问题解答方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种问题解答方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.随着互联网技术的快速发展，针对特定的问答或者对话场景下使用智能化设备替代客服人员与客户进行交流，提供客户需要的信息，变得非常普及。例如，机器接收人类的问题，机器在进行语义理解后，通过搜索语义模板获得问题的答案；随后，机器将答案组织为人类交流的语言形式，向人类的提供问题的答案。
3.然而如何提高人机对话场景中，针对用户问题进行回复的覆盖率和泛化性，成为目前亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
5.第一方面，本公开提供一种问题解答方法，包括：
6.对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；
7.将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；
8.在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；
9.将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板，其中，所述降维问题特征模板是所述问题特征模板经数据降维处理后得到的；
10.确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；
11.根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。
12.第二方面，本公开提供一种问题解答装置，包括：
13.特征提取模块，用于对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；
14.第一匹配模块，用于将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；
15.处理模块，用于在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；
16.第二匹配模块，用于将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板，其中，所述降维问题特征模板是所述问题特征模板经数据降维处理后得到的；
17.确定模块，用于确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；
18.解答模块，用于根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。
19.第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现本公开第一方面所提供的问题解答方法的步骤。
20.第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：
21.存储装置，其上存储有计算机程序；
22.处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所提供的问题解答方法的步骤。
23.通过上述技术方案，将待解答问题的问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配，在未匹配到与第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，通过对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据后，基于降维后的问题特征数据和降维后的问题特征模板进行匹配，无需将第一问题特征数据中包括的所有特征数据和问题特征模板中包括的特征数据完全匹配，提高了特征匹配的泛化性和覆盖率，也即提高了问题解答的泛化性和覆盖率，并且当待解答问题包括的问题特征数据规模很大时，基于降维后的问题特征数据和降维后的问题特征模板进行匹配，可在保证特征数据匹配的准确度的同时，提升特征匹配的效率，进而提升问题解答的效率，降低问题解答的复杂度。
24.本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
25.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：
26.图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种问题解答方法的流程图。
27.图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种问题解答装置的框图。
28.图3是适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
29.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
30.应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
31.本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
32.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
33.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域
技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
34.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
35.本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
36.图1是根据一示例性实施例示出的一种问题解答方法的流程图，如图1所示，问题解答方法，包括以下步骤。
37.在步骤s11中，对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据。
38.本公开中，待解答问题可以是用户输入的文字数据、图片数据，或者语音数据等，本公开不做限制。
39.一种实施方式中，对待解答问题进行特征提取，可以包括对待解答问题中包括的意图特征进行提取，得到包括意图特征数据的第一问题特征数据。
40.或者针对包括公式的待解答问题，对待解答问题进行特征提取，可以包括对待解答问题中包括的意图特征和包括公式所包含的参数的参数特征进行提取，得到包括意图特征数据，以及公式所包含的参数的参数特征数据的第一问题特征数据。
41.当第一问题特征数据包括意图特征数据时，意图特征数据还包括多个意图子特征数据，意图特征数据是对每个意图子特征数据以链式结构组合后得到的。
42.当待解答问题中包括公式，第一问题特征数据还包括所述第一问题特征数据还包括公式所包含的参数的参数特征数据时，参数特征数据可以是对公式中参数按照对应类别规则进行归一化之后得到。
43.其中，例如可通过预先训练的问题特征提取模型提取得到第一问题特征数据，其中，问题特征提取模型是通过将样本问题对应的问题特征标注数据作为模型约束条件进行训练得到的。
44.例如，待解答问题为：“求通过点(2，-10)并垂直于直线2x+y＝5的直线的方程”，将待解答问题输入预先训练的问题特征提取模型，通过问题特征提取模型提取第一问题特征数据，并输出：
45.意图：由直线间位置关系求出斜率；知道斜率-截距-点；求一次函数解析式；直线表达式格式转换。参数：function_formula:2x+y＝5；function_output_format：point-slope form；function_coordinate：(2,-10)；function_position_relationship：perpendicular。
46.之后，根据意图特征数据和参数的参数特征数据，得到问题特征数据。具体地，参数特征数据可以是对公式中参数按照对应类别(或者名称)进行归一化之后得到的参数特征数据:即参数特征数据为“function_formula；unction_output_format；function_coordinate；function_position_relationship。该参数特征数据可以是依次表示函数公式；函数输出格式；函数坐标以及函数位置关系。
47.进而，可将意图特征数据和参数特征数据进行拼接，得到第一问题特征数据，即得到：“由直线间位置关系求出斜率；知斜率-截距-点；求一次函数解析式；直线表达式格式转换；function_formula；unction_output_format；function_coordinate；function_position_relationship”。
48.在步骤s12中，将第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配。
49.在得到待解答问题的问题特征数据后，将待解答问题的问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配。其中，可将第一问题特征数据中包括的所有特征数据和问题特征模板中包括的特征数据进行一一对应匹配，以得到与待解答问题对应的解答步骤，进而根据与待解答问题对应的解答步骤，生成待解答问题对应的目标答案。
50.其中，问题特征模板可以是预先构建的，包括意图特征数据的模板，以及包括意图特征数据和包括公式所包含的参数的参数特征数据的模板。不同的问题特征模板关联有与之对应的解答步骤。
51.在步骤s13中，在未匹配到与第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据。
52.目前，将待解答问题的问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配时，需要将第一问题特征数据中包括的所有特征数据和问题特征模板中包括的特征数据完全匹配，才能得到与待解答问题对应的解答步骤，进而根据与待解答问题对应的解答步骤，生成待解答问题对应的目标答案。
53.然而，实际应用中，一方面存在当待解答问题包括的问题特征数据规模很大时，将待解答问题包括的问题特征数据和问题特征模板中包括的特征数据进行一一对应匹配，现有的将待解答问题的问题特征数据和预设的问题特征模板进行精确匹配，会存在匹配效率低且会降低特征数据匹配的准确度。
54.另一方面，经常会出现当待解答问题包括的部分问题特征数据和问题特征模板中的部分问题特征匹配时，便能得到该待解答问题的解答步骤的情况。由此，目前基于通过对待解答问题的问题特征数据和预设的问题特征模板完全匹配的方式，存在人机对话场景中，针对用户问题进行回复的覆盖率不高，针对用户问题进行回复的泛化性不强，以及匹配效率低且特征数据匹配的准确度不高的问题。
55.由此，为了提升针对用户问题进行回复的覆盖率和泛化性，降低问题特征数据和问题特征模板匹配的难度，本公开可在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据。
56.在步骤s14中，将第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板。
57.其中，本公开可预先对预设的问题特征模板进行数据降维处理，得到降维问题特征模板。
58.其中，对第一问题特征数据进行数据降维处理的方式和对所述问题特征模板进行数据降维处理的方式相同。
59.一种实施方式中，例如可通过如下方式对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据：
60.对所述第一问题特征数据进行局部敏感哈希处理，得到所述第一问题特征数据的目标哈希数据，将所述目标哈希数据确定为所述第二问题特征数据。
61.其中，局部敏感哈希(local sensitive hashing，lsh)指一系列哈希处理，用于将高维数据空间中的数据映射到低维数据空间中。局部敏感哈希的基本思想是：采用局部敏感哈希将高维数据空间中的两个相邻的数据映射到低维数据空间中，被映射到低维数据空
间中的数据将会有很大的概率仍然相邻。采用局部敏感哈希将高维数据空间中的两个不相邻的数据映射到低维数据空间中，被映射到低维数据空间中的数据将会有很大的概率仍然不相邻。
62.具体地，对包括问题特征数据的第一问题特征数据进行局部敏感哈希处理，可以得到降维后的、例如以字符串表示的、第一问题特征数据的目标哈希数据，将目标哈希数据确定为第二问题特征数据。
63.本公开中，由于运用了局部敏感哈希处理，使得原本相似度高的问题特征数据和降维后的降维问题特征模板的相似度仍然高，原本相似度低的问题特征数据和降维后的降维问题特征模板的相似度仍然低。
64.在步骤s15中，确定与目标问题特征模板对应的目标解答步骤。
65.本公开中，对第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据，将第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板后，可从预先存储的、与问题特征模板对应的解答步骤中，确定得到与目标问题特征模板对应的目标解答步骤。
66.在步骤s16中，根据目标解答步骤，生成待解答问题对应的目标答案。
67.在确定得到与目标问题特征模板对应的目标解答步骤之后，可根据目标解答步骤，对待解答问题进行分步骤解答或者分步骤计算，生成待解答问题对应的目标答案。
68.例如，可将目标解答步骤和待解答问题输入解答问题引擎中，通过解答问题引擎对待解答问题依次执行目标解答步骤中的第一步骤、第二步骤、第三步骤等等，直至执行完毕目标解答步骤中的全部步骤，生成待解答问题对应的目标答案。
69.例如，待解答问题为：“求通过点(2，-10)并垂直于直线2x+y＝5的直线的方程”，针对该待解答问题得到的目标解答步骤为：
①
求直线的斜率；
②
求直线的垂直斜率；
③
根据点、直线的斜率，得到点斜式的表达式；
④
对点斜式进行简化得到一般式。
70.将目标解答步骤和待解答问题输入解答问题引擎中，通过解答问题引擎执行目标解答步骤中的第一步骤得到直线的斜率：slope＝-2；通过解答问题引擎执行目标解答步骤中的第二步骤得到直线的垂直斜率：slope＝1/2；通过解答问题引擎执行目标解答步骤中的第三步骤得到点斜式的表达式：y-(-10)＝1/2(x-2)；通过解答问题引擎执行目标解答步骤中的第四步骤得到点斜式简化后的一般式：y＝-1/2x-11。即得到目标答案为：y＝-1/2x-11。
71.在本公开的示例性实施例中，将待解答问题的问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配，在未匹配到与第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，通过对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据后，基于降维后的问题特征数据和降维后的问题特征模板进行匹配，无需将第一问题特征数据中包括的所有特征数据和问题特征模板中包括的特征数据完全匹配，提高了特征匹配的泛化性和覆盖率，也即提高了问题解答的泛化性和覆盖率，并且当待解答问题包括的问题特征数据规模很大时，基于降维后的问题特征数据和降维后的问题特征模板进行匹配，可在保证特征数据匹配的准确度的同时，提升特征匹配的效率，进而提升问题解答的效率，降低问题解答的复杂度。
72.图2是根据一示例性实施例示出的一种问题解答装置200的框图。参照图2，问题解答装置包括特征提取模块201、第一匹配模块202、处理模块203、第二匹配模块204、确定模
块205和解答模块206。
73.其中，特征提取模块201，用于对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；
74.第一匹配模块202，用于将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；
75.处理模块203，用于在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；
76.第二匹配模块204，用于将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板，其中，所述降维问题特征模板是所述问题特征模板经数据降维处理后得到的；
77.确定模块205，用于确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；
78.解答模块206，用于根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。
79.可选地，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理的方式和对所述问题特征模板进行数据降维处理的方式相同。
80.可选地，所述处理模块203采用如下方式对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据：
81.对所述第一问题特征数据进行局部敏感哈希处理，得到所述第一问题特征数据的目标哈希数据；
82.将所述目标哈希数据确定为所述第二问题特征数据。
83.可选地，所述第一问题特征数据包括意图特征数据。
84.可选地，所述意图特征数据包括多个意图子特征数据，所述意图特征数据是对每个所述意图子特征数据以链式结构组合后得到的。
85.可选地，所述待解答问题中包括公式，所述第一问题特征数据包括意图特征数据，和公式所包含的参数的参数特征数据。
86.可选地，通过预先训练的问题特征提取模型提取得到所述第一问题特征数据，其中，所述问题特征提取模型是通过将样本问题对应的问题特征标注数据作为模型约束条件进行训练得到的。
87.下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图1中的终端设备)600的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
88.如图3所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(ram)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
89.通常，以下装置可以连接至i/o接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
90.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从rom 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
91.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
92.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
93.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
94.上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第
二问题特征数据匹配的目标问题特征模板，其中，所述降维问题特征模板是所述问题特征模板经数据降维处理后得到的；确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。
95.或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；
96.将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；
97.在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；
98.将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板，其中，所述降维问题特征模板是所述问题特征模板经数据降维处理后得到的；
99.确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；
100.根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。
101.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
102.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
103.描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。
104.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
105.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可
读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
106.以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
107.此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
108.尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

技术特征：
1.一种问题解答方法，其特征在于，包括：对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板，其中，所述降维问题特征模板是所述问题特征模板经数据降维处理后得到的；确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理的方式和对所述问题特征模板进行数据降维处理的方式相同。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据，包括：对所述第一问题特征数据进行局部敏感哈希处理，得到所述第一问题特征数据的目标哈希数据；将所述目标哈希数据确定为所述第二问题特征数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一问题特征数据包括意图特征数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述意图特征数据包括多个意图子特征数据，所述意图特征数据是对每个所述意图子特征数据以链式结构组合后得到的。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待解答问题中包括公式，所述第一问题特征数据包括意图特征数据，和公式所包含的参数的参数特征数据。7.根据权利要求1-6中任意一项所述的方法，其特征在于，通过预先训练的问题特征提取模型提取得到所述第一问题特征数据，其中，所述问题特征提取模型是通过将样本问题对应的问题特征标注数据作为模型约束条件进行训练得到的。8.一种问题解答装置，其特征在于，包括：特征提取模块，用于对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；第一匹配模块，用于将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；处理模块，用于在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；第二匹配模块，用于将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板，其中，所述降维问题特征模板是所述问题特征模板经数据降维处理后得到的；确定模块，用于确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；解答模块，用于根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。10.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储装置，其上存储有计算机程序；处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

技术总结
本公开涉及一种问题解答方法、装置、存储介质及电子设备。问题解答方法，包括：对待解答问题进行特征提取，以得到第一问题特征数据；将所述第一问题特征数据和预设的问题特征模板进行匹配；在未匹配到与所述第一问题特征数据对应的第一问题特征模板时，对所述第一问题特征数据进行数据降维处理，得到第二问题特征数据；将所述第二问题特征数据和降维问题特征模板进行匹配，得到与所述第二问题特征数据匹配的目标问题特征模板；确定与所述目标问题特征模板对应的目标解答步骤；根据所述目标解答步骤，生成所述待解答问题对应的目标答案。通过本公开，可提高问题解答的覆盖率和泛化性。可提高问题解答的覆盖率和泛化性。可提高问题解答的覆盖率和泛化性。


技术研发人员：许少岩 吴涵杰 王佳思
受保护的技术使用者：北京有竹居网络技术有限公司
技术研发日：2022.03.09
技术公布日：2023/9/23