CN116737908B 知识问答方法、装置、设备和存储介质 （北京百度网讯科技有限公司）

2语句的历史关联语句为相同账号或相同问询方所输入的基于大语言模型，根据所述历史关联语句对所述问询语句中的省在所述第一知识库中查询与所述问询衍生语句相若在所述第一知识库中匹配失败，则在所述第二知识库中查询与所基于所述大语言模型，对所述参考文本内容进行知识生成，得到根据参考内容文档所使用的文档结构模板、所述参考内容文档若在所述第二知识库中匹配失败，则获取人工输入的所述将所述问询衍生语句和所述标准答案数据作为新的问答对，存储至所述第一知识库3询语句和所述问询语句的历史关联语句为相同账号或相同问询方所输入的问询所述第一查询匹配单元，用于在所述第一知识库中查询与所述问询所述第二查询匹配单元，用于若在所述第一知识库中匹配失败，则在所述目标答案数据生成模块，具体用于对所述匹配结果进行处理，以使中，将所述问询衍生语句与所述问答数据之间的置信度超出预设置信度阈值的问答数据，知识生成数据生成模块，具体用于基于所述大语言模型，对其中，若所述问答数据为所述第二知识库中的匹配结果，则所根据参考内容文档所使用的文档结构模板、所述参考内容文档人工干预模块，用于若在所述第二知识库中匹配失败，则获新问答对存储模块，用于将所述问询衍生语句和所述标准答案数据作为新的问答对，4所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储使计算机执行根据权利要求1_3中任一项所9.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，5[0015]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特6输入时间相邻的历史问询语句，可以是在问询语句的输入时间之前的历史预设时间段内，7问询语句中的指代消解。因此，根据历史关联语句对问询语句进行内容补全和/或指代消[0040]所谓大模型可以理解为具有较大的参数数量(如上亿规模)的神经网络模型。其89检索采用的文档结构模板对应的问答对分布区域，进行问答对对应参考文本内容的识别；基于该匹配结果所生成的问询语句的目标答案数据的[0074]所谓大模型可以理解为具有较大的参数数量(如上亿规模)的神经网络模型。其[0079]所谓大模型可以理解为具有较大的参数数量(如上亿规模)的神经网络模型。其此根据问询衍生语句结合匹配结果(也即包括问答数据的知识生成数据)进行目标答案数进行目标答案数据的生成，能够有效规避目标答案数据而出现指代不清或存在歧义的情[0085]可以理解的是，通过答案模板数据对所生成的目标答案数据的句法结构加以约识库中查询与问询衍生语句相匹配的问答数据时，可以直接在第一知识库和/或第二知识[0095]本公开实施例通过将知识库细化为包括存储有参考文本内容中所包含的问答对习模型加以实现，本公开对预设检索召回模型的具体网络结构和训练方式不作任何限定。[0118]数据获取模块401，用于获取问询语句、所述问询语句的历史关联语句以及知识[0120]查询匹配模块403，用于在所述知识库中查询与所述问询衍生语句相匹配的问答的计算机程序或者从存储单元508加载到随机访问存储器(RAM)503中的计算机程序，来执因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信者全部可以经由ROM502和/或通信单元509而被载入和/或安装到设备500上。当计算机程算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理[0155]用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端_服务器关系的计术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术及机器学习/深度学习技[0161]云计算(cloudcom