(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111324715 A(43)申请公布日 2020.06.23
(21)申请号 202010098793.0(22)申请日 2020.02.18
(71)申请人 北京百度网讯科技有限公司
地址 100085 北京市海淀区上地十街10号
百度大厦2层(72)发明人 焦振宇 孙叔琦 孙珂 李婷婷 (74)专利代理机构 北京清亦华知识产权代理事
务所(普通合伙) 11201
代理人 王艳斌(51)Int.Cl.
G06F 16/332(2019.01)G06F 16/35(2019.01)G06F 40/30(2020.01)
权利要求书2页 说明书10页 附图2页
(54)发明名称
问答机器人的生成方法和装置
(57)摘要
本申请公开了一种问答机器人的生成方法和装置，涉及人工智能技术领域的机器人技术领域。具体实现方案为：通过获取用户输入的领域信息，并根据领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；获取领域机器人所对应的模板列表，并向用户提供所述模板列表，其中，模板列表之中包括多个模板；接收用户填写的多个模板，其中，填写的模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案；根据问题语义库对填写的问题进行扩充，以形成与答案对应的问题组合，其中，答案与对应的问题组合构成问答对；以及根据问答对生成问答机器人。由此，问答机器人的开发者可以迅速的构建一个高质量的领域问答机器人，从而降低了人力成本，减少了机器人的开发成本。
CN 111324715 ACN 111324715 A
权 利 要 求 书
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1.一种问答机器人的生成方法，其特征在于，包括：获取用户输入的领域信息，并根据所述领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；
获取所述领域机器人所对应的模板列表，并向所述用户提供所述模板列表，其中，所述模板列表之中包括多个模板；
接收所述用户填写的所述多个模板，其中，所述填写的模板包括至少一个问题和所述至少一个问题所对应的答案；
根据问题语义库对所述填写的问题进行扩充，以形成与所述答案对应的问题组合，其中，所述答案与对应的问题组合构成问答对；以及
根据所述问答对生成所述问答机器人。
2.如权利要求1所述的问答机器人的生成方法，其特征在于，所述领域机器人通过以下步骤生成：
获取多个已有问答机器人，并获取所述每个已有问答机器人的已有问答对；根据所述已有问答机器人的已有问答对生成所述已有问答机器人的领域标签；以及根据多个所述已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类以形成每个领域对应的领域机器人。
3.如权利要求2所述的问答机器人的生成方法，其特征在于，所述根据多个所述已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类以形成每个领域对应的领域机器人，包括：
确定所述每个已有问答机器人的已有问答对的语义；
将所述每个已有问答机器人的语义相同的已有问答对存储至同一个问题语义库；对不同问题语义库中语义相同的已有问答对进行合并，以形成对应的领域机器人。4.如权利要求2所述的问答机器人的生成方法，其特征在于，所述模板列表之中的多个模板通过以下步骤生成：
将所述已有问答机器人的形式相近的已有问答对存储至同一聚类簇；确定所述同一聚类簇中任意两个不同语义的已有问答对的编辑距离；
将所述同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理，得到所述已有问答对的模板。
5.如权利要求1所述的问答机器人的生成方法，其特征在于，所述根据问题语义库对所述填写的问题进行扩充，包括：
确定用户在所述多个模板上填写的关键词；根据所述关键词，以及所述问题语义库中存储的问答对对所述填写的问题进行扩充。6.如权利要求1-5任一项所述的问答机器人的生成方法，其特征在于，所述根据所述领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人，包括：
根据问题分类器确定所述领域信息对应的领域；
根据所述领域信息对应的领域从所述机器人库中获取对应的领域机器人。7.一种问答机器人的生成装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取用户输入的领域信息，并根据所述领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；
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权 利 要 求 书
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第二获取模块，用于获取所述领域机器人所对应的模板列表，并向所述用户提供所述模板列表，其中，所述模板列表之中包括多个模板；
接收模块，用于接收所述用户填写的所述多个模板，其中，所述填写的模板包括至少一个问题和所述至少一个问题所对应的答案；
扩充模块，用于根据问题语义库对所述填写的问题进行扩充，以形成与所述答案对应的问题组合，其中，所述答案与对应的问题组合构成问答对；以及
生成模块，用于根据所述问答对生成所述问答机器人。8.如权利要求7所述的问答机器人的生成装置，其特征在于，所述第一获取模块，还用于：
获取多个已有问答机器人，并获取所述每个已有问答机器人的已有问答对；根据所述已有问答机器人的已有问答对生成所述已有问答机器人的领域标签；以及根据多个所述已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类以形成每个领域对应的领域机器人。
9.如权利要求8所述的问答机器人的生成装置，其特征在于，所述第一获取模块，还用于：
确定所述每个已有问答机器人的已有问答对的语义；
将所述每个已有问答机器人的语义相同的已有问答对存储至同一个问题语义库；对所述问题语义库中语义相同的已有问答对进行合并，以形成对应的领域机器人。10.如权利要求8所述的问答机器人的生成装置，其特征在于，所述模板列表之中的多个模板通过以下步骤生成：
将所述已有问答机器人的形式相近的已有问答对存储至同一聚类簇；确定所述同一聚类簇中任意两个不同语义的已有问答对的编辑距离；
将所述同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理，得到所述已有问答对的模板。
11.如权利要求7所述的问答机器人的生成装置，其特征在于，所述扩充模块，还用于：确定用户在所述多个模板上填写的关键词；根据所述关键词，以及所述问题语义库中存储的问答对对所述填写的问题进行扩充。12.如权利要求7-11任一项所述的问答机器人的生成装置，其特征在于，所述第一获取模块，还用于：
根据问题分类器确定所述领域信息对应的领域；
根据所述领域信息对应的领域从所述机器人库中获取对应的领域机器人。13.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的问答机器人的生成方法。
14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的问答机器人的生成方法。
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说 明 书
问答机器人的生成方法和装置
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技术领域
[0001]本申请涉及人工智能技术领域的机器人技术领域，尤其涉及一种问答机器人的生成方法和装置。
背景技术
[0002]随着人工智能浪潮的推进，构建领域问答机器人，以满足客服、营销、指南等多方面的需求，成为了很多公司迈向人工智能时代的尝试。这类领域问答机器人能够与客户进行对话沟通，满足客户的相应问题。例如，在母婴场景，对应的客户可能会问：“孕妇能吃什么水果”、“孕妇吃什么海产品补锌”等，这些问题一个经过合理配置的领域问答机器人都可以做出回答。[0003]但是，在实际构建领域问答机器人时，需要开发者配置很多问题对，以满足不同客户的需求。因此，开发者在构建一个功能齐整、效果较好的领域问答机器人时，需要花费大量的人力成本。
发明内容
[0004]本申请提出了一种问答机器人的生成方法，解决了相关技术中构建领域问答机器人时需要花费大量的人力成本的技术问题。
[0005]本申请第一方面实施例提出了一种问答机器人的生成方法，包括：[0006]获取用户输入的领域信息，并根据所述领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；
[0007]获取所述领域机器人所对应的模板列表，并向所述用户提供所述模板列表，其中，所述模板列表之中包括多个模板；
[0008]接收所述用户填写的所述多个模板，其中，所述填写的模板包括至少一个问题和所述至少一个问题所对应的答案；
[0009]根据问题语义库对所述填写的问题进行扩充，以形成与所述答案对应的问题组合，其中，所述答案与对应的问题组合构成问答对；以及[0010]根据所述问答对生成所述问答机器人。
[0011]作为本申请实施例的第一种可能的实现方式，所述领域机器人通过以下步骤生成：
[0012]获取多个已有问答机器人，并获取所述每个已有问答机器人的已有问答对；[0013]根据所述已有问答机器人的已有问答对生成所述已有问答机器人的领域标签；以及
[0014]根据多个所述已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类以形成每个领域对应的领域机器人。
[0015]作为本申请实施例的第二种可能的实现方式，所述根据多个所述已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类以形成每个领域对应的领域机器人，包
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说 明 书
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括：
[0016][0017][0018]
确定所述每个已有问答机器人的已有问答对的语义；
将所述每个已有问答机器人的语义相同的已有问答对存储至同一个问题语义库；对所述问题语义库中语义相同的已有问答对进行合并，以形成对应的领域机器
人。
作为本申请实施例的第三种可能的实现方式，所述模板列表之中的多个模板通过
以下步骤生成：
[0020]将所述已有问答机器人的形式相近的已有问答对存储至同一聚类簇；[0021]确定所述同一聚类簇中任意两个不同语义的已有问答对的编辑距离；
[0022]将所述同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理，得到所述已有问答对的模板。
[0023]作为本申请实施例的第四种可能的实现方式，所述根据问题语义库对所述填写的问题进行扩充，包括：[0024]确定用户在所述多个模板上填写的关键词；[0025]根据所述关键词，以及所述问题语义库中存储的问答对对所述填写的问题进行扩充。
[0026]作为本申请实施例的第五种可能的实现方式，所述根据所述领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人，包括：
[0027]根据问题分类器确定所述领域信息对应的领域；
[0028]根据所述领域信息对应的领域从所述机器人库中获取对应的领域机器人。[0029]本申请第二方面实施例提出了一种问答机器人的生成装置，包括：[0030]第一获取模块，用于获取用户输入的领域信息，并根据所述领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；[0031]第二获取模块，用于获取所述领域机器人所对应的模板列表，并向所述用户提供所述模板列表，其中，所述模板列表之中包括多个模板；[0032]接收模块，用于接收所述用户填写的所述多个模板，其中，所述填写的模板包括至少一个问题和所述至少一个问题所对应的答案；[0033]扩充模块，用于根据问题语义库对所述填写的问题进行扩充，以形成与所述答案对应的问题组合，其中，所述答案与对应的问题组合构成问答对；以及[0034]生成模块，用于根据所述问答对生成所述问答机器人。[0035]本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：[0036]至少一个处理器；以及
[0037]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0038]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面实施例所述的问答机器人的生成方法。
[0039]本申请第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面实施例所述的问答机器人的生成方法。
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说 明 书
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上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过获取用户输入的领域信
息，并根据领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；获取领域机器人所对应的模板列表，并向用户提供所述模板列表，其中，模板列表之中包括多个模板；接收用户填写的多个模板，其中，填写的模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案；根据问题语义库对填写的问题进行扩充，以形成与答案对应的问题组合，其中，答案与对应的问题组合构成问答对；以及根据问答对生成问答机器人。由此，问答机器人的开发者可以迅速的构建一个高质量的领域问答机器人，从而降低了人力成本，减少了机器人的开发成本。[0041]上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。附图说明
[0042]附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
[0043]图1为本申请实施例一所提供的问答机器人的生成方法的流程示意图；[0044]图2为本申请实施例二所提供的问答机器人的生成方法的流程示意图；[0045]图3为本申请实施例三所提供的问答机器人的生成方法的流程示意图；[0046]图4为本申请实施例四所提出的问答机器人的生成装置的结构示意图；[0047]图5是根据本申请实施例的问答机器人的生成方法的计算机设备的框图。具体实施方式
[0048]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0049]下面结合参考附图描述本申请实施例的问答机器人的生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0050]图1为本申请实施例一所提供的问答机器人的生成方法的流程示意图。
[0051]本申请实施例以该问答机器人的生成方法被配置于问答机器人的生成装置中来举例说明，该问答机器人的生成装置可以应用于任一计算机设备中，以使该计算机设备可以执行问答机器人的生成功能。[0052]其中，计算机设备可以为个人电脑(Personal Computer，简称PC)、云端设备、移动设备等，移动设备例如可以为手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备、车载设备等具有各种操作系统的硬件设备。[0053]如图1所示，该问答机器人的生成方法可以包括以下步骤：[0054]步骤101，获取用户输入的领域信息，并根据领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人。[0055]其中，机器人库，是指历史开发者配置的各种技能的机器人。例如，理解与交互技术平台(Understanding and Interaction Technology，以下简称UNIT)，是由百度重点为中文第三方开发者打造的对话系统开发平台。UNIT平台搭载业界领先的需求理解与对话管理技术，蕴含百度多年积累的自然语言理解与交互技术、深度学习、大数据等核心能力，可以让智能对话交互快速赋能第三方开发者的产品，让未来更富想象空间。UNIT平台存储着
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历史开发者配置的各种技能数据，并且，每一个技能的数据包含这个技能下用户配置的全部问答对。
[0056]本申请实施例中，用户也就是新的开发者在创建领域机器人时，首先获取用户输入的领域信息，进而，根据用户输入的领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人。[0057]作为一种可能的实现方式，根据问题分类器确定领域信息对应的领域，进而，根据领域信息对应的领域从机器人库中获取对应的领域机器人。其中，问题分类器，是指采用大量的问题预先训练好的基于深度神经网络的分类器。[0058]举例来说，用户输入问题“南京有哪些好玩的”，“南京的景点？”，“中山陵的门票价格”，问题分类器可以根据用户输入的问题确定对应的领域为旅游领域，进而，从机器人库中获取对应于旅游领域的机器人。
[0059]作为另一种可能的实现方式，用户在创建领域问答机器人时，可以选择领域，进而，基于用户选择的领域从机器人库中获取对应的领域机器人。[0060]举例来说，用户在构建新的领域问答机器人时，假设用户选择的领域为“旅游”，进而，可以基于用户的选择从历史开发者构建的机器人库中获取对应于旅游领域的机器人。[0061]步骤102，获取领域机器人所对应的模板列表，并向用户提供模板列表，其中，模板列表之中包括多个模板。[0062]本申请实施例中，确定用户将要构建的问答机器人的领域后，从机器人库之中获取对应的领域机器人之后，进一步，可以获取领域机器人所对应的模板列表，并将该领域机器人所对应的模板列表提供至用户。[0063]举例来说，根据用户输入的领域信息确定领域为“旅游”，可以获取旅游领域机器人所对应的模板列表，例如，【】在哪里，【】的门票价格，等等。[0064]步骤103，接收用户填写的多个模板，其中，填写的模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案。[0065]本申请事实例中，获取到领域机器人所对应的模板列表，向用户提供模板列表后，用户可以通过对模板列表中包括的多个模板分别填入相应的关键词，以生成对应的问答对。
[0066]需要说明的是，用户填写的多个模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案，从而组合成问答对。用户填写的多个模板时，输入的关键词不同时，则生成不同的问答对。
[0067]举例来说，假设模板列表中的模板为“【】在哪里”，用户填写该模板时，可以填写的模板包括问题：“中山陵在哪里”，以及该问题对应的答案“位于南京市玄武区紫金山南麓钟山风景区内”。
[0068]步骤104，根据问题语义库对填写的问题进行扩充，以形成与答案对应的问题组合，其中，答案与对应的问题组合构成问答对。[0069]本申请实施例中，在接收到用户填写的多个模板后，可以根据问题语义库对填写的问题进行扩充，进一步的补充同义问题，以形成与答案对应的问题组合。由此，通过对领域常见问题的模板进行填写以及对填写的问题进行扩充，得到众多的扩展问法，从而可以配置出较高水平的领域问答机器人，并且减少了人力成本。[0070]需要说明的是，根据问题语义库对填写的问题进行扩充，形成的与答案对应的问
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题组合构成问答对。也就说，问答对包括多个同义的问题以及对应的答案。[0071]作为一种可能的实现方式，在接收到用户填写的多个模板后，确定用户在多个模板上填写的关键词，进而，可以根据用户填写的关键词，对问题语义库中存储的与该模板语义相同的问答对对用户填写的问题进行扩充。[0072]举例来说，用户选择了旅游领域，根据推荐的模板“【】在哪里”，用户在【】中填写的关键词为中山陵，这时根据问题语义库中对填写的问题进行扩充时，{【】在哪里？【】的位置？【】位于哪儿？在哪能找到【】？}都会被填写成{中山陵在哪里？中山陵的位置？中山陵位于哪儿？在哪能找到中山陵？}。[0073]步骤105，根据问答对生成问答机器人。[0074]本申请实施例中，根据问题语义库对填写的问题进行扩充，形成问答对后，可以根据问答对生成对应领域的问答机器人。
[0075]本申请实施例的问答机器人的生成方法，通过获取用户输入的领域信息，并根据领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；获取领域机器人所对应的模板列表，并向用户提供所述模板列表，其中，模板列表之中包括多个模板；接收用户填写的多个模板，其中，填写的模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案；根据问题语义库对填写的问题进行扩充，以形成与答案对应的问题组合，其中，答案与对应的问题组合构成问答对；以及根据问答对生成问答机器人。该方法通过获取领域机器人的模板列表，使得用户在该领域常见问题模板上进行问题的扩充，从而可以配置出较高水平的问答机器人，并且降低了人力成本。
[0076]在上述实施例的基础上，上述步骤101中根据用户输入的领域信息从机器人库中获取的对应的领域机器人，是通过获取多个已有问答机器人，以及获取每个已有问答机器人的已有问答对，根据已有问答机器人的已有问答对生成已有问答机器人的领域标签，进而根据多个已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类形成。下面结合图2对上述过程进行详细介绍，图2为本申请实施例二所提供的问答机器人的生成方法的流程示意图。
[0077]如图2所示，该问答机器人的生成方法，还可以包括以下步骤：[0078]步骤201，获取多个已有问答机器人，并获取每个已有问答机器人的已有问答对。[0079]其中，已有问答机器人，包括各个领域对应的已有问答机器人，例如，医疗领域、母婴领域、教育领域，等等。[0080]本申请实施例中，可以从现有的数据平台获取多个已有问答机器人，以及每一个已有问答机器人的已有问答对。例如，可以从UNIT平台上获取历史上开发者配置的已有问答机器人，以及每个已有问答机器人的已有问答对。其中，已有问答对包括问题和该问题对应的答案。
[0081]步骤202，根据已有问答机器人的已有问答对生成已有问答机器人的领域标签。[0082]本申请实施例中，在获取到多个已有问答机器人以及每一个已有问答机器人的已有问答对时，可以跟进问题分类器对已有问答对进行识别，以确定已有问答对对应的领域，从而根据已有问答机器人的已有问答对生成已有问答机器人的领域标签。[0083]举例来说，假设已有问答机器人的已有问答对为“孕妇不能吃什么水果”，“孕妇吃什么海产品补锌”等等，由此，可以确定该已有问答机器人对应的领域为母婴领域。
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步骤203，根据多个已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进
行聚类以形成每个领域对应的领域机器人。[0085]本申请实施例中，在确定已有问答机器人的领域标签后，可以根据多个已有问答机器人的领域标签，对属于同一领域的问答机器人进行聚类，以形成每个领域对应的领域机器人。
[0086]作为一种可能的实现方式，可以确定每个已有问答机器人的已有问答对的语义，将每个已有问答机器人的语义相同的已有问答对存储至同一个问题语义库，进而对问题语义库中语义相同的已有问答对进行合并，以形成对应的领域机器人。[0087]具体的，获取到多个已有问答机器人，以及每个已有问答机器人的已有问答对后，可以对每个已有问答机器人的已有问答对进行语义识别，以确定语义相同的已有问答对。例如“故宫在哪里”和“故宫的位置”表达的是同一个意思，可以存储至同一个问题语义库中。此时，可以以同一问答对的一组同义问题作为基本单位，采用基于密度的聚类方法对已有问答对进行聚类，得到基于密度的聚类结果后，多个已有问答对可以存储至同一个问题语义库。
[0088]需要说明的是，在同一个问题语义库中存储的多个已有问答对中可能存在重复的问答对，这种情况下，需要对问答对进行去处理。在对问答对进行去重操作后，不同的问题语义库中可能包含语义相同的问答对，这种情况下，需要对不同问题语义库中语义相同的已有问答对进行合并，以形成合并后的问题语义库。为了进一步提高问题语义库中的问题的数量，可以将用户日志中命中此类问答对的高相似度的问题添加至问题语义库中，从而形成对应的领域机器人。[0089]举例来说，确定问题语义库中存储的语义相同的已有问答对只包含2组问答对后，比如，“故宫在哪里？故宫位于哪？”，可以通过用户日志对同一个问题语义库进行扩展，可能把这个问题语义库的问答对扩展到6组问答对，如，“故宫在哪里，故宫位于哪？故宫的位置，故宫在哪，在哪能找到故宫，故宫的地理位置”。[0090]本申请实施例的问答机器人的生成方法，通过获取多个已有问答机器人，并获取每个已有问答机器人的已有问答对，根据已有问答机器人的已有问答对生成已有问答机器人的领域标签，根据多个已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类以形成每个领域对应的领域机器人。由此，通过多个已有问答机器人，以及每个已有问答机器人的已有问答对，生成每个领域对应的领域机器人，从而为用户构建问答机器人提供数据，从而有利于提高问答机器人的构建速度。[0091]在上述实施例的基础上，在步骤102中获取的领域机器人多对应的模板列表中包括的多个模板，可以通过对已有问答机器人的已有问答对进行聚类，将编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理得到的。下面结合图3对上述过程进行详细介绍，图3为本申请实施例三所提供的问答机器人的生成方法的流程示意图。[0092]如图3所示，该问答机器人的生成方法，还可以包括以下步骤：[0093]步骤301，将已有问答机器人的形式相近的已有问答对存储至同一聚类簇。[0094]其中，形式相近的已有问答对，是指已有问答对中问题的形式相近，例如，“故宫在哪里”和“颐和园在哪里”是形式相近的已有问答对。[0095]本申请实施例中，获取到多个已有问答机器人以及每个已有问答机器人的已有问
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答对后，同样采用基于密度的聚类方法，将已有问答机器人的形式相近的已有问答对存储至同一聚类簇。[0096]步骤302，确定同一聚类簇中任意两个不同语义的已有问答对的编辑距离。[0097]其中，编辑距离，是用来衡量两个序列的相似程度，是指两个序列之间，一个序列转换为另一个序列所需的最少编辑操作次数。[0098]本申请实施例中，对于同一聚类簇中的形式相近的已有问答对，计算任意两个不同语义的已有问答对的编辑距离。[0099]步骤303，将同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理，得到已有问答对的模板。[0100]本申请实施例中，对于同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对，进行对齐处理，得到一组对齐后的问答对。针对每一对对齐后的问答对，得到该组问答对对应的模板。
[0101]作为一种可能的实现方式，可以将同一组问答对的两个问题看成是两个环，计算这两个环上的最长公共子串，在最长公共子串的长度比例达到一定阈值时，得到该组问答对的模板。
[0102]举例来说，假设同一聚类簇中的已有问答对包括：“故宫在哪里，颐和园在哪里，故宫在那个方向，颐和园在哪个方向”，将同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理后，得到两组对齐后的问答对分别为“故宫在哪里，颐和园在哪里”和“故宫在那个方向，颐和园在哪个方向”。进而，产出该领域的模板列表“【】在哪里，【】在哪个方向”。
[0103]本申请实施例的问答机器人的生成方法，通过将已有问答机器人的形式相近的已有问答对存储至同一聚类簇，确定同一聚类簇中任意两个不同语义的已有问答对的编辑距离，将同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理，得到已有问答对的模板。由此，根据已有问答机器人的已有问答对，得到该已有问答机器人对应的领域的模板，从而有利于提升用户配置问答机器人的速度。[0104]为了实现上述实施例，本申请提出了一种问答机器人的生成装置。
[0105]图4为本申请实施例四所提出的问答机器人的生成装置的结构示意图。[0106]如图4所示，该问答机器人的生成装置400，可以包括：第一获取模块410、第二获取模块420、接收模块430、扩充模块440以及生成模块450。[0107]第一获取模块410，用于获取用户输入的领域信息，并根据领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人。[0108]第二获取模块420，用于获取领域机器人所对应的模板列表，并向用户提供所述模板列表，其中，模板列表之中包括多个模板。[0109]接收模块430，用于接收用户填写的多个模板，其中，填写的模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案。[0110]扩充模块440，用于根据问题语义库对填写的问题进行扩充，以形成与答案对应的问题组合，其中，答案与对应的问题组合构成问答对；以及[0111]生成模块450，用于根据问答对生成问答机器人。[0112]作为一种可能的情况，第一获取模块410，还可以用于：
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获取多个已有问答机器人，并获取每个已有问答机器人的已有问答对；
[0114]根据已有问答机器人的已有问答对生成已有问答机器人的领域标签；
[0115]根据多个已有问答机器人的领域标签对属于同一领域的问答机器人进行聚类以形成每个领域对应的领域机器人。[0116]作为另一种可能的情况，第一获取模块410，还可以用于：[0117]确定每个已有问答机器人的已有问答对的语义；
[0118]将每个已有问答机器人的语义相同的已有问答对存储至同一个问题语义库；[0119]对问题语义库中语义相同的已有问答对进行合并，以形成对应的领域机器人。[0120]作为另一种可能的情况，模板列表之中的多个模板通过以下步骤生成：[0121]将已有问答机器人的形式相近的已有问答对存储至同一聚类簇；[0122]确定同一聚类簇中任意两个不同语义的已有问答对的编辑距离；
[0123]将同一聚类簇中编辑距离最小的任意两个不同语义的已有问答对进行对齐处理，得到已有问答对的模板。
[0124]作为另一种可能的情况，扩充模块440，还用于：[0125]确定用户在多个模板上填写的关键词；根据关键词，以及问题语义库中存储的问答对对填写的问题进行扩充。[0126]作为另一种可能的情况，第一获取模块410，还可以用于：[0127]根据问题分类器确定领域信息对应的领域；
[0128]根据领域信息对应的领域从机器人库中获取对应的领域机器人。[0129]本申请实施例的问答机器人的生成装置，通过获取用户输入的领域信息，并根据领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；获取领域机器人所对应的模板列表，并向用户提供所述模板列表，其中，模板列表之中包括多个模板；接收用户填写的多个模板，其中，填写的模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案；根据问题语义库对填写的问题进行扩充，以形成与答案对应的问题组合，其中，答案与对应的问题组合构成问答对；以及根据问答对生成问答机器人。该方法通过获取领域机器人的模板列表，使得用户在该领域常见问题模板上进行问题的扩充，从而可以配置出较高水平的问答机器人，并且降低了人力成本。
[0130]根据本申请的实施例，本申请还提供了一种计算机设备和一种可读存储介质。[0131]如图5所示，图5是根据本申请实施例的问答机器人的生成方法的计算机设备的框图。计算机设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。计算机设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。[0132]如图5所示，该计算机设备包括：一个或多个处理器501、存储器502，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在计算机设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理
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器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个计算机设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器501为例。
[0133]存储器502即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的问答机器人的生成方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的问答机器人的生成方法。[0134]存储器502作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的问答机器人的生成方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的第一获取模块410、第二获取模块420、接收模块430、扩充模块440以及生成模块450)。处理器501通过运行存储在存储器502中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的问答机器人的生成方法。
[0135]存储器502可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据语音翻译的计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至问答机器人的生成的计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0136]问答机器人的生成方法的计算机设备还可以包括：输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
[0137]输入装置503可接收输入的数字或字符信息，以及产生与语音翻译的计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置504可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
[0138]此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0139]这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指
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令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
[0140]为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0141]可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
[0142]计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。[0143]根据本申请实施例的技术方案，通过获取用户输入的领域信息，并根据领域信息从机器人库之中获取对应的领域机器人；获取领域机器人所对应的模板列表，并向用户提供所述模板列表，其中，模板列表之中包括多个模板；接收用户填写的多个模板，其中，填写的模板包括至少一个问题和至少一个问题所对应的答案；根据问题语义库对填写的问题进行扩充，以形成与答案对应的问题组合，其中，答案与对应的问题组合构成问答对；以及根据问答对生成问答机器人。由此，问答机器人的开发者可以迅速的构建一个高质量的领域问答机器人，从而降低了人力成本，减少了机器人的开发成本。[0144]应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。[0145]上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。
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