(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210319383.3 (22)申请日 2022.03.29 (71)申请人 税友信息技 术有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区浦沿街 道南环路3738号817室 (72)发明人 黄志苹　王瑞　史源源　周悦　 朱建国　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 吕鑫 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种智能问答方法、 系统、 设备及计算机可 读存储介质 (57)摘要 本申请公开了一种智能问答方法、 系统、 设 备及计算机可读存储介质， 获取待解答的目标问 题； 对目标问题进行解答意图分类， 得到意图分 类结果； 若意图分类结果表征校正性回答， 则对 目标问题进行校正， 得到目标解答信息； 若意图 分类结果表征图谱问答， 则基于预设的知识图谱 对目标问题进行检索， 得到目标解答信息； 若意 图分类结果表征检索问答， 则基于预设的问答库 对目标问题进行检索， 得到目标解答信息。 本申 请中， 可以根据需要来对目标问题进行校正性回 答、 知识图谱检索或问答库检索， 也即可 以选择 适合的检索方式来对目标问题进行解答， 准确性 高。 本申请提供的一种智 能问答系统、 设备及计 算机可读存 储介质也 解决了相应技 术问题。 权利要求书2页 说明书12页 附图7页 CN 114756663 A 2022.07.15 CN 114756663 A 1.一种智能问答方法， 其特 征在于， 包括： 获取待解 答的目标问题； 对所述目标问题进行解 答意图分类， 得到意图分类结果； 若所述意图分类结果表征校正性回答， 则对所述目标问题进行校正， 得到目标解答信 息； 若所述意图分类结果表征图谱问答， 则基于预设的知识图谱对所述目标问题进行检 索， 得到目标解 答信息； 若所述意图分类结果表征检索 问答， 则基于预设的问答库对所述目标问题进行检索， 得到目标解 答信息。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述目标问题进行解答意图分类， 得到意图分类结果， 包括： 对所述目标问题进行处 理， 得到目标处 理问题； 判断所述目标处 理问题是否满足预设规则； 若所述目标处理问题不满足所述预设规则， 则确定所述意图分类结果表征校正性回 答； 若所述目标处理问题满足所述预设规则， 则基于预训练模型Albert和注意力机制的双 向GRU模型对 所述目标处理问题进 行解答意图分类， 得到所述意图分类结果， 所述意图分类 结果表征图谱问答或检索问答。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于预设的知识图谱对所述目标问题 进行检索， 得到目标解 答信息， 包括： 基于所述知识图谱 对应的字典树对所述目标问题进行匹配， 得到匹配结果； 对所述匹配结果进行分类， 得到问答触发词和问答 意图词； 对所述知识图谱中的词集合和所述问答触发词、 所述问答意图词进行匹配， 得到初始 候选词集； 对所述初始候选词集进行三元组匹配， 得到目标候选词集； 对所述目标候选词集进行图匹配， 得到初始解 答信息； 基于所述初始解 答信息确定所述目标解 答信息。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述初始解答信 息确定所述目标 解答信息， 包括： 在所述知识图谱的网络图中， 对所述初始解 答信息进行路径查询检索； 若未检索到与 所述初始解答信 息对应的路径， 则基于所述知识图谱中知识和关系的规 范对所述初始解 答信息进行 校正， 得到所述目标解 答信息； 若检索到与 所述初始解答信 息对应的路径， 则将所述初始解答信 息作为所述目标解答 信息。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于预设的问答库对所述目标问题进 行检索， 得到目标解 答信息， 包括： 获取所述问答库对应的关键词字典； 基于所述关键词字典对所述目标问题进行匹配； 若匹配得到一个目标关键词， 则基于所述目标关键词对所述问答库进行召回， 得到候权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114756663 A 2选解答信息， 并按照信息 长度对所述 候选解答信息进行排序， 得到所述目标解 答信息； 若匹配得到两个及两个以上的目标关键词， 则 基于所述目标关键词对所述问答库进行 召回， 得到候选解答信息， 并计算所述目标问题与每个所述候选解答信息的相似度值， 基于 所述相似度值对所述 候选解答信息进行排序， 得到所述目标解 答信息； 若未匹配得到目标关键词， 则基于所述问答库对所述目标问题进行语义匹配， 得到所 述目标解 答信息。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述问答库对应的关键词字典， 包括： 对所述问答库进行分词和词性标注， 得到处 理结果； 对所述处 理结果进行关键词提取， 得到关键碎片词； 按照预设的关键词限定规则， 对所述关键碎片词进行融合， 得到 键词短语； 计算所述关键词短语的权 重值， 并基于所述权 重值确定关键词集 合； 基于同义词表对所述关键词集 合进行转换扩充， 得到所述关键词字典； 其中， 所述关键词限定规则包括： 短语的token长度不超过第一预设值； 和/或， 短语中 虚词个数未超过第二预设值； 和/或， 短语的两端token不是虚词和停用词； 和/或， 短语中停 用词数量未超过第三预设值； 和/或， 短语中携带重复度计算M MR值； 和/或， 短语为名词。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述问答库对所述目标问题进行 语义匹配， 得到所述目标解 答信息， 包括： 通过语义匹配模板， 基于所述问答库对所述目标问题进行语义匹配， 得到所述目标解 答信息； 其中， 所述语义匹配模板的基础模型为DSSM双塔模型； 所述语义匹配模板的语义表示 层为结合预训练模型Albert和注意力机制的双向GRU模型； 所述语义匹配模板的匹配层采 用余弦相似度来计算相似性。 8.一种智能问答系统， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取待解 答的目标问题； 第一分类模块， 用于对所述目标问题进行解 答意图分类， 得到意图分类结果； 第一校正模块， 用于若所述意图分类结果表征校正性回答， 则对所述目标问题进行校 正， 得到目标解 答信息； 第一检索模块， 用于若所述意图分类结果表征图谱问答， 则基于预设的知识图谱对所 述目标问题进行检索， 得到目标解 答信息； 第二检索模块， 用于若所述意图分类结果表征检索 问答， 则基于预设的问答库对所述 目标问题进行检索， 得到目标解 答信息。 9.一种智能问答设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述智能问答方法的 步骤。 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中存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述智能问答方法的步 骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114756663 A 3