直接使用。例如，公开号为cn 115080739a的专利技术专利公开了一种用于训练对话模型的方法以及用于输出应答信息的方法，其通过待训练模型中的辨别网络，确定样本对话对应的移情意图隐向量，继而生成所述样本对
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了一种基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法及系统，用于解决现有的生成式智能问答系统不能直接应用于对应答质量要求较高、表述需求精准的电力行业领域的问题。
2、本专利技术第一方面，公开一种基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，所述方法包括：
3、构建电力客服生成式应答模型和样本库、同义词库；
4、基于样本库和同义词库构建电力客服知识库；
5、分别从提问内容约束和应答内容约束的角度制定电力客服知识库的约束策略；
6、在电力客服知识库的约束策略下，根据提问内容生成应答内容。
7、在以上技术方案的基础上，优选的，所述电力客服生成式应答模型基于rnn的encoder-decoder模型建立得到。
8、在以上技术方案的基础上，优选的，所述基于样本库和同义词库构建电力客服知识库具体包括：
9、将样本库分为回答样本库和问答样本库；所述问答样本库中的每条样本包括一条提问语句和一条应答语句；
10、对问答样本库中的每条样本进行分词，分别提取提问语句和应答语句中的关键词；
11、在同义词库中查询并扩展关键词，分别得到问答样本库中的每条样本对应的提问关键词序列和和应答关键词序列；
12、确定提问关键词序列和应答关键词序列中关键词的问答关系，并设定提问关键词和不同的应答关键词之间的联系度指标；
13、基于提问关键词、对应的应答关键词及联系度指标构建电力客服知识库。
14、在以上技术方案的基础上，优选的，所述确定提问关键词序列和应答关键词序列中关键词的问答关系，并设定提问关键词和不同的应答关键词之间的联系度指标具体包括：
15、统计问答样本库中全部样本对应的提问关键词，将不重复的记录于知识库中；
16、在全部样本中统计与每个提问关键词匹配的应答关键词，每匹配成功一次，应答关键词和其所对应的提问关键词的联系度指标加1；
17、重复以上统计过程直至使任何一个提问关键词均对应1个或多个应答关键词，且每个应答关键词和对应的提问关键词之间均有不同的联系度指标。
18、在以上技术方案的基础上，优选的，所述电力客服知识库的约束策略中，提问内容约束具体包括：
19、构建敏感词约束库，对提问内容通过敏感词约束库逐个词语匹配，若匹配成功，则终止后续所有步骤并提示用户重新输入提问内容。
20、在以上技术方案的基础上，优选的，所述电力客服知识库的约束策略中，应答内容约束具体包括：
21、分别对提问内容和应答内容提取关键词，提取提问关键词和应答关键词之间的联系度指标，综合所有联系度指标，判断是否同时满足如下两个约束：
22、①每个提问关键词和每个应答关键词之间的联系度指标之和大于第一预设阈值；
23、②联系度指标中的最大值大于第二预设阈值；
24、若满足，则应答内容约束。
25、在以上技术方案的基础上，优选的，所述根据提问内容生成应答内容之后，还包括：
26、将符合电力客服知识库的约束策略的提问内容和应答内容与问答样本库中的内容相比较，若不重复，将提问内容和应答内容加入问答样本库。
27、本专利技术第二方面，公开了一种基于知识库多条件约束的电力智能客服应答系统，所述系统包括：
28、电力客服生成式应答模型构建模块：用于构建电力客服生成式应答模型和样本库、同义词库；
29、电力客服知识库构建模块：用于基于样本库和同义词库构建电力客服知识库；
30、知识库多条件约束策略制定模块：用于分别从提问内容约束和应答内容约束的角度制定电力客服知识库的约束策略；
31、知识库多条件约束的生成式应答模块：用于在电力客服知识库的约束策略下，根据提问内容生成应答内容；
32、应答内容的筛选入库模块：用于将符合电力客服知识库的约束策略的提问内容和应答内容与问答样本库中的内容相比较，若不重复，将提问内容和应答内容加入问答样本库。
33、本专利技术第三方面，公开一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；
34、其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
35、所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以实现如本专利技术第一方面所述的方法。
36、本专利技术第四方面，公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机实现如本专利技术第一方面所述的方法。
37、本专利技术相对于现有技术具有以下有益效果：
38、1)本专利技术在生成式应答模型的基础上，以知识库为基础构建了电力客服知识库的约束策略，实现了行业数据对生成式应答内容的约束，能够有效提高应答内容的准确性，屏蔽与行业无关的应答内容；
39、2)本专利技术在知识库的构建中，引入联系度指标的概念，将提问与回答之间的语句联系，降维到词汇联系，方便后续的数据处理；
40、3)本专利技术在约束策略方面，引入了基于联本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述电力客服生成式应答模型基于RNN的Encoder-Decoder模型建立得到。
3.根据权利要求1所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述基于样本库和同义词库构建电力客服知识库具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述确定提问关键词序列和应答关键词序列中关键词的问答关系，并设定提问关键词和不同的应答关键词之间的联系度指标具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述电力客服知识库的约束策略中，提问内容约束具体包括：
6.根据权利要求4所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述电力客服知识库的约束策略中，应答内容约束具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特
8.一种基于知识库多条件约束的电力智能客服应答系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机实现如权利要求1～7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述电力客服生成式应答模型基于rnn的encoder-decoder模型建立得到。
3.根据权利要求1所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述基于样本库和同义词库构建电力客服知识库具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，其特征在于，所述确定提问关键词序列和应答关键词序列中关键词的问答关系，并设定提问关键词和不同的应答关键词之间的联系度指标具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于知识库多条件约束的电力智能客服应答方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈经纬，高莉红，张莹，高剑明，何欢，欧阳蔚琦，阮雁，柯海芳，陈秀珍，顾先桃，许婷，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司营销服务中心计量中心，
类型：发明
国别省市：
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