一种基于自然语言处理的知识问答方法与流程

本发明涉及知识问答，具体而言，涉及一种基于自然语言处理的知识问答方法。

背景技术：

1、随着互联网技术的飞速发展和信息爆炸式增长，人们越来越依赖于智能问答系统来获取准确、及时的信息，传统的问答系统主要基于关键词匹配或模板匹配的方式，这种方式在处理复杂或多样化的自然语言问句时往往显得力不从心，特别是当用户提问的方式灵活多变、语义复杂时，传统的问答系统往往无法提供准确满意的回答；

2、近年来，自然语言处理（nlp）技术的快速发展为智能问答系统提供了新的解决思路，基于nlp技术的问答系统能够更深入地理解用户问句的语义，从而更准确地从知识库中检索相关信息并生成回答，然而，如何高效地处理自然语言问句、准确提取问句中的关键信息，并将其与知识库中的条目进行匹配，仍然是智能问答系统面临的重要挑战。因此我们对此做出改进，提出一种基于自然语言处理的知识问答方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：如何高效地处理自然语言问句、准确提取问句中的关键信息，并将其与知识库中的条目进行匹配的问题。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供了基于自然语言处理的知识问答方法，以改善上述问题。

3、本技术具体是这样的：

4、一种基于自然语言处理的知识问答方法，包括以下步骤：

5、a.接收用户输入的自然语言问句；

6、b.对接收到的自然语言问句进行预处理，包括分词处理、词性标注和句法分析；

7、c.使用自然语言处理模型对预处理后的问句进行语义理解，提取问句中的关键信息，形成问题表示q，其中，问题表示q是一个高维向量，通过深度学习模型（如transformer模型）的输出层得到，其计算公式为：

8、（q=f_{\text{model}}（w_1，w_2……w_n））；

9、其中，（w_1，w_2……w_n）是问句中每个词的词向量表示，（f_{\text{model}}）是深度学习模型的函数表示；

10、d.设定一个匹配函数（f（q，k）），其中（q）代表问题表示，（k）代表知识库中的知识条目表示，通过计算（f（q，k））的相似度来查找与问题表示相匹配的知识条目，相似度计算公式基于余弦相似度，计算公式为：

11、（\text{similarity}（q，k）=\frac{q\cdotk}{|q|\cdot|k|}）；

12、其中，（q\cdotk）是问题表示和知识条目表示的点积，（|q|）和（|k|）分别是它们的l2范数；

13、e.根据匹配到的知识条目，生成自然语言形式的回答，并返回给用户。

14、作为本技术优选的技术方案，步骤c中使用的自然语言处理模型为深度学习模型，包括循环神经网络（rnn）、长短时记忆网络（lstm）、门控循环单元（gru）、transformer模型，模型通过训练数据学习从自然语言问句到问题表示的映射关系，其损失函数是交叉熵损失函数，计算公式为：

15、（\text{loss}=-\sum_{i=1}^{n}y_i\log（p_i））；

16、其中，（n）是训练样本的数量，（y_i）是真实标签（通常是one-hot编码），（p_i）是模型预测的概率分布。

17、作为本技术优选的技术方案，步骤d中的知识库包含结构化数据、非结构化数据或两者的混合，对于结构化数据，知识条目通过关系三元组（subject，predicate，object）表示，并转换为嵌入向量进行匹配，对于非结构化数据，通过信息抽取技术提取关键信息，并转换为向量表示。

18、作为本技术优选的技术方案，步骤e中生成自然语言形式的回答还包括对回答进行后处理，后处理步骤包括基于规则的语法检查和语义连贯性检查以及基于信息抽取技术的冗余信息去除。

19、作为本技术优选的技术方案，还包括以下步骤：

20、f.收集用户对返回的回答的反馈；

21、g.设定一个更新函数（u（f，\theta）），其中（f）代表用户反馈，（\theta）代表模型参数或知识库内容，根据用户反馈调整自然语言处理模型的参数或更新知识库，更新函数是基于梯度下降的具体为：

22、（\theta_{t+1}=\theta_t-\eta\nabla_{\theta}\text{loss}（\theta_t））；

23、其中，（\theta_t）是当前模型参数，（\eta）是学习率，（\nabla_{\theta}\text{loss}（\theta_t））是损失函数关于模型参数的梯度。

24、作为本技术优选的技术方案，知识库中的知识条目表示k通过知识嵌入技术（如transe、transr等）得到，知识嵌入技术将知识库中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，知识嵌入的计算基于边距的损失函数：

25、[\mathcal{l}=\sum_{（s，p，o）\ins}\sum_{（s'，p，o'）\ins'_{（s，p，o）}}\max（0，\gamma+d（s+p，o）-d（s'+p，o'））]；

26、其中，（s）是正确的三元组集合，（s'_{（s，p，o）}）是对于每个正确三元组（（s，p，o））生成的负样本集合，（\gamma）是边距超参数，（d（\cdot））是距离函数（如l1或l2距离）。

27、作为本技术优选的技术方案，为了提高问答系统的可扩展性和准确性，步骤d中的知识库通过自动或半自动的方式进行更新和扩展，包括从互联网上爬取新的数据，通过自然语言处理技术进行信息抽取，并利用机器学习或深度学习模型进行验证和整合。

28、作为本技术优选的技术方案，为了处理多轮对话和上下文依赖的情况，还包括会话状态维持，会话状态维持包含之前轮次中的问题和回答信息，在生成回答时，考虑会话状态中的上下文信息，以提高回答的准确性和连贯性。

29、作为本技术优选的技术方案，还包括一个领域分类步骤，在步骤a和b之间，用于确定用户输入的自然语言问句所属的领域或主题，以在后续步骤中更精确地匹配相关的知识库或模型；

30、作为本技术优选的技术方案，领域分类步骤具体包括：

31、数据准备，收集和整理标注了领域或主题标签的问句数据，这些数据来自现有的知识库、在线论坛、客服记录，确保数据覆盖广泛的领域和主题，并具有足够的多样性；

32、特征提取，对问句进行预处理，包括分词、词性标注、句法分析；提取有助于识别领域或主题的特征，如关键词、短语、句法结构、命名实体等，使用tf-idf、word2vec、bert词嵌入方法将文本转换为数值向量，便于机器学习模型处理；

33、模型训练，选择一个合适的分类模型，包括支持向量机（svm）、随机森林、逻辑回归、深度神经网络（dnn）或卷积神经网络（cnn），使用标注的数据集训练模型，使其学习从问句特征到领域或主题标签的映射关系；

34、模型评估与优化，使用验证集评估模型的性能，如准确率、召回率、f1分数等，根据评估结果调整模型参数、特征选择或尝试不同的模型结构，迭代优化模型，直到达到满意的性能；

35、实时分类，当用户输入新的问句时，首先对其进行预处理和特征提取，将提取的特征输入到训练好的分类模型中，得到预测的领域或主题标签；

36、后处理与集成，对模型输出的标签进行后处理，如使用阈值过滤低置信度的预测结果，如果需要，可以将多个分类器的结果集成起来，以提高分类的准确性和鲁棒性；

37、持续学习与更新，随着时间的推移，收集新的用户问句和领域、主题标签，用于更新和扩展数据集，定期重新训练模型，以适应新的数据和领域、主题的变化；

38、用户反馈与调整，收集用户对分类结果的反馈，了解分类错误的原因和类型，根据用户反馈调整分类策略、模型参数或增加新的特征。

39、与现有技术相比，本发明的有益效果：

40、在本技术的方案中：

41、本技术通过对用户输入的自然语言问句进行预处理，包括分词处理、词性标注和句法分析，能够更准确地理解问句的语义和结构，为后续处理提供有力支持；利用深度学习模型（如transformer模型）对预处理后的问句进行语义理解，能够准确提取问句中的关键信息，并将其表示为高维向量，这种表示方式不仅保留了问句的语义信息，还便于后续与知识库中的条目进行匹配；通过设定匹配函数计算问题表示与知识库中条目表示的相似度，能够高效地查找到与问题表示相匹配的知识条目，不仅提高了问答系统的检索效率，还提高了回答的准确率；根据匹配到的知识条目，生成自然语言形式的回答并返回给用户，使得用户能够更直观地获取所需信息，这种回答方式不仅符合用户的阅读习惯，还提高了用户体验；综上，本技术提供了高效、准确的知识问答方法，能够满足用户对智能问答系统日益增长的需求，并具有良好的应用前景和推广价值。

技术特征：

1.一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，步骤c中使用的自然语言处理模型为深度学习模型，包括循环神经网络（rnn）、长短时记忆网络（lstm）、门控循环单元（gru）、transformer模型，模型通过训练数据学习从自然语言问句到问题表示的映射关系，其损失函数是交叉熵损失函数，计算公式为：

3.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，步骤d中的知识库包含结构化数据、非结构化数据或两者的混合，对于结构化数据，知识条目通过关系三元组（subject，predicate，object）表示，并转换为嵌入向量进行匹配，对于非结构化数据，通过信息抽取技术提取关键信息，并转换为向量表示。

4.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，步骤e中生成自然语言形式的回答还包括对回答进行后处理，后处理步骤包括基于规则的语法检查和语义连贯性检查以及基于信息抽取技术的冗余信息去除。

5.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，还包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，知识库中的知识条目表示k通过知识嵌入技术得到，知识嵌入技术将知识库中的实体和关系嵌入到低维向量空间中，知识嵌入的计算基于边距的损失函数：

7.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，步骤d中的知识库通过自动或半自动的方式进行更新和扩展，包括从互联网上爬取新的数据，通过自然语言处理技术进行信息抽取，并利用机器学习或深度学习模型进行验证和整合。

8.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，还包括会话状态维持，会话状态维持包含之前轮次中的问题和回答信息，在生成回答时，考虑会话状态中的上下文信息。

9.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，还包括一个领域分类步骤，在步骤a和b之间，用于确定用户输入的自然语言问句所属的领域或主题，以在后续步骤中更精确地匹配相关的知识库或模型。

10.根据权利要求9所述的一种基于自然语言处理的知识问答方法，其特征在于，领域分类步骤具体包括：

技术总结
本申请提供了一种基于自然语言处理的知识问答方法，属于知识问答技术领域。本申请通过对用户输入的自然语言问句进行预处理，包括分词处理、词性标注和句法分析，能够更准确地理解问句的语义和结构，为后续处理提供有力支持；利用深度学习模型（如Transformer模型）对预处理后的问句进行语义理解，能够准确提取问句中的关键信息，并将其表示为高维向量，这种表示方式不仅保留了问句的语义信息，还便于后续与知识库中的条目进行匹配；通过设定匹配函数计算问题表示与知识库中条目表示的相似度，能够高效地查找到与问题表示相匹配的知识条目，不仅提高了问答系统的检索效率，还提高了回答的准确率。

技术研发人员：王艳飞
受保护的技术使用者：金千枝（深圳）软件技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23