本說(shuō)明書涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種知識(shí)問(wèn)答的方法、裝置及知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著汽車智能化和網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展，車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)和車載語(yǔ)音助手越來(lái)越受到用戶的歡迎。這些系統(tǒng)不僅提供導(dǎo)航、娛樂(lè)等功能，還能夠通過(guò)語(yǔ)音交互與用戶進(jìn)行復(fù)雜的對(duì)話。

2、在車載系統(tǒng)中，用戶有時(shí)可能會(huì)提出包含敏感內(nèi)容的問(wèn)題，這些問(wèn)題都需要我們迅速而精準(zhǔn)地予以處理。

3、目前，通常采用人工審核和基于規(guī)則和關(guān)鍵字過(guò)濾來(lái)處理這些敏感問(wèn)題，但是，這種方法效率低、成本高，并且存在漏檢和誤判的風(fēng)險(xiǎn)。

4、因此，如何提高了車載系統(tǒng)對(duì)敏感問(wèn)題的識(shí)別能力和處理能力，則是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本說(shuō)明書提供一種知識(shí)問(wèn)答的方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，以提高了車載系統(tǒng)對(duì)敏感問(wèn)題的識(shí)別能力和處理能力。

2、本說(shuō)明書采用下述技術(shù)方案：

3、本說(shuō)明書提供了一種知識(shí)問(wèn)答的方法，所述方法應(yīng)用于終端設(shè)備，所述終端設(shè)備部署了用于答復(fù)問(wèn)題的問(wèn)答系統(tǒng)；所述問(wèn)答系統(tǒng)包括問(wèn)答知識(shí)庫(kù)、分類模型、改寫模型以及風(fēng)控問(wèn)答模型；所述方法包括：

4、接收用戶發(fā)送的目標(biāo)問(wèn)題文本，并從所述問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中查詢與所述目標(biāo)問(wèn)題文本相匹配的預(yù)設(shè)答案；

5、如果確定所述問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中不存在所述目標(biāo)問(wèn)題文本，則將所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的分類模型中，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行分類，得到所述目標(biāo)問(wèn)題文本的問(wèn)題類別；

6、當(dāng)所述問(wèn)題類別為品牌形象類時(shí)，則將與所述品牌形象類對(duì)應(yīng)的第一預(yù)設(shè)提示詞以及所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的改寫模型中，以由所述改寫模型在所述第一預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行改寫，得到改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本；

7、將所述風(fēng)控問(wèn)答模型的第二預(yù)設(shè)提示詞以及所述改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的風(fēng)控問(wèn)答模型中，以由所述風(fēng)控問(wèn)答模型在所述第二預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，基于所述改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本，得到與所述目標(biāo)問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案，并將所述答案展示給所述用戶。

8、可選地，在接收用戶發(fā)送的目標(biāo)問(wèn)題文本之前，所述方法還包括：

9、接收用戶發(fā)送的目標(biāo)問(wèn)題音頻；

10、基于預(yù)設(shè)的音頻識(shí)別算法，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題音頻進(jìn)行識(shí)別，得到與所述目標(biāo)問(wèn)題音頻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)問(wèn)題文本。

11、可選地，所述方法還包括：

12、如果所述問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中存在所述目標(biāo)問(wèn)題文本，將與所述目標(biāo)問(wèn)題文本相匹配的預(yù)設(shè)答案展示給所述用戶。

13、可選地，將所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的分類模型中，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行分類，得到所述目標(biāo)問(wèn)題文本的問(wèn)題類別，包括：

14、將所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的分類模型中，計(jì)算所述目標(biāo)問(wèn)題文本在各個(gè)問(wèn)題類別下的概率，并將概率大于設(shè)定概率閾值的問(wèn)題類別，作為所述目標(biāo)問(wèn)題文本的問(wèn)題類別。

15、可選地，所述問(wèn)題類別還包括風(fēng)控類、普通查詢類；所述問(wèn)答系統(tǒng)還包括標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)答模型；所述方法還包括：

16、當(dāng)所述問(wèn)題類別為風(fēng)控類時(shí)，將所述第二預(yù)設(shè)提示詞以及所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到所述風(fēng)控問(wèn)答模型中，以由所述風(fēng)控問(wèn)答模型在所述第二預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，基于所述目標(biāo)問(wèn)題文本，確定與所述目標(biāo)問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案；

17、當(dāng)所述問(wèn)題類別為普通查詢類時(shí)，將所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到所述標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)答模型中，確定與所述目標(biāo)問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案。

18、可選地，訓(xùn)練所述分類模型，包括：

19、獲取若干個(gè)問(wèn)題文本以及與若干個(gè)問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的實(shí)際問(wèn)題類別；

20、將所述問(wèn)題文本作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，以及將所述實(shí)際問(wèn)題類別作為訓(xùn)練樣本標(biāo)簽，構(gòu)建第一訓(xùn)練樣本；

21、將所述第一訓(xùn)練樣本輸入到待訓(xùn)練的分類模型中，以由所述分類模型基于所述問(wèn)題文本，得到所述問(wèn)題文本在各個(gè)問(wèn)題類別下的概率，并以最小化所述問(wèn)題文本在各個(gè)問(wèn)題類別下的概率與所述實(shí)際問(wèn)題類別之間的損失為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)所述分類模型進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練。

22、可選地，訓(xùn)練改寫模型，包括：

23、獲取若干個(gè)品牌形象類的問(wèn)題文本以及與若干個(gè)品牌形象類的問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題文本；

24、將所述品牌形象類的問(wèn)題文本作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，以及將所述標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題文本作為訓(xùn)練樣本標(biāo)簽，構(gòu)建第二訓(xùn)練樣本；

25、將與所述品牌形象類對(duì)應(yīng)的第一預(yù)設(shè)提示詞以及所述第二訓(xùn)練樣本輸入到待訓(xùn)練的改寫模型中，以由所述改寫模型在所述第一預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，對(duì)所述品牌形象類的問(wèn)題文本進(jìn)行改寫，確定改寫后的問(wèn)題文本，并以最小化所述改寫后的問(wèn)題文本與所述標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題文本之間的損失為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)所述改寫模型進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練。

26、可選地，訓(xùn)練風(fēng)控問(wèn)答模型；

27、獲取若干個(gè)風(fēng)控類和品牌形象類的問(wèn)題文本、與若干個(gè)風(fēng)控類和品牌形象類的問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)答案；

28、將所述風(fēng)控類和品牌形象類的問(wèn)題文本作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，以及將所述標(biāo)準(zhǔn)答案作為訓(xùn)練樣本標(biāo)簽，構(gòu)建第三訓(xùn)練樣本；

29、將所述風(fēng)控問(wèn)答模型的第二預(yù)設(shè)提示詞以及所述第三訓(xùn)練樣本輸入到待訓(xùn)練的風(fēng)控問(wèn)答模型中，以由所述風(fēng)控問(wèn)答模型在所述第二預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，基于所述風(fēng)控類和品牌形象類的問(wèn)題文本，確定與所述風(fēng)控類和品牌形象類的問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案，并以最小化與所述風(fēng)控類和品牌形象類的問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案與所述標(biāo)準(zhǔn)答案之間的損失為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)所述風(fēng)控問(wèn)答模型進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練。

30、本說(shuō)明書提供了一種知識(shí)問(wèn)答的裝置，所述裝置應(yīng)用于終端設(shè)備，所述終端設(shè)備部署了用于答復(fù)問(wèn)題的問(wèn)答系統(tǒng)；所述問(wèn)答系統(tǒng)包括問(wèn)答知識(shí)庫(kù)、分類模型、改寫模型以及風(fēng)控問(wèn)答模型；所述裝置包括：

31、接收模塊，用于接收用戶發(fā)送的目標(biāo)問(wèn)題文本，并從所述問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中查詢與所述目標(biāo)問(wèn)題文本相匹配的預(yù)設(shè)答案；

32、分類模塊，用于如果確定所述問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中不存在所述目標(biāo)問(wèn)題文本，則將所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的分類模型中，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行分類，得到所述目標(biāo)問(wèn)題文本的問(wèn)題類別；

33、改寫模塊，用于當(dāng)所述問(wèn)題類別為品牌形象類時(shí)，則將與所述品牌形象類對(duì)應(yīng)的第一預(yù)設(shè)提示詞以及所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的改寫模型中，以由所述改寫模型在所述第一預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行改寫，得到改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本；

34、展示模塊，用于將所述風(fēng)控問(wèn)答模型的第二預(yù)設(shè)提示詞以及所述改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的風(fēng)控問(wèn)答模型中，以由所述風(fēng)控問(wèn)答模型在所述第二預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，基于所述改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本，得到與所述目標(biāo)問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案，并將所述答案展示給所述用戶。

35、本說(shuō)明書提供了一種知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)，包括：

36、問(wèn)答知識(shí)庫(kù)，用于接收用戶發(fā)送的目標(biāo)問(wèn)題文本，并從所述問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中查詢與所述目標(biāo)問(wèn)題文本相匹配的預(yù)設(shè)答案；

37、分類模型，用于如果確定所述問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中不存在所述目標(biāo)問(wèn)題文本，則將所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的分類模型，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行分類，得到所述目標(biāo)問(wèn)題文本的問(wèn)題類別；

38、改寫模型，用于當(dāng)所述問(wèn)題類別為品牌形象類時(shí)，則將與所述品牌形象類對(duì)應(yīng)的第一預(yù)設(shè)提示詞以及所述目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的改寫模型中，以由所述改寫模型在所述第一預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，對(duì)所述目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行改寫，得到改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本；

39、風(fēng)控問(wèn)答模型，用于將所述風(fēng)控問(wèn)答模型的第二預(yù)設(shè)提示詞以及所述改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本輸入到預(yù)先訓(xùn)練的風(fēng)控問(wèn)答模型中，以由所述風(fēng)控問(wèn)答模型在所述第二預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，基于所述改寫后的目標(biāo)問(wèn)題文本，得到與所述目標(biāo)問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案。

40、本說(shuō)明書提供了一種電子設(shè)備，包括通信接口、處理器、存儲(chǔ)器和總線，所述通信接口、所述處理器和所述存儲(chǔ)器之間通過(guò)總線相互連接；

41、所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)機(jī)器可讀指令，所述處理器通過(guò)調(diào)用所述機(jī)器可讀指令，執(zhí)行上述知識(shí)問(wèn)答的方法。

42、本說(shuō)明書提供了一種機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述機(jī)器可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有機(jī)器可讀指令，所述機(jī)器可讀指令在被處理器調(diào)用和執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)上述知識(shí)問(wèn)答的方法。

43、本說(shuō)明書采用的上述至少一個(gè)技術(shù)方案能夠達(dá)到以下有益效果：

44、在本說(shuō)明書中，基于問(wèn)答知識(shí)庫(kù)、分類模型、改寫模型以及風(fēng)控問(wèn)答模型構(gòu)建的問(wèn)答系統(tǒng)。通過(guò)問(wèn)答知識(shí)庫(kù)，對(duì)目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行即時(shí)檢索，以實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)，如果問(wèn)答知識(shí)庫(kù)中不存在目標(biāo)問(wèn)題文本，則通過(guò)分類模型，對(duì)目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行分類，得到目標(biāo)問(wèn)題文本的問(wèn)題類別。

45、然后，通過(guò)改寫模型，在第一預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，對(duì)問(wèn)題類別為品牌形象類的目標(biāo)問(wèn)題文本進(jìn)行改寫。這一過(guò)程不僅提高了品牌形象類的目標(biāo)問(wèn)題文本的合規(guī)性和客觀性，同時(shí)也提高了隨后風(fēng)控問(wèn)答模型生成的答案的合規(guī)性和安全性。

46、最后，通過(guò)風(fēng)控問(wèn)答模型，在第二預(yù)設(shè)提示詞的引導(dǎo)下，得到與目標(biāo)問(wèn)題文本對(duì)應(yīng)的答案，并將答案展示給用戶。從而，提高了車載系統(tǒng)對(duì)敏感問(wèn)題的識(shí)別能力和處理能力。特別是提高了針對(duì)品牌形象類的問(wèn)題文本的答案的合規(guī)性和安全性，以維護(hù)品牌的形象和聲譽(yù)。