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申请/专利权人：深港产学研基地(北京大学香港科技大学深圳研修院);北京大学深圳研究院

摘要：本发明公开了一种智能问答系统和方法及相关设备。系统包括：问题分析子系统，用于生成问题描述文本，识别问题类型，即事实型、是非型、定义型；知识库生成子系统，用于将事实型、是非型的知识数据，整理成实体四元组，形成知识条；将定义型的知识数据，整理成问题答案配对形式并结合文本特征向量，形成知识条；答案抽取及生成子系统，用于对事实型、是非型的问题，分析得出实体四元组，进行检索匹配得到答案；对定义型的问题，进行向量化处理和特征向量相似度计算得到答案。本发明通过进行问题分类，分别利用数据库查询和特征向量相似度计算进行匹配，回答问题更加准确；知识内容库采用结构化的知识条形式，可减少储存量，检索效率更高更方便。

主权项：1.一种智能问答系统，其特征在于，包括：问题分析子系统，用于根据用户输入的问题生成问题描述文本，并采用预先训练好的分类模型进行类别分析以识别问题类型，问题类型包括事实型、是非型和定义型三种；知识库生成子系统，用于将采集到的知识数据，处理成结构化的知识条形式，形成知识内容库；其中，将事实型、是非型的知识数据，整理成包括事件、时间、地点、人物的实体四元组以及分别对应的内容描述，形成知识条；将定义型的知识数据，整理成包括问题描述与答案描述的配对形式，同时对问题描述进行向量化处理得到对应的文本特征向量，形成知识条；答案抽取及生成子系统，用于根据问题分析子系统得到的问题描述文本和问题类型，检索知识内容库，匹配到适应的答案；其中，问题类型为事实型、是非型的，从问题描述文本中分析得出包括事件、时间、地点、人物的实体四元组，与知识内容库中知识条包含的实体四元组进行检索匹配，将匹配得到的知识条的内容描述作为用户输入的问题的答案；问题类型为定义型的，对问题描述文本进行向量化处理，得到输入问题文本向量，与知识内容库中知识条包含的文本特征向量进行相似度计算，将相似度最高的知识条中所对应的答案描述，作为用户输入的问题的答案。

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百度查询： 深港产学研基地(北京大学香港科技大学深圳研修院) 北京大学深圳研究院 智能问答系统和方法及相关设备