摘要
本发明公开了一种反问引导问答实现方法及系统,属于人工智能与自然语言处理技术领域,通过三级意图分类体系实现上下文感知的意图动态修正,采用分布式语义索引技术实现跨模态知识匹配,并基于强化学习策略优化对话策略与知识库的协同工作机制;包括:意图识别:使用意图识别模型对用户的会话进行分析,基于深度语义理解构建三级意图分类体系,包括主类识别、细粒度解析、上下文感知;问题重写,构造动态重写引擎对用户问题进行重写;多源事项知识召回与清洗;反问生成;锁定事项并获取事项数据;问答生成。本发明能够提升专业问答系统的鲁棒性、实时性与场景适配能力,实现政务服务问答准确率、意图识别精度、跨区划推荐采纳率的提升。
技术关键词
分布式语义
强化学习策略
意图识别模型
索引技术
会话历史
对话策略
语义角色标注
跨模态
机器可读程序
动态
记忆管理
多轮对话
实体链接技术
页面停留时长
非结构化文档
自然语言解析
双通道信息
系统为您推荐了相关专利信息
意图识别模型
车辆事故信息
可读存储介质
车辆行驶信息
场景
Stacking集成模型
漏洞检测方法
统计特征
信息系统
特征工程
随机森林模型
分类模型训练方法
对象分类方法
强化学习策略
参数
模拟培训方法
仿真场景
强化学习模型
吊机
动态可视化
编制方法
决策
表达式
算法模型
城市轨道交通列车