问答方法及装置与流程

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种问答方法及装置。

背景技术：

随着经营发展环境的变化，金融机构需要遵循的各种制度规范越来越多，监管要求越来越严，安全形势也日趋严峻，这对金融机构研发团队的合规性要求提出了更高的标准。金融机构经过多年的运营发展，积累了整套的规章制度，用以规范各类经营生产活动，目前员工查找各类制度规范的方式通常是联系人工客服进行流程咨询及问题咨询，效率低，严重影响工作推进。

技术实现要素：

针对现有技术中的问题，本申请提出了一种问答方法及装置，能够提高问答的准确性和效率，进而能够便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度。

为了解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种问答方法，包括：

接收目标提问数据；

根据预设的分类模型，获得所述目标提问数据对应的查询语句，所述预设的分类模型为应用基于转换器的双向编码表征模型预先训练得到的；

根据所述查询语句得到查询结果，若该查询结果非空，则将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

进一步地，所述的问答方法，还包括：

若所述查询结果为空，则根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据；

应用所述目标文本数据和预训练语言模型，得到所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

进一步地，所述根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据，包括：

根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中是否存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，若是，则将所述目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；

所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、文本数据及两者之间的对应关系。

进一步地，所述根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据，包括：

若根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中不存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，则根据所述目标提问数据和每个关键字进行模糊匹配；

若匹配成功，则将所述关键字对应的文本标题的得分加1，最终得到每个文本标题的得分；

将得分最高的文本标题作为所述目标文本标题，将该目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；

所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、关键字、文本数据及其两两之间的对应关系。

第二方面，本申请提供一种问答装置，包括：

获取模块，用于接收目标提问数据；

分类模块，用于根据预设的分类模型，获得所述目标提问数据对应的查询语句，所述预设的分类模型为应用基于转换器的双向编码表征模型预先训练得到的；

执行模块，用于根据所述查询语句得到查询结果，若该查询结果非空，则将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

进一步地，所述的问答装置，还包括：

确定模块，用于若所述查询结果为空，则根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据；

应用模块，用于应用所述目标文本数据和预训练语言模型，得到所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

进一步地，所述确定模块，包括：

匹配单元，用于根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中是否存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，若是，则将所述目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；

所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、文本数据及两者之间的对应关系。

进一步地，所述确定模块，包括：

确定单元，用于若根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中不存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，则根据所述目标提问数据和每个关键字进行模糊匹配；

关键字匹配单元，用于若匹配成功，则将所述关键字对应的文本标题的得分加1，最终得到每个文本标题的得分；

确定文本单元，用于将得分最高的文本标题作为所述目标文本标题，将该目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；

所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、关键字、文本数据及其两两之间的对应关系。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的问答方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现所述的问答方法。

由上述技术方案可知，本申请提供一种问答方法及装置。其中，该方法包括：接收目标提问数据；根据预设的分类模型，获得所述目标提问数据对应的查询语句，所述预设的分类模型为应用基于转换器的双向编码表征模型预先训练得到的；根据所述查询语句得到查询结果，若该查询结果非空，则将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出，能够提高问答的准确性和效率，进而能够便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度，能够提高问答过程的智能化程度，保证答案数据的可靠性，能够节省问答过程的人力成本，能够提高企业内部的沟通效率，有利于企业的发展。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例中的问答方法的流程示意图；

图2是本申请另一实施例中的问答方法的流程示意图；

图3是本申请应用实例中的问答方法的步骤000至步骤002的流程示意图；

图4是本申请应用实例中的问答方法的步骤003至步骤009的流程示意图；

图5是本申请实施例中的问答装置的结构示意图；

图6为本申请实施例的电子设备的系统构成示意框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在现有技术中，企业管理系统依据主管部门分为多个支撑系统，同一员工需在各支撑系统之间进行切换，在各个支撑系统查找相关帮助信息，或者要去联系人工客服进行流程咨询及问题咨询，严重影响工作推进。因此，如何让员工以较低的成本掌握各类制度规范，并有效执行，是金融机构长期面临的一个问题。

基于此，本申请考虑从改变现有的问答方式出发，提供一种新的问答方法及装置，通过在企业内部聊天通讯工具oa中，嵌入智能通讯助手机器人，员工只需对通讯助手机器人进行聊天问话，就能实时返回问题答案或者自动连接专属客服人员进行聊天咨询，能够很好地解决员工不知道去哪里查找规章制定，或者去哪咨询、找谁咨询的问题，能够大大提高企业内部沟通效率，员工能方便低成本掌握各类规章制度，助力企业的发展。

为了提高问答的准确性和效率，进而便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度，本申请实施例提供一种问答装置，该装置可以是一服务器或客户端设备，所述客户端设备可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(pda)、车载设备和智能穿戴设备等。其中，所述智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表和智能手环等。

在实际应用中，进行问答的部分可以在如上述内容所述的服务器侧执行，也可以所有的操作都在所述客户端设备中完成。具体可以根据所述客户端设备的处理能力，以及员工使用场景的限制等进行选择。本申请对此不作限定。若所有的操作都在所述客户端设备中完成，所述客户端设备还可以包括处理器。

上述的客户端设备可以具有通信模块(即通信单元)，可以与远程的服务器进行通信连接，实现与所述服务器的数据传输。所述服务器可以包括任务调度中心一侧的服务器，其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器，例如与任务调度中心服务器有通信链接的第三方服务器平台的服务器。所述的服务器可以包括单台计算机设备，也可以包括多个服务器组成的服务器集群，或者分布式装置的服务器结构。

所述服务器与所述客户端设备之间可以使用任何合适的网络协议进行通信，包括在本申请提交日尚未开发出的网络协议。所述网络协议例如可以包括tcp/ip协议、udp/ip协议、http协议、https协议等。当然，所述网络协议例如还可以包括在上述协议之上使用的rpc协议(remoteprocedurecallprotocol，远程过程调用协议)、rest协议(representationalstatetransfer，表述性状态转移协议)等。

需要说明的是，本申请公开的问答方法及装置可用于金融技术领域，也可用于除金融技术领域之外的任意领域，本申请公开的问答方法及装置的应用领域不做限定。

具体通过下述各个实施例进行说明。

为了提高问答的准确性和效率，进而便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度，本实施例提供一种执行主体是问答装置的问答方法，该问答装置包括但不限于服务器，如图1所示，该方法具体包含有如下内容：

步骤100：接收目标提问数据。

具体地，可以接收员工的设备终端发送的提问数据作为目标提问语句，设备终端可以是计算机、平板电脑和移动设备终端等。

步骤200：根据预设的分类模型，获得所述目标提问数据对应的查询语句，所述预设的分类模型为应用基于转换器的双向编码表征模型预先训练得到的。

具体地，可以将所述目标提问数据输入所述预设的分类模型，该预设的分类模型的输出结果可以包含有所述目标提问数据对应的查询语句，还可以包含有所述目标提问数据对应的场景分类、支撑系统和客服人员信息；所述查询语句可以是sql查询语句。

步骤300：根据所述查询语句得到查询结果，若该查询结果非空，则将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

其中，步骤300可以分为：步骤301：根据所述查询语句得到查询结果；步骤302：判断查询结果是否为空；若否，则执行步骤303：将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

具体地，可以将批量的规章制度数据预先存储在所述问答装置中，通过执行所述查询语句，得到所述目标提问数据对应的规章制度数据作为查询结果。

也可以根据规章制度数据的类别，预先将规章制度数据存储在不同的支撑系统中，各支撑系统分别与所述问答装置通信连接，支撑系统包括但不限于服务器；相对应的，根据预设的分类模型，还可以获得所述目标提问数据对应的场景分类和支撑系统信息，一个场景分类可以对应一个或多个支撑系统，可以判断目标提问数据对应的场景分类和支撑系统信息是否匹配，若是，则将所述查询语句发送至所述支撑系统信息对应的支撑系统，以在该支撑系统执行所述查询语句，得到查询结果，能够降低查询的数据量，提高查询效率。

为了进一步提高分类模型的可靠性，在步骤200之前，还可以包含有：

步骤021：获取多个历史提问数据及其各自对应的历史场景数据。

具体地，所述历史场景数据可以包括：所述历史提问数据对应的实际查询语句；所述历史场景数据还可以包含有：实际场景分类和实际支撑系统信息等。

步骤022：应用各个历史提问数据及其各自对应的历史场景数据对基于转换器的双向编码表征模型(bidirectionalencoderrepresentationfromtransformers，简称bert)进行训练，得到所述分类模型。

为了进一步提高获得答案数据的自动化程度，节省人力成本，参见图2，在本申请一个实施例中，在步骤302之后，还包含有：

步骤400：若所述查询结果为空，则根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据。

具体地，规章制度数据表可以预先存储在所述问答装置的本地数据库中，规章制度数据表中的具体数据可根据实际需要进行设置。

步骤500：应用所述目标文本数据和预训练语言模型，得到所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

具体地，所述预训练语言模型可以是预先训练完成的electra模型，electra模型是同等模型大小、同等数据量下对于中文机器阅读理解任务最优单模型，与现有的生成式的语言表示学习方法相比，判别式的预训练任务具有更高的计算效率和参数效率，它是一种基于文本上下文语义的预训练方法，经过大量中文语料训练，能够得到汉字的动态词向量表示。对于唯一的文本数据，可以应用electra模型拼接全连接层来完成答案区间的提取。

步骤500可以具体包含有：

(1)将目标文本数据划分为多个自然段落，去除其中空格、回车等无效字符。

(2)将目标提问数据和各自然段落输入至electra模型，输出各自然段落各自的置信度最高的答案区间，即得到每一个自然段落中的置信度最高的区间段。

(3)对各个置信度最高的答案区间按照置信度高低进行排序，相当于把(2)中得到的多个区间段进行排序，选取置信度最高的作为输出答案区间即上述答案数据。其中，electra计算过程可以简单描述如下：

1)对输入token编码，其中表示语义编码，问题和答案类型编码，表示位置编码。

2)经过l层transformer编码，其中l＝1,2,...l。

3)输出隐状态hi^l到输出层，经过全连接层+softmax输出各个token作为起止位置的概率值。

在步骤300或步骤500之后，还包括：将所述答案数据输出显示，可以将所述答案数据发送至员工的设备终端并输出显示。

为了进一步提高获得目标文本数据的可靠性，进而提高答案数据的可靠性，在本申请一个实施例中，步骤400中所述的根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据，包括：

步骤411：根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中是否存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，若是，则将所述目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、文本数据及两者之间的对应关系。

具体地，若所述目标提问数据中包含有文本标题，则该文本标题与所述目标提问数据匹配；所述目标文本标题为与所述目标提问数据匹配的文本标题；所述预设的规章制度数据表中包含有各个文本标题及其各自对应的文本数据，所述文本标题可以是指规章制度的标题，文本数据可以是指规章制度的明细信息。

为了进一步提高获得目标文本数据的可靠性，进而提高答案数据的可靠性，在本申请一个实施例中，步骤400中所述的根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据，还包括：

步骤421：若根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中不存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，则根据所述目标提问数据和每个关键字进行模糊匹配。

步骤422：若匹配成功，则将所述关键字对应的文本标题的得分加1，最终得到每个文本标题的得分。

具体地，若一关键字在所述目标提问数据中，则可以确定该关键字与所述目标提问数据匹配。

步骤423：将得分最高的文本标题作为所述目标文本标题，将该目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、关键字、文本数据及其两两之间的对应关系。

为了进一步说明本方案，本申请提供一种问答方法的应用实例，具体描述如下：

1)如图3所示，数据和模型准备过程具体包含有：

步骤000：根据历史数据建立场景数据集。

统计收集各相关支撑系统的历史提问数据及数据查询语句，进行分类，建立场景数据集。场景数据集表包括question(问题)、type(场景分类)、system(支撑系统)、sqlquery(sql查询语句)、customer(客服)列字段。其中question表示提问的语句即上述历史提问数据，type表示场景分类信息，system表示对应的支撑系统。sqlquery表示此类问题的历史查询语句，customer表示该支撑系统的客服人员名单。场景分类信息可以具体包含有：adlm支持、seas支持、办公环境支持、持续交付流水线和小智支持、公共基础类-研发环境、考勤考核相关、配置管理|中心产品、评审系统(rdm)支持、智能运维开发支持、重要渠道类-研发环境、主机类-研发环境和主机下平台类-研发环境。

步骤001：应用场景数据集进行模型训练。

根据场景数据集，使用bert算法训练分类模型。便于接下来员工输入提问数据后，将提问数据输入已经训练好的分类模型，获得该提问数据对应的场景分类、支持系统、查询sql语句和客服人员名单信息，便于确定下一步动作。

步骤002：构建全量的规章制度文档数据库。

虽然本应用实例无需人为梳理问答语料库，但仍需要对原始的规章制度文档进行初步处理，整理成纯文本存储进数据库，以方便程序的识别查找。建立规章制度数据表，表中包含有title(标题)、keyword(关键字)和text(文本数据)三列。其中，title列用于存储规章制度的标题或流程指南中的事项名称；keyword列用于存储文本内容中的重要关键字，可以是多个关键字，用于提高接下来的识别率；text列用于存储文档或指南中同一title对应的所有相关文章内容，三列数据都以纯文本格式存储。

1)如图4所示，问答过程具体包含有：

步骤003：员工通过oa通讯工具发起聊天提问。

具体地，员工在企业内部的通讯聊天工具，可以实时与智能通讯机器人聊天，对着聊天机器人发起问题咨询。其中，oa通讯工具为企业内部的聊天工具，可以在该工具中与智能通讯助手机器人聊天，机器人能实时返回问题答案或者自动连接专属客服人员进行聊天咨询。所述问答装置可以相当于一种智能通讯助手，可以作为一个智能机器人集成到oa通讯工具中，能够对客户的对话提问作出回应，如果智能通讯助手找不到合适的答案，则会自动连接返回的人工客服，进行实时聊天回答。

步骤004：智能通讯助手将提问数据传入bert算法训练的分类模型，获取相关信息。

具体地，智能通讯助手接收到oa通讯工具发送过来的提问数据后，传入bert算法训练的分类模型。分类模型则直接获取到场景分类、支撑系统、sql查询语句和支撑系统客服人员名单相关信息。sql查询语句发送到对应的支撑系统进行问题答案查询，跳转到步骤005。

步骤005：支撑系统根据接收到的sql语句进行问题答案查询，若查到答案数据则直接返回oa，否则执行步骤006。

具体地，可以根据传送过来的sql查询语句，在支撑系统进行数据查询，如果查询到结果，则直接返回结果给oa通讯工具；如果没查询到结果，则执行步骤006，继续进行规章制度文档数据库查找。企业可以设置多种支撑系统，每个支撑系统都有一些自动问题功能或者帮助信息功能数据，各支撑系统可以接收智能通讯助手传过来的sql查询语句，直接返回查询结果，举例来说，新员工不知道找谁帮忙装环境，可以直接发起提问：“可以找谁安装操作系统”，支撑系统返回：“可把笔记本拿到a315办公室进行系统安装”。

步骤006：基于提问数据和规章制度文档数据库中的规则制度数据表，得到文本段落。

具体地，首先用title对提问数据进行匹配，如果title完全在提问数据中，则把此title的文本内容进行返回，作为检索到的文本段落，如果title无法模糊匹配，则利用关键字进行模糊匹配，由于关键字会有多个，则对每一个关键字进行模糊匹配，每匹配到一个就加1分，最后根据计算得分对title进行排序，选取得分最高的作为最佳匹配结果，根据得分最高的标题在数据库中检索得到其对应的唯一文本段落，所述文本段落可以相当于上述的文本数据。

步骤007：输入员工提问问题划分段落到electra模型，输出该划分段落中置信度最高的答案区间。

步骤008：通讯工具在接收到答案数据后，进行展示。

对所有划分段落答案区间按照置信度进行排序，选取置信度最高作为输出答案区间返回给oa通讯工具，通讯工具在接收到输出答案区间后，进行展示，可以解决员工的提问问题。

步骤009：若oa通讯工具没有接收到答案数据，则自动直接建立与人工客服的聊天对话。

如果oa通讯工具接收到的信息表示未查到答案，则根据通讯助手返回的客服人员信息，自动直接建立与人工客服的聊天对话，将提问数据直接发送给人工客服，开展人工聊天解答问题。

由上述描述可知，本应用实例提供的问答方法，通过对历史日志中提问数据进行归类，使用分类模型灵活应对问题答案需要查询的多种场景，通过不同场景，访问不同的支撑系统获取答案，无需二次加工形成语料库进行应答，同时方便新增支撑系统的扩展接入；对于支撑系统无法回答的问题，通过人工智能算法，能够直接从规章制度数据库中提取出答案数据，后续规章制度有更新，只需直接对规章制度进行“保鲜”即可，无需再进行二次加工处理，能够大大减少人工成本；对于员工发起对话，问答装置未没找到答案数据的情况，则员工的终端设备会自动连接客服人员的终端设备进行聊天咨询，能够进一步避免未得到答案和无人理会的情况。

从软件层面来说，为了提高问答的准确性和效率，进而便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度，本申请提供一种用于实现所述问答方法中全部或部分内容的问答装置的实施例，参见图5，所述问答装置具体包含有如下内容：

获取模块10，用于接收目标提问数据。

分类模块20，用于根据预设的分类模型，获得所述目标提问数据对应的查询语句，所述预设的分类模型为应用基于转换器的双向编码表征模型预先训练得到的。

执行模块30，用于根据所述查询语句得到查询结果，若该查询结果非空，则将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

在本申请一个实施例中，所述的问答装置，还包括：

确定模块，用于若所述查询结果为空，则根据预设的规章制度数据表，确定所述目标提问数据对应的目标文本数据。

应用模块，用于应用所述目标文本数据和预训练语言模型，得到所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

在本申请一个实施例中，所述确定模块，包括：

匹配单元，用于根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中是否存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，若是，则将所述目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、文本数据及两者之间的对应关系。

在本申请一个实施例中，所述确定模块，包括：

确定单元，用于若根据预设的规章制度数据表，确定多个文本标题中不存在与所述目标提问数据匹配的目标文本标题，则根据所述目标提问数据和每个关键字进行模糊匹配；

关键字匹配单元，用于若匹配成功，则将所述关键字对应的文本标题的得分加1，最终得到每个文本标题的得分；

确定文本单元，用于将得分最高的文本标题作为所述目标文本标题，将该目标文本标题对应的文本数据作为所述目标文本数据；

所述预设的规章制度数据表包含有：文本标题、关键字、文本数据及其两两之间的对应关系。

本说明书提供的问答装置的实施例具体可以用于执行上述问答方法的实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述问答方法实施例的详细描述。

由上述描述可知，本申请提供的问答方法及装置，能够提高问答的准确性和效率，进而能够便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度，能够提高问答过程的智能化程度，保证答案数据的可靠性，能够节省问答过程的人力成本，能够提高企业内部的沟通效率，有利于企业的发展。

从硬件层面来说，为了提高问答的准确性和效率，进而便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度，本申请提供一种用于实现所述问答方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例所述电子设备具体包含有如下内容：

处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(communicationsinterface)和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述通信接口用于实现所述问答装置以及员工终端等相关设备之间的信息传输；该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照实施例用于实现所述问答方法的实施例及用于实现所述问答装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。

图6为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图6所示，该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140；存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是，该图6是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。

在本申请一个或多个实施例中，问答功能可以被集成到中央处理器9100中。其中，中央处理器9100可以被配置为进行如下控制：

步骤100：接收目标提问数据。

步骤200：根据预设的分类模型，获得所述目标提问数据对应的查询语句，所述预设的分类模型为应用基于转换器的双向编码表征模型预先训练得到的。

步骤300：根据所述查询语句得到查询结果，若该查询结果非空，则将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

从上述描述可知，本申请的实施例提供的电子设备，能够提高问答的准确性和效率，进而便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度。

在另一个实施方式中，问答装置可以与中央处理器9100分开配置，例如可以将问答装置配置为与中央处理器9100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现问答功能。

如图6所示，该电子设备9600还可以包括：通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是，电子设备9600也并不是必须要包括图6中所示的所有部件；此外，电子设备9600还可以包括图6中没有示出的部件，可以参考现有技术。

如图6所示，中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。

其中，存储器9140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。

输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为lcd显示器，但并不限于此。

该存储器9140可以是固态存储器，例如，只读存储器(rom)、随机存取存储器(ram)、sim卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为eprom等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142，该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。

存储器9140还可以包括数据存储部9143，该数据存储部9143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。

通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。

基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块9110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132，以经由扬声器9131提供音频输出，并接收来自麦克风9132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器9130还耦合到中央处理器9100，从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。

上述描述可知，本申请的实施例提供的电子设备，能够提高问答的准确性和效率，进而便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度。

本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的问答方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的问答方法的全部步骤，例如，所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤：

步骤100：接收目标提问数据。

步骤200：根据预设的分类模型，获得所述目标提问数据对应的查询语句，所述预设的分类模型为应用基于转换器的双向编码表征模型预先训练得到的。

步骤300：根据所述查询语句得到查询结果，若该查询结果非空，则将所述查询结果作为所述目标提问数据对应的答案数据并输出。

从上述描述可知，本申请实施例提供的计算机可读存储介质，能够提高问答的准确性和效率，进而便于员工高效且准确地掌握企业的各项规章制度。

本申请中上述方法的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本申请中应用了具体实施例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。