问答方法及装置、存储介质与终端

本发明属智能问答，涉及一种问答方法，特别是涉及一种问答方法及装置、存储介质与终端。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统在各类应用场景中的作用愈发重要，如医疗诊断、智能客服、教育等领域。通过自然语言处理和知识库的结合，智能问答系统能够理解用户提出的问题并提供准确的答案。然而，现有的问答方法在处理复杂的多轮对话和大规模知识库时，存在诸多缺陷，导致问答准确性和响应效率难以满足用户的需求。

2、现有技术中，问答系统往往仅基于用户当前的输入问题进行响应，这种单一问句处理方式使得系统在多轮对话中难以捕捉到用户的问题背景和上下文，尤其是当用户问题涉及多个步骤或信息延续时，系统往往无法提供连续、准确的回答；同时现有问答系统在进行文本相似度计算时，通常使用单一的相似度算法，在大规模知识库或复杂场景下，单一算法的计算性能和准确性往往存在局限性，导致相似度判断出现偏差；同时单一相似度算法难以兼顾不同类型的场景，在处理小规模数据时，单一相似度算法可能过于复杂，导致计算效率低；而在大规模数据时，简单算法又无法提供足够的精度。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种问答方法及装置、存储介质与终端，用于解决现有技术中问答系统精度不足的技术问题。

2、第一方面，本发明提供一种问答方法，包括：

3、获取问句文本和所述问句文本所属的用户id；

4、判断所述用户id是否存储在问答历史数据库中，若存在，则获取所述用户id的问答历史数据，否则将所述问句文本输入预设闲聊模型以获取回答结果；

5、使用相关度判别模型判断所述问答历史数据与所述问句文本的相关性结果，若所述相关性结果为相关，则集合所述问答历史数据与所述问句文本以作为待识别问句；否则以所述问句文本作为待识别问句；

6、在图数据库的所有症状节点中检索与所述待识别问句相似度最高的症状节点以作为目标症状节点，获取所述目标症状节点对应的疾病名称作为回答结果。

7、于本发明的一实施例中，在图数据库的所有症状节点中检索与所述待识别问句相似度最高的症状节点以作为目标症状节点包括：

8、获取图数据库中所有症状节点的症状文本；

9、利用预设语句相关度模型判断所有所述症状文本与所述待识别问句的相关性，并获取相关性结果，所述相关性结果包括相关和不相关；

10、获取所有相关性结果为相关的症状文本，以作为相关性文本集；

11、利用预设相似度模型计算所述相关性文本集中每个症状文本与待识别问句的相似度，获取与所述待识别问句相似度最大的症状文本对应的症状节点作为目标症状节点。

12、于本发明的一实施例中，所述预设语句相关度模型为ernie_matching语义匹配模型。

13、于本发明的一实施例中，利用预设相似度模型计算所述相关性文本集中每个症状文本与待识别问句的相似度包括：

14、获取所述相关性文本集中元素个数占所述图数据库中所有症状节点总数的比例以作为相关率参数；

15、根据所述相关率参数所处的相关率区间，获取与所述相关率区间对应的语句相似度算法作为下游相似度算法；

16、利用所述下游相似度算法，计算所述相关性文本集中每一个症状文本与所述待识别问句的相似度；

17、其中，所有所述相关率区间的并集为0至1的集合，不同相关率区间无交集，每个相关率区间对应不同的语句相似度算法。

18、于本发明的一实施例中，所述相关率区间包括第一区间、第二区间和第三区间；

19、所述第一区间的相关率参数范围为0至第一阈值，对应的语句相似度算法为编辑距离算法；

20、所述第二区间的相关率参数范围为第一阈值至第二阈值，对应的语句相似度算法为余弦相似度算法；

21、所述第三区间的相关率参数范围为第二阈值至1，对应的语句相似度算法为simhash算法；

22、其中，所述第一阈值小于所述第二阈值。

23、于本发明的一实施例中，所述问答历史数据为时间最晚的一轮问答数据。

24、于本发明的一实施例中，所述问答历史数据库以redis形式存储。

25、第二方面，本发明还提供一种问答装置，其特征在于，包括：

26、数据采集模块，用于获取问句文本和所述问句文本所属的用户id；

27、问答路由模块，用于判断所述用户id是否存储在问答历史数据库中，若存在，则获取所述用户id的问答历史数据，否则将所述问句文本输入预设闲聊模型以获取回答结果；

28、相关度判别模块，用于使用相关度判别模型判断所述问答历史数据与所述问句文本的相关性结果，若所述相关性结果为相关，则集合所述问答历史数据与所述问句文本以作为待识别问句；否则以所述问句文本作为待识别问句；

29、相似度计算模块，用于在图数据库的所有症状节点中检索与所述待识别问句相似度最高的症状节点以作为目标症状节点，获取所述目标症状节点对应的疾病名称作为回答结果。

30、第三方面，本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的问答方法。

31、第四方面，本发明还提供一种终端，包括处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器之间通信连接；

32、所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如上所述的问答方法。

33、如上所述，本发明所述的问答方法及装置、存储介质与终端，具有以下有益效果：

34、1、通过问答历史数据库和用户id将闲聊模型与医疗问答有机结合在一起，优化了问答用户体验。

35、2、待识别问句考虑了问答历史数据，通过判断当前问题是否与历史问答数据相关，进而可以结合历史数据生成更具针对性的回答，提高了问答精度，确保系统在连续对话场景下能提供更加连贯和准确的响应。

36、3、采用了相关度判别模型作为上游模型以判断相关性结果，再基于相关率参数使用不同的下游相似度算法的方式来获取目标症状节点，这一方式通过分阶段处理的方式提高了相似度计算的准确性，同时能够动态调整下游相似度算法，有利于保障最佳的计算性能和准确性。

技术特征：

1.一种问答方法，包括：

2.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，在图数据库的所有症状节点中检索与所述待识别问句相似度最高的症状节点以作为目标症状节点包括：

3.根据权利要求2所述的问答方法，其特征在于，所述预设语句相关度模型为ernie_matching语义匹配模型。

4.根据权利要求2所述的问答方法，其特征在于，利用预设相似度模型计算所述相关性文本集中每个症状文本与待识别问句的相似度包括：

5.根据权利要求4所述的问答方法，其特征在于，所述相关率区间包括第一区间、第二区间和第三区间；

6.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，

7.根据权利要求1所述的问答方法，其特征在于，

8.一种问答装置，其特征在于，包括：

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的问答方法。

10.一种终端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器与所述处理器之间通信连接；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行如权利要求1至7中任一项所述的问答方法。

技术总结
本发明提供一种问答方法及装置、存储介质与终端，其中方法包括获取问句文本和问句文本所属的用户ID；判断用户ID是否存储在问答历史数据库中，若存在，则获取用户ID的问答历史数据，否则将问句文本输入预设闲聊模型以获取回答结果；使用相关度判别模型判断问答历史数据与问句文本的相关性结果，若相关性结果为相关，则集合问答历史数据与问句文本以作为待识别问句；否则以问句文本作为待识别问句；在图数据库的所有症状节点中检索与待识别问句相似度最高的症状节点以作为目标症状节点，获取目标症状节点对应的疾病名称作为回答结果。本发明可以有效提高定位目标症状文本的精度。

技术研发人员：金厚吉,凤黄浩
受保护的技术使用者：常熟理工学院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5