基于人工智能的深度问答服务提供方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的深度问答服务提供方法和装置。
【背景技术】
[0002]随着科技的不断进步，搜索引擎已成为人们生活中必不可少的部分，并日趋智能化。目前，传统的搜索引擎的交互方式是用户输入搜索关键字，搜索引擎返回与用户需求相关的搜索结果，并按照相关性由高到低的顺序排序。用户可浏览和点击搜索结果，并从中选择感兴趣或有需求的信息和内容。其中，有的搜索引擎利用了框计算技术与知识图谱技术。框计算技术主要是搜索引擎针对用户输入的查询关键词直接提供结果或者服务。例如:用户在搜索引擎中搜索“北京天气”、“人民币美元汇率”、“五一放假”等关键字，都可以在搜索结果页面的最顶端展现结果。而知识图谱技术旨在将与用户需求相关的知识组织并展现成一张“知识图”，以满足用户对背景知识的需求以及延伸的需求。例如搜索“刘德华”，通过知识图谱技术，搜索引擎可展现刘德华的身高、生日、影视作品等背景知识，以及“张学友”、“朱丽倩”等其他相关人物。
[0003]另外，有的搜索系统还可以基于自然语言，通过与用户进行交互问答的方式，向用户提供所需的资源。例如:在智能手机端，用户可以通过如:苹果sir1、谷歌google now、百度语音助手等移动应用来获取所需资源。上述应用主要通过语音作为载体，以自然语言的形式向系统发出本地服务、网上搜索等指令，并以语音播报的形式向用户反馈结果。
[0004]此外，用户还可以向深度问答系统提问，获得相应的答案。例如“黄河流经哪几个省”、“英国的首都是哪座城市”等。
[0005]但是，在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题:当前系统只能用于回答现有知识库中已存在的简单问题，而对于复杂度较高、时效性强、与用户主观观点相关的深度问题等，则很难做出有效回答，并且人机交互方式不够简便、自然。
【发明内容】
[0006]本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种基于人工智能的深度问答服务提供方法，能够针对用户的深度问题为用户提供更加准确的问答结果，提升用户使用满意度。
[0007]本发明的第二个目的在于提出一种基于人工智能的深度问答服务提供装置。
[0008]为了实现上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种基于人工智能的深度问答服务提供方法，包括:S1、获取用户输入的问题信息；S2、根据所述问题信息获取用户的用户需求信息；S3、根据所述用户需求信息将所述问题信息分发至对应的至少一个问答服务模块；以及S4、接收所述至少一个问答服务模块返回的问答结果，并对所述问答结果进行决策以确定最终的问答结果。
[0009]本发明实施例的基于人工智能的深度问答服务提供方法，通过获取用户输入的问题信息，并根据问题信息获取用户的用户需求信息，以及根据用户需求信息将问题信息分发至对应的至少一个问答服务模块，并接收至少一个问答服务模块返回的问答结果，最终对问答结果进行决策以确定最终的问答结果，能够针对用户的深度问题为用户提供更加准确的问答结果，提升用户使用满意度。
[0010]本发明第二方面实施例提出了一种基于人工智能的深度问答服务提供装置，包括:输入接收模块、多个问答服务模块、分发模块和决策模块，其中，所述多个问答服务模块，用于根据接收到的问题信息生成问答结果并返回至所述决策模块；所述输入接收模块，用于获取用户输入的问题信息；所述分发模块，用于根据所述问题信息获取用户的用户需求信息，并根据所述用户需求信息将所述问题信息分发至对应的至少一个问答服务模块；以及所述决策模块，用于接收所述至少一个问答服务模块返回的问答结果，并对所述问答结果进行决策以确定最终的问答结果。
[0011]本发明实施例的基于人工智能的深度问答服务提供装置，通过获取用户输入的问题信息，并根据问题信息获取用户的用户需求信息，以及根据用户需求信息将问题信息分发至对应的至少一个问答服务模块，并接收至少一个问答服务模块返回的问答结果，最终对问答结果进行决策以确定最终的问答结果，能够针对用户的深度问题为用户提供更加准确的问答结果，提升用户使用满意度。
【附图说明】
[0012]图1是根据本发明一个实施例的基于人工智能的深度问答服务提供方法的流程图一。
[0013]图2是根据本发明一个实施例的对问答结果进行决策的流程图。
[0014]图3是根据本发明一个实施例的基于人工智能的深度问答服务提供方法的流程图二。
[0015]图4是根据本发明一个实施例的基于人工智能的深度问答服务提供装置的结构示意图一。
[0016]图5是根据本发明一个实施例的基于人工智能的深度问答服务提供装置的结构示意图二。
[0017]图6是根据本发明一个实施例的深度问答服务模块的结构示意图。
[0018]图7是根据本发明一个实施例的信息搜索服务模块的结构示意图。
[0019]图8是根据本发明一个实施例的决策模块的结构示意图一。
[0020]图9是根据本发明一个实施例的决策模块的结构示意图二。
[0021]图10是根据本发明一个实施例的基于人工智能的深度问答服务提供装置的结构示意图三。
【具体实施方式】
[0022]下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0023]下面参考附图描述本发明实施例的基于人工智能的人机交互的交互引导方法和驻習
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[0024]图1是根据本发明一个实施例的基于人工智能的深度问答服务提供方法的流程图。
[0025]如图1所示，基于人工智能的深度问答服务提供方法可包括:
[0026]S1、获取用户输入的问题信息。
[0027]其中，问题信息可以是文字信息，也可以是语音信息。例如，用户输入的问题信息“北京有什么小吃？ ”。
[0028]S2、根据问题信息获取用户的用户需求信息。
[0029]具体地，可对问题信息进行需求分析，从而获取用户的用户需求信息。举例来说，用户需求信息可以为垂类需求、阿拉丁需求、深度问答需求、信息搜索需求等。
[0030]S3、根据用户需求信息将问题信息分发至对应的至少一个问答服务模块。
[0031 ] 其中，问答服务模块可包括阿拉丁服务模块、垂类服务模块、深度问答服务模块和信息搜索服务模块。
[0032]在本发明的一个实施例中，当用户需求信息为阿拉丁需求时，可将问题信息分发至阿拉丁服务模块；当用户需求信息为垂类需求时，可将问题信息分发至垂类服务模块；当用户需求信息为深度问答需求时，可将问题信息分发至深度问答服务模块；当用户需求信息为信息搜索需求时，可将问题分发至信息搜索服务模块。
[0033]其中，阿拉丁服务是能够为用户需求提供精准满足的一类服务的统称，例如美元兑换人民币、2015年春节放假等。举例来说，用户的问题信息为“刘德华的老婆是谁？ ”，则可对该问题信息进行分析，可分析出需求类型为“人物”，查询主体为“刘德华”，查询属性为“老婆”，并可将查询属性进行归一，将查询属性归一为“妻子”。然后搜索并获得结果字段为“朱丽倩”，再基于自然语言生成技术(Natural Language Generat1n)生成问答结果“刘德华的老婆是朱丽倩”。再例如:用户的问题信息为“北京明天热吗？ ”，通过搜索并获得结果字段为“35摄氏度”，可基于常识知识库和预设的规则，生成问答结果“明天天气很热，最高温度为35摄氏度，建议注意防暑降温。”其中，常识知识库可包括常识类知识，如温度高于30摄氏度属于天气热。
[0034]垂类服务是针对垂类需求进行多轮交互的服务，例如“订机票”等。垂类服务主要通过对话控制技术(Dialogue Management)和对话策略技术(Dialogue Policy)，对用户的需求进行澄清，从而向用户提供满足用户需求的问答结果。举例来说，用户的问题信息为“北京到上海的机票”，则可对该问题信息进行分析，然后向用户反问“您的出发日期是哪天？ ”，用户回答“明天”，然后继续反问“您对航空公司是否有要求？ ”等，逐步澄清用户的需求，并最终返回满足用户需求的问答结果。
[0035]深度问答服务为针对用户输入的问题信息，基于深入的语义分析和知识挖掘技术，从而为用户提供精准的问答结果的服务。当用户需求信息为深度问答需求时，深度问答服务模块可接收问题信息，并根据问题信息获取对应的问题类型，然后根据问题类型选择对应的问答模式，以及根据选择的答案