得参数信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
[0098]在步骤S42中，计算机设备根据所述参数信息，对所述初始答案信息进行处理，获得所述最终答案信息。
[0099]具体地，计算机设备可根据参数信息来对初始答案信息进行补充，且计算机设备可直接将补充后的初始答案信息作为最终答案信息，也可运行将补充后的初始答案信息，并将运行结果作为最终答案信息。
[0100]例如，初始答案信息包括纯文本“你今天心情X”，其中，X表示形容词类的缺省项，且在步骤S41中获得的参数信息为“很好”，则计算机设备将补充后的初始答案信息“你今天心情很好”，直接作最终答案信息来发送给用户设备。
[0101]又例如，初始答案信息包括可执行信息，该可执行信息中包括时间类的缺省项，且在步骤S41中获得的参数信息为“今天”，则计算机设备根据该时间参数信息对初始答案信息进行补充后，获得完整的可执行信息，并运行该可执行信息来获得与时间参数“今天”相应的信息最为最终答案信息，并发送给用户设备。
[0102]需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据参数信息，对初始答案信息进行处理，获得用于提供给用户设备的最终答案信息的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
[0103]在步骤S43中，计算机设备将所述最终答案信息提供给所述用户设备。需要说明的是，当判断所获得的初始答案信息能够被直接提供给所述用户设备时，计算机设备可直接将初始答案信息作为最终答案信息发送给所述用户设备，以供用户设备将其呈现给用户。
[0104]本优选方案中，能够基于来自用户的文本序列获得参数，从而对提供给用户的答案信息进行补充，以使提供给用户的答案信息适应于用户的问题而变化。
[0105]作为本实施例的一种优选方案，本发明还包括步骤S5，前述步骤S3包括步骤S31。
[0106]在步骤S5中，当待处理的文本序列符合预定触发条件时，计算机设备获取提供该待处理的文本序列的用户设备的历史查询信息。
[0107]其中，所述预定触发条件可包括任何能够用于触发计算机设备获取用户设备的历史查询信息的条件。例如，待处理的文本序列符合预定格式和/或待处理的文本序列符合预定语义等。
[0108]其中，用户设备的历史查询信息包括但不限于:a)根据用户设备的历史文本序列获得的分词结果和/或历史语义信息等山)用户设备的历史文本序列，如用户设备之前查询过的待处理的文本序列等，其中，可通过对该历史文本序列执行与步骤S2相同或相似的步骤，获得历史分词结果和历史语义信息。
[0109]其中，计算机设备可通过多种方式来识别一个用户设备。例如，根据用户的登录或注册信息来识别用户设备；又例如，根据用户设备中诸如cookie等记录信息来识别用户设备；又例如，根据用户设备的手机号或硬件标识码等，来识别用户设备。
[0110]在步骤S31中，计算机设备结合用户设备的历史查询信息以及所述语义信息，按照所述多个子库的优先级的由高至低，依次在所述多个子库的至少一个子库中进行匹配查询，直至获得与所述语义信息匹配的初始答案信息。
[0111]其中，计算机设备可采用多种方式，来结合历史查询信息以及所述语义信息，按照所述多个子库的优先级的由高至低，依次在所述多个子库的至少一个子库中进行匹配查询，直至获得与所述语义信息匹配的初始答案信息。
[0112]例如，计算机设备先根据历史查询信息来对语义信息进行补充，如历史查询信息包含用户的历史文本序列，则计算机设备将包含于历史文本序列中但不包含于当前处理的文本序列中的分词的语义信息补充入当前的语义信息中；接着，再根据补充后的语义信息，按照所述多个子库的优先级的由高至低，依次在所述多个子库的至少一个子库中进行匹配查询，直至获得与所述语义信息匹配的初始答案信息。
[0113]作为步骤S31的一个优选方案，用户设备的历史查询信息包括来自用户设备的文本序列的历史语义信息，则计算机设备根据所述历史语义信息，对根据当前处理的文本序列的分词的语义信息进行语义补充；并根据语义补充后的语义信息，按照所述多个子库的优先级的由高至低，依次在所述多个子库的至少一个子库中进行匹配查询，直至获得与所述语义信息匹配的初始答案信息。优选地，计算机设备还可执行根据历史语义信息以及当前处理的文本序列的分词的语义信息(以下简称“当前语义信息”)来判断是否能够执行所述语义补充操作。
[0114]例如，计算机设备判断历史语义信息与当前语义信息中是否存在相类似的语义信息(如是否存在同义词、同类词或具有相似结构的实体等)；当判断存在相类似的语义信息时，根据包含于历史语义信息且未包含于当前语义信息中的语义信息，对当前语义信息进行补充，从而根据补充后的语义信息，在预定知识库中进行匹配查询，确定初始答案信息。如作为一个更具体的示例，历史文本序列为“上海下雨么？ ”，其历史语义信息包括分词“上海”、“下雨”和“么”的语义信息，当前处理的文本序列为“北京呢？”，其语义信息包括分词“北京”和“呢”的语义信息；则计算机设备判断分词“上海”和“么”，与分词和“北京”和“呢”的语义信息相类似，并将包含于历史语义信息中且不包含于当前语义信息中的分词“下雨”的语义信息，补充入当前语义信息中。则语义补充后的语义信息包括“北京”、“下雨”和“呢”的语义信息。优选地，计算机设备还可在进一步判断历史语义信息与当前语义信息中是否存在相类似的语义信息，且该等相类似的语义信息之间的逻辑关系也相似的情况下，才执行语义补充的操作。
[0115]需要说明的是，本优选方案可与前述步骤S3的各个方案相结合。
[0116]本优选方案能够根据用户的历史查询对用户当前需要处理的文本序列进行补充，从而能够在用户给出的文本不完整的情况下，自动实现语义补完和理解；此外，通过对触发获取历史查询信息的条件进行限制，能够使得计算机设备在适当的情况下才启动文本补充的操作，从而防止或减少计算机设备因不断对历史进行查询从而导致崩溃的可能。
[0117]图2为本发明一个优选实施例的创建本体实例的方法流程图。本实施例的方法包括步骤S6和步骤S7。本实施例中，预定知识库中的子库包括本体实例，所述本体实例的至少一个属性中的每个属性包括一组语义匹配信息和与该语义匹配信息对应的初始答案信息。需要说明的是，一个本体示例可具有多个属性，每个属性还可包括其他信息，如标准问题、属性类型等。
[0118]在步骤S6中，计算机设备获取一个本体的实例项，其中，所述本体的至少一个属性中的每个属性包括本体答案信息以及具有缺省项的一组语义匹配信息。优选地，本体答案信息也可具有缺省项。
[0119]其中，本体的实例项表示该本体的缺省项的一个具体实例。例如，本体的一组语义匹配信息中的缺省项为XX，如“ [XX]资费”，则作为XX的一个具体实例，本体的实例项为“3G，，。
[0120]其中，计算机设备可采用多种方式来获得本体的实例项。如获得人工输入或已预先存储的实例项等。
[0121]在步骤S7中，计算机设备根据本体的实例项，对所述本体的属性中的缺省项进行处理，获得继承所述本体的全部属性的本体实例。
[0122]例如，本体的属性包括本体答案信息以及一组语义匹配信息，该组语义匹配信息包含以下具有缺省项的语义匹配结构“ [XXX][收费I付费I计费][方法]”、“ [XXX][多少钱]”、“ [XXX][收费I付费I资费I扣费I缴费I计费][标准I情况]”以及语句“XXX贵吗”，本体的实例项为“神州行”，则计算机设备将本体的实例项补充至本体属性的各个缺省项中，获得继承本体的全部属性，如继承本体的全部语义匹配信息，的本体实例，该本体实例的属性包括作为初始答案信息的本体答案信息以及一组语义匹配信息，该组语义匹配信息包含以下具有缺省项的语义匹配结构“[神州行][收费I付费I计费][方法]”、“[神州行][多少钱]”、“[神州行][收费I付费I资费I扣费I缴费I计费][标准I情况]”以及语句“神州行贵吗”。
[0123]优选地，若本体答案信息具有缺省项，则计算机设备还可根据本体的实例项，对所述本体答案信息中的缺省项进行处理，获得初始答案信息。
[0124]需要说明的是，一个本体若为另一个本体的子本体，则该子本体也可继承其所属本体的所有属性。该实现方式与前述步骤S6和S7相似，故不再赘述。
[0125]本实施例中，对于具有相似属性的大量本体实例，无需针对每个本体实例重复性地建立属性，而可通过继承本体的所有属性的方式，简便地创建新的本体实例，大大减轻了本体实例创建过程中的资源消耗。
[0126]图3为本发明一个优选实施例的获得答案信息的问答装置的结构示意图。本实施例的问答装置可包含于计算机设备中，该问答装置包括第一获取装置1、语义装置2、查询装置3和第一提供装置4。
[0127]第一获取装置I获取来自用户设备的待处理的文本序列。
[0128]其中，该待处理的文本序列可为用户直接输入的文本序列，也可为对用户输入的语音进行识别后所得的文本序列。
[0129]例如，用户在对话框中输入“今天天气如何”，并按下发送按键以指示用户设备将“今天天气如何”发送给计算机设备，则“今天天气如何”即为来自用户设备的待处理的文本序列。
[0130]又例如，用户在某个应用中输入一段语音，该段语音被该应用经由互联网发送给计算机设备，计算机设备识别该语音并获得文本序列“今天天气如何”，则“今天天气如何”即为来自用户设备的待处理的文本序列。
[0131]需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何获取来自用户设备的待处理的文本序列的实现方式，均应包含在本发明的范围内。
[0132]接着，语义装置2对待处理的文本序列进行分词，并获得其至少一个分词的语义信息。
[0133]其中，分词的语义信息包括任何能够被计算机识别并用于表示该分词的语义的信息。优选地，分词的语义信息包括但不限于以下至少一项:
[0134]I)分词的同义词和/或同义词组合。
[0135]例如，分词“天气”的语义信息包括其同义词“气候”等。
[0136]2)分词的同类词和/或同类词组合。
[0137]其中，分词的同类词表示与该分词属于同一类别的词汇。如若分词属于地名，则该分词的同类词可包括其他地名。
[0138]例如，分词“上海”的语义信息可包括“北京”、“天津”等。
[0139]3)与分词具有相同或相似结构的实体。
[0140]其中，与分词具有相同或相似结构的实体表示该实体的信息结构与分词相同或相似。优选地，该实体可为特殊语义表达式。
[0141]例如，分词为一个特定时间结构“2013年I月I日10点45分”，则与分词具有相同或相似结构的实体可为一个日期语义表达式“XXXX年XX月XX日XX点XX分”等。该等类似的特殊语义表达式还可包括人名、地址、电话号码等。
[0142]需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何能够被计算机识别并用于表示一个分词的语义的信息，均应包含在本发明的该分词的语义信息的范围内。
[0143]具体地，语义装置2可采用多种方式，来对待处理的文本序列进行分词，并获得其至少一个分词的语义信息。
[0144]例如，语义装置2可采用多种方式来对待处理的文本序列进行分词，并将所得分词与预先已获得的语义信息所对应的词汇进行匹配，从而将成功匹配的词汇的语义信息作为分词的语义信息等。
[0145]又例如，在上例中，在将所得分词与预先已获得的语义信息所对应的词汇进行匹配，从而确定成功匹配的词汇对应的语义信息后，还可进一步结合分词在待处理的文本序列中的语境，