CN107066556A - 用于人工智能对话***的备选答案排序方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法及装置，首先根据用户输入的信息获取备选答案清单，再根据知识图谱获取与输入信息相关的知识信息，最后根据这些相关的知识信息对备选答案进行排序，知识信息包括但不限于常识性知识和/或专业知识。本发明在对备选答案进行排序的过程中，在考虑用户输入与答案之间的相关度的基础上，还考虑到了常识性知识和专业知识的影响，***的回复会更加符合常识和逻辑，因此更加合乎用户需求。

Description

用于人工智能对话***的备选答案排序方法及装置
技术领域
本发明涉及人工智能对话***，尤其涉及一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法及装置。
背景技术
在现有的人工智能对话***中，一般是采用基于语料库的方式生成备选答案，然后对这些备选答案进行排序从而选择合适的回复。在对备选答案进行排序的过程中，一般只是关注于用户输入与答案之间的相关度，这种排序方法因为并不具备知识，所以常常做出错误的回答，无法得到合乎用户需求的答案。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法及装置，旨在解决现有的人工智能对话***在对备选答案进行排序的过程中只依靠相关度进行排序、排序结果无法合乎用户需求的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法，包括：
根据用户的输入信息，获取备选答案清单；
根据所述输入信息对知识图谱进行查询，获取与所述输入信息相应的知识信息；
根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
在上述实施例的基础上，进一步地，所述知识信息包括常识信息、专业知识信息。
在上述任意实施例的基础上，进一步地，所述根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果的步骤，具体为：
根据所述知识信息，利用机器学习或深度学习的算法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
或者，进一步地，所述根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果的步骤，具体为：
根据所述知识信息，利用基于规则的方法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
一种用于人工智能对话***的备选答案排序装置，包括：
清单获取模块，用于根据用户的输入信息，获取备选答案清单；
知识获取模块，用于根据所述输入信息对知识图谱进行查询，获取与所述输入信息相应的知识信息；
排序模块，用于根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
在上述实施例的基础上，进一步地，所述知识信息包括常识信息、专业知识信息。
在上述任意实施例的基础上，进一步地，所述排序模块用于：
根据所述知识信息，利用机器学习或深度学习的算法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
或者，进一步地，所述排序模块用于：
根据所述知识信息，利用基于规则的方法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
本发明的有益效果是：
本发明提供了一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法及装置，首先根据用户输入的信息获取备选答案清单，再根据知识图谱获取与输入信息相关的知识信息，最后根据这些相关的知识信息对备选答案进行排序，知识信息包括但不限于常识性知识和/或专业知识。本发明在对备选答案进行排序的过程中，在考虑用户输入与答案之间的相关度的基础上，还考虑到了常识性知识和专业知识的影响，***的回复会更加符合常识和逻辑，因此更加合乎用户需求。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1示出了本发明实施例提供的一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法的流程图；
图2示出了本发明实施例提供的一种用于人工智能对话***的备选答案排序装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不限定本发明。
具体实施例一
如图1所示，本发明实施例提供了一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法，包括以下三个步骤：
步骤S101，根据用户的输入信息，获取备选答案清单。
步骤S102，根据所述输入信息对知识图谱进行查询，获取与所述输入信息相应的知识信息。
步骤S103，根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
本发明实施例首先根据用户输入的信息获取备选答案清单，再根据知识图谱获取与输入信息相关的知识信息，最后根据这些相关的知识信息对备选答案进行排序，知识信息包括但不限于常识性知识和/或专业知识。本发明在对备选答案进行排序的过程中，在考虑用户输入与答案之间的相关度的基础上，还考虑到了常识性知识和专业知识的影响，***的回复会更加符合常识和逻辑，因此更加合乎用户需求。
本发明实施例对知识图谱不做限定，其可以包括个人化知识图谱和全局知识图谱。采用个人化知识图谱，可以在人机对话的时候实现更精确的信息捕捉，同时提高应答效率，另一方面，全局知识图谱的设置，可以提高人工智能对话***的通用性。
本发明实施例对知识信息不做限定，在上述实施例的基础上，优选的，所述知识信息可以包括常识信息、专业知识信息。所述常识为常识性知识。
本发明实施例对步骤S103不做限定，在上述任意实施例的基础上，优选的，所述步骤S103可以具体为：根据所述知识信息，利用机器学习或深度学习的算法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题，机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，可以分为以下类别：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习。深度学习是使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
或者，优选的，所述步骤S103可以具体为：根据所述知识信息，利用基于规则的方法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。基于规则的方法包括语义规则、语法规则、业务规则，这些规则主要是根据数据本身的特征人为地对分类细节进行限定，实用性较强。
具体实施例二
如图2所示，本发明实施例提供了一种用于人工智能对话***的备选答案排序装置，包括以下三个模块：
清单获取模块201，用于根据用户的输入信息，获取备选答案清单。
知识获取模块202，用于根据所述输入信息对知识图谱进行查询，获取与所述输入信息相应的知识信息。
排序模块203，用于根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
本发明实施例首先根据用户输入的信息获取备选答案清单，再根据知识图谱获取与输入信息相关的知识信息，最后根据这些相关的知识信息对备选答案进行排序，知识信息包括但不限于常识性知识和/或专业知识。本发明在对备选答案进行排序的过程中，在考虑用户输入与答案之间的相关度的基础上，还考虑到了常识性知识和专业知识的影响，***的回复会更加符合常识和逻辑，因此更加合乎用户需求。
本发明实施例对知识图谱不做限定，其可以包括个人化知识图谱和全局知识图谱。采用个人化知识图谱，可以在人机对话的时候实现更精确的信息捕捉，同时提高应答效率，另一方面，全局知识图谱的设置，可以提高人工智能对话***的通用性。
本发明实施例对知识信息不做限定，在上述实施例的基础上，优选的，所述知识信息可以包括常识信息、专业知识信息。所述常识为常识性知识。
本发明实施例对排序模块不做限定，在上述任意实施例的基础上，优选的，所述排序模块203可以用于：根据所述知识信息，利用机器学习或深度学习的算法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题，机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法，可以分为以下类别：监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习。深度学习是使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，表征学习的目标是寻求更好的表示方法并创建更好的模型来从大规模未标记数据中学习这些表示方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
或者，优选的，所述排序模块203可以用于：根据所述知识信息，利用基于规则的方法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。基于规则的方法包括语义规则、语法规则、业务规则，这些规则主要是根据数据本身的特征人为地对分类细节进行限定，实用性较强。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。尽管本发明已进行了一定程度的描述，明显地，在不脱离本发明的精神和范围的条件下，可进行各个条件的适当变化。可以理解，本发明不限于所述实施方案，而归于权利要求的范围，其包括所述每个因素的等同替换。

Claims (8)

1.一种用于人工智能对话***的备选答案排序方法，其特征在于，包括：
根据用户的输入信息，获取备选答案清单；
根据所述输入信息对知识图谱进行查询，获取与所述输入信息相应的知识信息；
根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
2.根据权利要求1所述的用于人工智能对话***的备选答案排序方法，其特征在于，所述知识信息包括常识信息、专业知识信息。
3.根据权利要求1或2所述的用于人工智能对话***的备选答案排序方法，其特征在于，所述根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果的步骤，具体为：
根据所述知识信息，利用机器学习或深度学习的算法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
4.根据权利要求1或2所述的用于人工智能对话***的备选答案排序方法，其特征在于，所述根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果的步骤，具体为：
根据所述知识信息，利用基于规则的方法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
5.一种用于人工智能对话***的备选答案排序装置，其特征在于，包括：
清单获取模块，用于根据用户的输入信息，获取备选答案清单；
知识获取模块，用于根据所述输入信息对知识图谱进行查询，获取与所述输入信息相应的知识信息；
排序模块，用于根据所述知识信息，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
6.根据权利要求5所述的用于人工智能对话***的备选答案排序装置，其特征在于，所述知识信息包括常识信息、专业知识信息。
7.根据权利要求5或6所述的用于人工智能对话***的备选答案排序装置，其特征在于，所述排序模块用于：
根据所述知识信息，利用机器学习或深度学习的算法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
8.根据权利要求5或6所述的用于人工智能对话***的备选答案排序装置，其特征在于，所述排序模块用于：
根据所述知识信息，利用基于规则的方法，对所述备选答案清单中的备选答案进行排序，输出排序结果。
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