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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本申请涉及人工智能，提供一种基于知识图谱的智能问答方法、装置和计算机设备，其中方法包括：在线接收问题文本；提取所述问题文本中的第一实体；以及，在预设的知识图谱中查找与所述第一实体对应的的第一节点；利用预设的意图识别规则引擎识别所述问题文本的第一意图，其中，所述意图识别规则引擎是依据Trie树建立的引擎；根据所述第一意图，以所述第一节点为起点，在所述知识图谱中查找对应所述问题文本的第一答案；根据预设方式反馈所述第一答案。在实现智能问答时，通过基于Trie树建立的意图识别规则引擎可以快速地进行意图识别，提高问答系统反馈速度。将自然语言映射到知识图谱上进行结构化查询，查询的速度更快，结果更准确。

主权项：1.一种基于知识图谱的智能问答方法，其特征在于，包括：在线接收问题文本；提取所述问题文本中的第一实体；以及，在预设的知识图谱中查找与所述第一实体对应的第一节点；利用预设的意图识别规则引擎识别所述问题文本的第一意图，其中，所述意图识别规则引擎是依据Trie树建立的引擎；根据所述第一意图，以所述第一节点为起点，在所述知识图谱中查找对应所述问题文本的第一答案；根据预设方式反馈所述第一答案；所述根据预设方式反馈所述第一答案的步骤包括：先得到文字答案，和对应的图片，然后文字答案转换成语音，最后将文字答案、语音和图片整合到一个页面中，然后进行反馈；所述根据所述第一意图，以所述第一节点为起点，在所述知识图谱中查找对应所述问题文本的第一答案的步骤之前，还包括：判断所述意图识别规则引擎是否识别到所述第一意图；若否，则将所述问题文本输入到预设的基于深度神经网络模型训练得到的意图识别模型中进行意图识别，得到所述第一意图；所述意图识别模型是基于BERT模型训练而得到的模型；所述将所述问题文本输入到预设的基于深度神经网络模型训练得到的意图识别模型中进行意图识别，得到所述第一意图的步骤，包括：将所述问题文本向量化，并直接输入到所述意图识别模型的第三层进行计算，得到所述第一意图；所述提取所述问题文本中的第一实体的步骤之前，包括：获取待实体挖掘数据；对所述待实体挖掘数据进行离线实体挖掘，得到实体语料库；所述提取所述问题文本中的第一实体的步骤，包括：将所述问题文本输入到预设的在线实体挖掘模块，提取所述第一实体，其中，所述在线实体挖掘模块的语料库中的语料来自于所述实体语料库；所述根据所述第一意图，以所述第一节点为起点，在所述知识图谱中查找对应所述问题文本的第一答案的步骤，包括：根据所述第一实体和第一意图，以所述第一节点为起点，经过一跳或多跳处理得到与所述第一实体关联的其他实体或对应的属性，得到所述第一答案。

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百度查询： 中国平安人寿保险股份有限公司 基于知识图谱的智能问答方法、装置和计算机设备