问题答案确定的方法、装置、设备、介质和程序产品与流程

本公开涉及人工智能、自然语言处理以及金融，更具体地涉及一种问题答案确定的方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术：

1、随着自然语言处理技术的发展，出现了智能问答系统，对以自然语言形式描述的问题进行解析，返回与问题匹配的答案。目前，问答系统主要是根据用户提出的问题，基于关键词匹配在知识库检索相关信息来获取相关的答案。

2、然而，在面对复杂问题，由于关键词之间存在一定的相似度，通常一个问题可能会匹配多个候选答案，并不能确定哪一个候选答案是最准确的，还需要人工排查和筛选，才能找到所需的准确信息，降低了信息利用效率。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种问题答案确定的方法、装置、设备、介质和程序产品。

2、根据本公开的第一个方面，提供了一种问题答案确定的方法，包括：从问答知识库中获取与待处理问题匹配的多个候选答案；将待处理问题输入到预先训练的答案生成模型中，得到初始答案；对待处理问题和初始答案进行特征融合，得到融合向量；将融合向量分别与多个参考向量进行相似度匹配，得到每个参考向量对应的匹配概率，其中，多个参考向量是基于多个候选答案得到的；以及根据每个参考答案向量对应的匹配概率，从多个候选答案中确定对应的目标答案。

3、根据本公开的实施例，对待处理问题和初始答案进行特征融合，得到融合向量，包括：对待处理问题和初始答案分别进行向量化处理，得到待处理问题向量和初始答案向量；将待处理问题向量和初始答案向量进行融合，得到融合向量。

4、根据本公开的实施例，将待处理问题向量和初始答案向量进行融合，得到融合向量，包括：将待处理问题向量和初始答案向量输入至非线性激活功能的完全连接层网络，分别得到待处理问题向量的第一特征向量和初始答案向量的第二特征向量；将第一特征向量和第二特征向量进行加权融合，得到融合向量。

5、根据本公开的实施例，根据每个参考答案向量对应的匹配概率，从多个候选答案确定对应的目标答案，包括：根据匹配概率对多个候选答案自大到小排序，得到排序结果；根据目标答案的预设数量，从排序结果中选择排序靠前的预设数量的候选答案作为目标答案。

6、根据本公开的实施例，上述方法还包括：对待处理问题和多个候选答案分别进行向量化处理，得到待处理问题向量和多个候选答案向量；以及将待处理问题向量与多个候选答案向量分别进行融合，得到多个参考向量。

7、根据本公开的实施例，答案生成模型包括编码器、解码器以及注意力机制；将待处理问题输入到预先训练的答案生成模型中，得到初始答案，包括：利用编码器对待处理问题进行编码，在每一时间步输出待处理问题的状态序列向量；利用注意力机制对所有隐藏层的状态序列向量进行加权平均处理，得到上下文向量；根据每一时间步的状态序列向量和上下文向量利用解码器进行解码，输出在每一时间步的预测词汇；以及根据每一时间步输出的预测词汇，确定初始答案。

8、根据本公开的实施例，答案生成模型还包括指针网络；根据每一时间步的状态序列向量和上下文向量利用解码器进行解码，输出在每一时间步的预测词汇，包括：根据状态序列向量和上下文向量利用解码器进行计算，得到在每一时间步生成新词汇的概率；根据状态序列向量、上下文向量以及待处理问题利用指针网络进行计算，得到在每一时间步从待处理问题中复制词汇的概率；在复制词汇的概率大于生成新词汇的概率的情况下，将复制词汇作为每一时间步的预测词汇。

9、本公开的第二方面提供了一种问题答案确定的装置，包括：获取模块，用于从问答知识库中获取与待处理问题匹配的多个候选答案；生成模块，用于将待处理问题输入到预先训练的答案生成模型中，得到初始答案；融合模块，用于对待处理问题和初始答案进行特征融合，得到融合向量；匹配模块，用于将融合向量分别与多个参考向量进行相似度匹配，得到每个参考向量对应的匹配概率，其中，多个参考向量是基于多个候选答案得到的；以及确定模块，用于根据每个参考答案向量对应的匹配概率，从多个候选答案中确定对应的目标答案。

10、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个计算机程序，其中，上述一个或多个处理器执行上述一个或多个计算机程序以实现上述方法的步骤。

11、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，上述计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。

12、本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，上述计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。

13、根据本公开提供的问题答案确定的方法，通过先将待处理问题输入到预先训练的答案生成模型中，可以快速的为待处理的问题提供一个初始答案，在将待处理问题和初始答案进行特征融合得到融合向量，在将融合向量与基于多个获取的候选答案得到的多个参考向量进行相识度匹配，根据匹配概率从多个候选答案中确定目标答案，通过结合问答知识库和答案生成模型，能够充分利用已有的知识和数据，同时结合问题的实际情况，使得确定的目标答案更加准确和可靠。

技术特征：

1.一种问题答案确定的方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理问题和所述初始答案进行特征融合，得到融合向量，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理问题向量和所述初始答案向量进行融合，得到所述融合向量，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述参考答案向量对应的匹配概率，从多个所述候选答案确定对应的目标答案，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述答案生成模型包括编码器、解码器以及注意力机制；

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述答案生成模型还包括指针网络；

8.一种问题答案确定的装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现根据权利要求1~7中任一项所述方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或指令被处理器执行时实现根据权利要求1~7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开提供了一种问题答案确定的方法，可以应用于人工智能、自然语言处理以及金融技术技术领域。该问题答案确定的方法包括：从问答知识库中获取与待处理问题匹配的多个候选答案；将待处理问题输入到预先训练的答案生成模型中，得到初始答案；对待处理问题和初始答案进行特征融合，得到融合向量；将融合向量分别与多个参考向量进行相似度匹配，得到每个参考向量对应的匹配概率，其中，多个参考向量是基于多个候选答案得到的；以及根据每个参考答案向量对应的匹配概率，从多个候选答案中确定对应的目标答案。本公开还提供了一种问题答案确定的装置、设备、存储介质和程序产品。

技术研发人员：陈慧
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23