一种语言问答优化方法及终端与流程

本发明涉及智能问答领域，尤其涉及一种语言问答优化方法及终端。

背景技术：

1、随着人工智能技术的发展，智能问答系统已广泛应用于银行、医院、政府等机构的客户服务场景。

2、这类系统需要处理用户口语化、非标准化的输入，并返回专业、准确的标准答案。然而现有专业领域智能语音问答系统中，将用户口语化/非标准输入改写为标准查询文本时，存在“专业规范性”与“语义保真度”的平衡难题，要么过度堆砌专业术语导致表达不自然、偏离用户原意，要么保留过多非标准表达导致无法匹配领域知识库；且现有技术缺乏兼顾专业性、语义保真度、流畅度和个性化的有效多目标优化机制，难以生成既符合领域规范又不丢失核心语义的高质量改写文本，进而影响后续检索与问答效果。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是：提供一种语言问答优化方法及终端，通过分层热词增强，实现专业领域语言问答的精准输入与可信输出。

2、一种语言问答优化方法，所述方法包括：

3、接收用户输入的初始文本；

4、计算所述初始文本中的关键词与预设的分层热词库中的热词的相似度，得到候选热词；

5、对所述候选热词进行上下文验证得到验证结果，并根据所述验证结果对所述关键词进行术语替换，得到所述初始文本对应的增强文本；

6、基于所述增强文本、所述初始文本及所述用户的上下文，检索专属知识库并调用大语言模型生成多个候选查询文本；

7、对所述多个候选查询文本进行多目标优化评分与排序得到目标查询文本，并将所述目标查询文本输入问答模型得到目标答复及可信度标注。

8、为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

9、一种语言问答优化终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

10、接收用户输入的初始文本；

11、计算所述初始文本中的关键词与预设的分层热词库中的热词的相似度，得到候选热词；

12、对所述候选热词进行上下文验证得到验证结果，并根据所述验证结果对所述关键词进行术语替换，得到所述初始文本对应的增强文本；

13、基于所述增强文本、所述初始文本及所述用户的上下文，检索专属知识库并调用大语言模型生成多个候选查询文本；

14、对所述多个候选查询文本进行多目标优化评分与排序得到目标查询文本，并将所述目标查询文本输入问答模型得到目标答复及可信度标注。

15、本发明的有益效果在于：通过分层热词库对识别的初始文本，采用相似度计算与上下文验证对初始文本进行替换，有效提升了专业术语的识别准确率与文本规范性，为后续处理提供高质量的输入格式；基于多约束检索增强生成机制，通过多目标优化与硬约束筛选对增强文本进行可控改写，在保留用户原始语义的前提下生成符合专业规范的目标查询；整个方案在保障答案专业性和准确性的同时，通过全流程的质量控制与可信度评估，提升了智能语音问答系统在高风险专业场景中的实用价值与可靠性，为相关技术在该类关键领域的落地应用提供了可行的技术路径。

1.一种语言问答优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，所述计算所述初始文本中的关键词与预设的分层热词库中的热词的相似度，得到候选热词，包括：

3.根据权利要求1所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，所述对所述候选热词进行上下文验证得到验证结果，并根据所述验证结果对所述关键词进行术语替换，得到所述初始文本对应的增强文本，包括：

4.根据权利要求3所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，所述根据所述关键词与所述候选热词之间的综合相似度，包括：

5.根据权利要求1所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，所述对所述多个候选查询文本进行多目标优化评分与排序得到目标查询文本，包括：

6.根据权利要求5所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，所述依据预设的多个评价维度对所述多个所述候选查询文本进行评分，并基于所述评分对多个所述候选查询文本进行排序，包括：

7.根据权利要求5所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，所述依据预设的硬约束条件对排序后的所述多个候选查询文本进行筛选，包括：

8.根据权利要求3所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，还包括：

9.根据权利要求4所述的一种语言问答优化方法，其特征在于，还包括：

10.一种语言问答优化终端，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9任一所述的一种语言问答优化方法中的各个步骤。