申请/专利权人：武汉烽火普天信息技术有限公司

申请日：2020-05-25

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN111538824B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/35;G06F16/31;G06F16/36;G06F18/22

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.08.14#公开

摘要：本发明涉及一种基于BERT的智能问答实现方法及系统，所述方法具体包括以下步骤：S1：接收用户输入的问题；S2：将用户输入的问题规范化；S3：经预处理模块处理之后的问题输入基于BERT的问题意图分类模型进行分类；S4：从知识库中检索相应问题和对应的答案，得到候选问题集及对应的答案集；S5：将候选问题集和答案集按照一定的规则进行排序；S6：将输入问题和排序后的候选问题集建立匹配对，输入到基于BERT的问题相似度匹配模型中得到相似度；S7：依据候选问题集的相似度得到最终答案，反馈给用户端。本申请的智能问答实现方法及系统，采用了预训练的中文BERT模型，让机器有了先验知识，提高了智能问答的准确性。

主权项：1.一种基于BERT的智能问答实现方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：接收用户输入的问题；S2：将用户输入的问题规范化，去掉特殊符号、标点符号及停用词，得到处理之后的问题；S3：经处理之后的问题输入基于BERT的问题意图分类模型进行分类，得到输入问题的类别Cq；所述基于BERT的问题意图分类模型的训练过程包括：收集领域内相关问题和对应的分类集，得到问题、分类的一一对应关系，经预处理特征处理之后得到问题的向量化表示，接着配合预训练的中文BERT模型进行微调，得到基于BERT的问题意图分类模型；S4：检索模块首先参考领域词典将输入问题q分隔为w1,w2…wi…wn，其中wi是分隔开的第i个词，采用w1∪w2∪…wi∪…wn∩Cq的查询公式，从知识库中检索相应问题和对应的答案，得到候选问题集及对应的答案集，所述知识库内存有领域问题合集和对应的答案合集，且所述领域问题和对应答案通过建立索引的方式存储在知识库中；S5：将候选问题集和答案集按照一定的规则进行排序；排序模块采用TF-IDF统计方法对候选问题集Q和对应的答案集A进行排序，得到与Q和A对应的集合Score，这里设定一个得分阈值Scoremin，如果ScoreiScoremin，则保存相应的Qi和Ai，剩余的问题集和相对应的答案集为RQ和RA；S6：将输入问题和排序后的候选问题集建立匹配对，输入到基于BERT的问题相似度匹配模型中得到相似度；匹配算法模块将剩余的问题集RQ中的问题取出来，输入的问题q，建立一个匹配对RQi,q，输入到基于BERT的问题相似度匹配模型中，得到一个匹配的概率pi，通过统计得到RQ中问题的概率最大值pmax，这里设定一个概率阈值pmin，如果pmax＝pmin，则确定RQi是符合要求的问题，反之在剩余的问题集中没有符合要求的问题；所述基于BERT的问题相似度匹配模型的训练过程包括：收集领域内相关问题集，进行正样本扩充、负样本扩充之后得到相似问题集，然后再预处理、特征处理得到问题的向量化表示，接着配合预训练的中文BERT模型进行微调，得到基于BERT的问题相似度匹配模型；S7：依据候选问题集的相似度得到最终答案，反馈给用户端。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉烽火普天信息技术有限公司 一种基于BERT的智能问答实现方法及系统

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