基于人工智能的对话问答方法、装置、计算机设备及介质与流程

本发明适用于金融科技领域，尤其涉及一种基于人工智能的对话问答方法、装置、计算机设备及介质。

背景技术：

1、多轮对话问答任务的目标在与制造一个能够记忆理解历史问答、理解当前问题并基于相关的文本段生成对应答案的机器。随着人工智能技术的发展，对话问答模型在虚拟助手、智能音箱和闲聊对话中的使用率逐渐提升，例如，在金融领域中，虚拟的客服机器人可以基于对话问答模型与客户进行沟通交流，在解决客户疑问、指导客户交易、提供售后服务等方面具有突出贡献，有效提升了金融领域中的服务效率。

2、现有的对话问答方法往往关注多轮对话的历史建模问题，即如何通过记忆理解发生的历史问答来更好地理解当前的问题，从而抽取出更加准确的答案。但是上述方法仅能生成固定的答案文本描述，忽略了文本中答案的自然性，导致无法生成更加贴近问题的自然的答案，大大降低了答案的准确性。

3、因此，在金融科技领域的对话问答场景中，如何提高多轮对话问答中生成答案的准确性成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于人工智能的对话问答方法、装置、计算机设备及介质，以解决现有多轮对话问答方法中生成答案的准确性较低的问题。

2、第一方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的对话问答方法，所述对话问答方法包括：

3、获取当前问题、历史问题、所述历史问题的历史答案和对应的目标关联片段，对所述当前问题、所述历史问题、所述历史答案和所述目标关联片段进行拼接，得到第一输入数据；

4、获取n个预训练好的证据抽取模型，将所述第一输入数据分别输入至所述n个预训练好的证据抽取模型中进行分类，输出对应证据抽取模型的抽取结果，所述抽取结果包括所述目标关联片段中的每个位置作为证据片段的开始位置的第一概率，以及作为证据片段的结束位置的第二概率，n为大于0的整数；

5、对所述目标关联片段中每个位置的所有第一概率和所有第二概率分别求取平均值，得到对应位置的第一平均概率和第二平均概率，确定最大的第一平均概率对应的位置为目标开始位置，确定最大的第二平均概率对应的位置为目标结束位置，从所述目标关联片段中确定所述目标开始位置和所述目标结束位置之间的片段为证据片段；

6、对所述当前问题、所述历史问题、所述历史答案和所述证据片段进行拼接，得到第二输入数据，将所述第二输入数据输入至预训练好的编辑改写模型中进行改写，输出改写结果为所述当前问题的目标答案。

7、第二方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的对话问答装置，所述对话问答装置包括：

8、数据获取模块，用于获取当前问题、历史问题、所述历史问题的历史答案和对应的目标关联片段，对所述当前问题、所述历史问题、所述历史答案和所述目标关联片段进行拼接，得到第一输入数据；

9、证据抽取模块，用于获取n个预训练好的证据抽取模型，将所述第一输入数据分别输入至所述n个预训练好的证据抽取模型中进行分类，输出对应证据抽取模型的抽取结果，所述抽取结果包括所述目标关联片段中的每个位置作为证据片段的开始位置的第一概率，以及作为证据片段的结束位置的第二概率，n为大于0的整数；

10、证据确定模块，用于对所述目标关联片段中每个位置的所有第一概率和所有第二概率分别求取平均值，得到对应位置的第一平均概率和第二平均概率，确定最大的第一平均概率对应的位置为目标开始位置，确定最大的第二平均概率对应的位置为目标结束位置，从所述目标关联片段中确定所述目标开始位置和所述目标结束位置之间的片段为证据片段；

11、答案改写模块，用于对所述当前问题、所述历史问题、所述历史答案和所述证据片段进行拼接，得到第二输入数据，将所述第二输入数据输入至预训练好的编辑改写模型中进行改写，输出改写结果为所述当前问题的目标答案。

12、第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的对话问答方法。

13、第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的对话问答方法。

14、本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过对当前问题、历史问题、历史答案和目标关联片段拼接得到第一输入数据，将第一输入数据分别输入至n个预训练好的证据抽取模型中进行分类，输出对应证据抽取模型的抽取结果，抽取结果包括目标关联片段中的每个位置作为证据片段的开始位置的第一概率，以及作为证据片段的结束位置的第二概率，对目标关联片段中每个位置的所有第一概率和所有第二概率分别求取平均值，得到对应位置的第一平均概率和第二平均概率，确定最大的第一平均概率对应的位置为目标开始位置，确定最大的第二平均概率对应的位置为目标结束位置，从目标关联片段中确定目标开始位置和目标结束位置之间的片段为证据片段，对当前问题、历史问题、历史答案和证据片段进行拼接，得到第二输入数据，将第二输入数据输入至预训练好的编辑改写模型中进行改写，输出改写结果为当前问题的目标答案，将多个预训练好的证据抽取模型的抽取结果作为证据片段的提取基础，减少了因为单一证据抽取模型发生错误带来的影响，提高了证据片段的提取准确性，并将与当前问题关联性更高的证据片段作为目标答案的改写基础，提高了目标答案的准确性，提高了金融科技领域中客服机器人的对话问答准确性，进而提高了金融业务的服务效率和质量。

技术特征：

1.一种基于人工智能的对话问答方法，其特征在于，所述对话问答方法包括：

2.根据权利要求1所述的对话问答方法，其特征在于，所述n个预训练好的证据抽取模型包括预训练好的第一证据抽取模型，所述第一证据抽取模型包括第一编码器、第一分类器和第二分类器，所述第一证据抽取模型的训练过程包括：

3.根据权利要求2所述的对话问答方法，其特征在于，所述根据所有位置的所述第一样本概率、所述第二样本概率、所述第一真实概率和所述第二真实概率计算第一模型损失包括：

4.根据权利要求2所述的对话问答方法，其特征在于，所述n个预训练好的证据抽取模型还包括预训练好的第二证据抽取模型，获取所述预训练好的第二证据抽取模型包括：

5.根据权利要求2或4所述的对话问答方法，其特征在于，所述n个预训练好的证据抽取模型还包括预训练好的第三证据抽取模型，所述第三证据抽取模型包括第二编码器、第三分类器和第四分类器，所述第三证据抽取模型的训练过程包括：

6.根据权利要求1所述的对话问答方法，其特征在于，所述预训练好的编辑改写模型包括第三编码器和解码器，所述编辑改写模型的训练过程包括：

7.根据权利要求6所述的对话问答方法，其特征在于，所述根据所述当前预测答案和所述当前实际答案计算第三模型损失包括：

8.一种基于人工智能的对话问答装置，其特征在于，所述对话问答装置包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的对话问答方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的对话问答方法。

技术总结
本发明适用于金融科技领域，尤其涉及一种基于人工智能的对话问答方法、装置、计算机设备及介质。本发明通过拼接当前问题、历史问题、历史答案和目标关联片段并分别输入至N个证据抽取模型得到对应的抽取结果，根据抽取结果从目标关联片段中提取证据片段，拼接当前问题、历史问题、历史答案和证据片段并输入至编辑改写模型得到目标答案，通过获得多个证据抽取模型的抽取结果，减少了单一证据抽取模型可能发生错误带来的影响，提高了证据片段的准确性，并将与当前问题关联性更高的证据片段作为目标答案的改写基础，提高了目标答案的准确性，提高了金融科技领域中客服机器人的对话问答准确性，进而提高了金融业务的服务效率和质量。

技术研发人员：张镛,王健宗,程宁
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15