CN110727779A 基于多模型融合的问答方法及系统 （信雅达系统工程股份有限公司）

本发明实施例公开一种基于多模型融合的2知识图谱为基于有标签数据的行业相关法律、规定以及管理制度的知识数据集的知识图基于融合模型指示的匹配方法检索所述问题分析数据，得构建基于有标签数据的行业相关法律、规定以及管理制度的知识数据集的知识图谱，对所采集的问题样例进行预处理得到简化问题样例，使用分根据所采集问题实例对应的关系和属性对其进行分类，为每一个问题模板配置从所述知识图谱中提取该问题模板的答案的路径和从原始问对所述简化问题样例进行命名实体识别，采用识别出的基于所述知识库和所述知识图谱对所输入的原始问题进判断所述原始问题对应的实际提问次数，根据对所述原始问题进行命名实体识别得到对应的实体指称，采用含有专业词语的词典对所述原始问题中除所述实体指称外的剩余部分进行分词，3当所述实体指称无法链接至所述图谱节点时，将所述FAQ问题库中的所有问题确定为当所述待匹配问题模板大于1个或者无法链接到所述图谱节点时，采用融合模型计算选取相似度最大的常问问题为候选问题，若所述原始问题与所述待根据匹配到的候选问题与所述FAQ问题库指示的问题与答案的映射关系选取对应的答当所述待匹配问题模板只有1个且从所述知识图谱中检索到对应的三元组时，将三元基于TF-IDF模型生成原始问题的TF-IDF向量对应的稀述待匹配问题模板之间的相似度，根据相似度排序从高到低排名前K的问题作为第一候选采用Siamese模型计算所述原始问题与所述第一候选答案集之间的相似度，并返回置采用Bert模型计算所述原始问题与所述待匹配问题模板两两之基于相似度权重将所述图谱候选答案集、第一候选采用所述二分类神经网络将SoftMax得到的正类的概率作为候选答案的概率，并将最答案搜索模块，用于基于融合模型指示的匹配方法检原始问题对应的问题答案，其中，所述融合模型包括知识图谱推理模型、TF-IDF模型、4[0007]结合知识库和知识图谱对所输入的原始问题进行问题解析，[0008]基于融合模型指示的匹配方法检索问题分析数据，得到原始问题对应的问题答5述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述方面所述的基于多模型融合的问答方6题模板库确定原始问题的关键字对应的问题分类，然后判断原始问题对应的实际提问次[0037]在一种优选的实现方式中，设备可以首先判断原始问题的语句是否存在拼写错7当待匹配问题模板只有1个且从所述知识图谱中检索到对应的三元组时，设备可以将三元模型计算原始问题与待匹配问题模板之间的相似度，并返回置信度从高到低排名前K的问题模板两两之间的语义相似度，根据语义相似度排序后得出最相似的K个问题作为第三候8[0048]在本申请的一种具体实现方式中，Siamese模型的训练识别过程可以如图3和图4BiGPU作为孪生神经网络的主体，相较于BiLSTM在数据集上具有更好的表现且具有更高的[0052]请参见图5，为本发明实施例提供了一种基于多模型融合的问答系统的结构示意[0054]原始问题分析模块102，用于结合知识库和知识图谱对所输入的原始问题进行问9接。存储器205可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile[0063]结合知识库和知识图谱对所输入的原始问题进行问题解析，[0064]基于融合模型指示的匹配方法检索问题分析数据，得到原始问题对应的问题答[0068]在一些实施例中，设备20在对所采集的问题样例进行预处理[0069]根据所采集问题实例对应的关系和属性对其进行分类，使用命[0071]为每一个问题模板配置从知识图谱中提取该问题模板的答案的路径和从原始问[0082]当实体指称无法链接至图谱节点时，将FAQ问题库中的所有问题确定为待匹配问[0084]当待匹配问题模板大于1个或者无法链接到图谱节点时，采用融合模型计算原始[0086]根据匹配到的候选问题与FAQ问题库指示的问题与答案的映射关系选取对应的答[0088]当待匹配问题模板只有1个且从知识图谱中检索到对应的三元组时，将三元组问匹配问题模板之间的相似度，根据相似度排序从高到低排名前K的问题作为第一候选答案[0091]采用Siamese模型计算原始问题与第一候选答案集之间的相似度，并返回置信度[0094]采用二分类神经网络将SoftMax得到的正类的概率作为候选答案的概率，并将最通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAcce