一种基于模板的深度问答系统及方法与流程

1.本发明属于知识库的搭建与应用技术领域，尤其是一种基于模板的深度问答系统及方法。


背景技术：

2.国网客服中心知识库为南方分中心、北方分中心95598客服专员提供了知识检索、知识学习等知识应用服务，有效缩短95598客服专员的响应时间，提高一次性问题解答率和业务答复准确性，提升客户对热线电话服务的总体满意度。
3.深度问答服务是利用知识图谱对问题进行语义理解和解析，进而对知识库进行查询，推理得出答案，并以问答式对话模式解决用户关心的问题。向深度问答服务输入问题的简要描述，深度问答服务会根据这些输入解析出其中的问题线索，理解问题的时空信息，根据积累的各种问题规则及业务知识，在历史问题、业务内容、标签信息等组成的知识库中进行匹配计算，给出其推理的答案信息和推理依据。
4.目前的问答系统具有查询相应速度慢，准确率低的缺点。


技术实现要素：

5.发明目的：提供一种基于模板的深度问答系统及方法，以解决现有技术的问题。技术方案：一种基于模板的深度问答系统，包括：本体设计模块：通过客服专员根据积累的业务知识设计问答系统的模拟问题；知识构建模块：通过db2结构化数据抽取方法抽取模拟问题实体与关键词的联系；知识库：用于存储实体与关键词的联系并保存至索引库；意图设计模块：用于根据询问历史记录设计意图模板，并根据意图模板编写对应的查询模板，同时根据意图模板和查询模板生成意图关键词，将意图关键词保存在索引库中；意图识别模块：对实体问句通过ner模型抽取出实体，并通过句法分析抽取出关键词，抽取的关键词通过关键词触发机制触发初步筛选筛选索引库得到意图选集，将意图选集与实体对应的实体链指结合通过计算分析生成最优的意图；查询结果显示模块：根据知识图谱的查询语句查询图数据库得到查询的结果，对查询结果装饰后按照规则排列显示。
6.进一步的，本体设计模块中的模拟问题包括实体和关系两部分，其中实体是指时间、地点和人物，关系是指实体对应的关键词。进一步的，意图设计模块生成的意图关键词包括关键词和实体。进一步的，意图识别模块将意图选集与实体链指和知识库对应的实体与关键词的联系结合通过实体槽位替换和相似度分析计算得到最优的意图从而生成知识图谱的查询语句。
7.进一步的，查询结果显示模块显示的查询结果按照时间从前到后显示或者按照相
似度从高到低显示。另外本发明还公开了一种基于模板的深度问答方法，包括如下步骤：s1：输入问句；s2：意图识别模块通过ner模型抽取出问句的实体，根据实体得到实体链指，通过句法分析抽取出关键词，抽取的关键词通过关键词触发机制触发初步筛选通过筛选索引库内存储内容得到意图选集；s3：对意图选集与实体链指结合通过实体槽位替换和相似度分析计算得到最优的意图；s4：根据最优的意图生成知识图谱的查询语句，查询图数据库得到查询的结果，对查询结果装饰后按照规则排列显示。
8.进一步的，索引库的索引内容包括知识库中的实体与关键词的联系和意图关键词。
9.进一步的，实体与关键词的联系的构建方法如下：s01：通过客服专员根据积累的业务知识设计问答系统的模拟问题；s02： 对模拟问题通过db2结构化数据抽取方法抽取实体与关键词，根据实体与关键词构建实体与关键词的联系，实体与关键词的联系存储在知识库。
10.进一步的，意图关键词的构建方法如下：根据询问历史记录设计意图模板，并根据意图模板编写对应的查询模板，同时根据意图模板和查询模板生成意图关键词；意图关键词包括关键词和实体。本发明公开了一种基于模板的深度问答系统，具有如下有益效果：本发明通过将实体问句分为实体和关键词两部分，可以提高查询的准确率；本发明直接将实体问句的实体和关键词直接与索引库里保存的意图关键词和实体与关键词的联系相互比对，具有查询相应速度快的优点。
附图说明
11.图1是本发明的一种基于模板的深度问答系统的框图。
具体实施方式
12.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
13.如图1所示，一种基于模板的深度问答系统，包括本体设计模块、知识构建模块、知识库、索引库、意图设计模块、意图识别模块、查询结果显示模块，各模块的主要功能如下。
14.本体设计模块通过客服专员设计问答系统的模拟问题，模拟问题包括实体和关系两部分，其中实体是指时间、地点和人物，关系是指实体对应的关键词，客服专员设计的模拟问题主要是根据其对业务相关知识的深入理解，结合积累的业务知识实现的。
15.知识构建模块与本体设计模块连接，知识构建模块通过db2结构化数据抽取方法抽取模拟问题的实体和关系，并根据抽取的实体和关系得到实体与关键词的联系，该处的
实体包括时间、地点和人名。
16.知识库用于存储实体与关键词的联系，知识库与索引库连接，用于在索引库需要时将实体与关键词的联系传输至索引库。
17.意图设计模块用于根据询问的历史记录设计意图模板，并根据意图模板编写对应的查询模板，一个意图模板对应一个查询模板，根据意图模板和查询模板能够生成意图关键词，意图关键词包括关键词和实体，意图设计模块同样与索引库连接，便于意图设计模块将意图关键词在索引库需要时传递至索引库。
18.意图识别模块一方面用于对实体问句通过ner模型抽取出实体，实体包括时间、地点和人名，另一方面通过句法分析对实体问句抽取出关键词，抽取的关键词通过关键词触发机制触发初步筛选筛选索引库得到意图选集，将意图选集与实体对应的实体链指结合通过计算分析生成最优的意图，其中计算分析包括实体槽位替换和相似度分析计算，主要是指意图识别模块将意图选集与实体链指和知识库对应的实体与关键词的联系结合通过实体槽位替换和相似度分析计算，通过相似度分析计算从而可以得到最优的意图，根据最优的意图可以生成知识图谱的查询语句。
19.查询结果显示模块用于根据知识图谱的查询语句，查询图数据库得到查询的结果，对查询结果装饰后按照规则排列显示，该处的规则包括时间规则和相似度规则，时间规则是指按照时间顺序从前到后排列或者从后到前排列，相似度规则是指根据相似度按照从高到低或者从低到高的顺序排列。
20.另外本发明还公开了一种基于模板的深度问答方法，包括如下步骤：s1：输入问句；s2：意图识别模块通过ner模型抽取出问句的实体，实体包括时间、地点和人物，根据实体得到实体链指，通过句法分析抽取出问句的关键词，抽取的关键词通过关键词触发机制触发初步筛选通过筛选索引库内存储内容得到意图选集；其中，该步骤中索引库的索引内容包括知识库中的实体与关键词的联系和意图关键词；如果索引库中的实体是企业的全称，输入的问句的实体可能是企业的简称或者部分名字，则在通过ner模型抽取实体时只抽取企业的简称，去除“公司”或者“有限公司”等词语；s3：对意图选集与实体链指结合通过实体槽位替换和相似度分析计算得到最优的意图；s4：根据最优的意图生成知识图谱的查询语句，查询图数据库得到查询的结果，对查询结果装饰后按照规则排列显示，该处的规则包括时间规则和相似度规则，时间规则是指按照时间顺序从前到后排列或者从后到前排列，相似度规则是指根据相似度按照从高到低或者从低到高的顺序排列。
21.其中索引库中的实体与关键词的联系的构建方法如下：s01：通过客服专员设计问答系统的模拟问题，客服专员设计的模拟问题主要是根据其对业务相关知识的深入理解并结合自身积累的业务知识实现的；模拟问题包括实体和实体对应的关键词；s02：对模拟问题通过db2结构化数据抽取方法抽取实体与关键词，根据实体与关键词构建实体与关键词的联系，实体与关键词的联系存储在知识库。
22.其中意图关键词的构建方法如下：
根据询问历史记录设计意图模板，并根据意图模板编写对应的查询模板，意图模板和查询模板相对应，同时根据意图模板和查询模板生成意图关键词；意图关键词包括关键词和实体。
23.以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。