(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210926866.X (22)申请日 2022.08.03 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 阮梓恒　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 韩丽波 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种答复方法、 装置、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种答复方法、 装置、 设备及 存储介质， 可应用于人工智能领域或金融领域。 该方法包括： 对用户的输入语句进行识别， 得到 所述输入语句中的异常文本； 所述输入语句中的 异常文本为知识库中未录入的文本； 通过所述知 识库对删除了所述异常文本的输入语句进行理 解， 得到输入问题； 在问答数据库中匹配与所述 输入问题对应的答复。 通过对异常文本进行识 别， 避免后续系统对用户的输入语句进行错误的 处理。 权利要求书1页 说明书7页 附图2页 CN 115269804 A 2022.11.01 CN 115269804 A 1.一种答复方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对用户的输入语句进行识别， 得到所述输入语句中的异常文本； 所述输入语句中的异 常文本为知识库中未录入的文本； 通过所述知识库对删除了所述异常文本的输入语句进行理解， 得到 输入问题； 在问答数据库中匹配与所述输入问题对应的答复。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述用户的输入语句进行识别， 得到 所述输入语句中的异常文本， 具体包括： 通过采用基于优化对抗生成对抗网络生成质量的异常语句识别方法训练的模型对用 户的输入语句进行识别， 得到所述输入语句中的异常文本 。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在对用户输入语句进行识别之前， 所述方法 还包括： 删除用户的输入语句中的非文字符号。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在问答数据库中匹配与所述输入问题对应的 答复， 具体包括： 对所述输入问题进行识别， 得到输入问题中的异常文本； 所述输入问题中的异常文本 为问答数据库中未录入的文本； 在问答数据库中为删除了异常文本的输入问题匹配对应的答复。 5.如权利要求1至4任一项所述的方法， 其特征在于， 所述在 问答数据库中为删除了异 常文本的输入问题匹配对应的答复， 具体包括： 在问答数据库采用字段匹配的方式为删除了异常文本的输入问题匹配对应的答复。 6.一种答复装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 识别模块、 理解模块以及匹配模块； 所述识别模块， 用于对用户的输入语句进行识别， 得到所述输入语句中的异常文本； 所 述输入语句中的异常文本为知识库中未录入的文本； 所述理解模块， 用于通过所述知识库对删除了所述异常文本的输入语句进行理解， 得 到输入问题； 所述匹配模块， 用于在问答数据库中匹配与所述输入问题对应的答复。 7.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述识别模块， 具体用于： 通过采用基于优化对抗生成对抗网络生成质量的异常语句识别方法训练的模型对用 户的输入语句进行识别， 得到所述输入语句中的异常文本 。 8.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述装置还 包括： 删除模块； 所述删除模块， 用于删除用户的输入语句中的非文字符号。 9.一种答复设备， 其特 征在于， 所述设备包括： 存 储器、 处理器； 所述存储器， 用于存 储计算机程序； 所述处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述的答复方法 的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述的答复方法的步 骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115269804 A 2一种答复方 法、 装置、 设备及存储介质 技术领域 [0001]本申请涉及人工智能技术领域， 特别是涉及一种答复方法、 装置、 设备及存储介 质。 背景技术 [0002]随着机器学习、 自然语言处理(Natural  Language  Processing,NLP)等技术的不 断发展， 对话系统被广泛应用于如智能客服、 语音助手等生产场景。 应用于生产场景的对话 通常属于任务导向型对话系统， 该类型 的对话系统是面向特定任务而设计的， 即用户输入 问题， 系统自动给 出相应的答复。 [0003]现有技术中， 首先， 系统对用户输入的语句进行预处理， 比如去除符号和表情等非 文本内容； 然后， 利用知识库对用户输入的语句进 行理解， 得到对应的用户问题； 最后， 在问 答数据库中对该问题进行匹配， 进而得到与之对应的答复。 由于任务导向型对话系统中的 知识库与问答数据库均是根据目标场景进 行设计， 用户输入语句中可能会含有知识库或问 答数据库所不能识别的信息， 导 致用户输入语句被错 误处理， 影响用户体验。 发明内容 [0004]基于上述问题， 本申请提供了一种答复方法、 装置、 设备及存储介质， 提升用户体 验。 [0005]本申请实施例公开了如下技 术方案： [0006]第一方面， 本申请提供了一种答复方法， 所述方法包括： [0007]对用户的输入语句进行识别， 得到所述输入语句中的异常文本； 所述输入语句中 的异常文本为知识库中未录入的文本； [0008]通过所述知识库对删除了所述异常文本的输入语句进行理解， 得到 输入问题； [0009]在问答数据库中匹配与所述输入问题对应的答复。 [0010]可选地， 所述对所述用户的输入语句进行识别， 得到所述输入语句中的异常文本， 具体包括： [0011]通过采用基于优化对抗生成对抗网络生成质量的异常语句识别方法训练的模型 对用户的输入语句进行识别， 得到所述输入语句中的异常文本 。 [0012]可选地， 在对用户输入语句进行识别之前， 所述方法还 包括： [0013]删除用户输入语句中的非文字符号。 [0014]可选地， 在问答数据库中匹配与所述输入问题对应的答复， 具体包括： [0015]对所述用户输入问题进行识别， 得到输入问题中的异常文本； 所述输入问题中的 异常文本为问答数据库中未录入的文本； [0016]在问答数据库中为所述删除了异常文本的输入问题匹配对应的答复。 [0017]可选地， 所述在问答数据库中为所述删 除了异常文本的输入问题匹配对应的答 复， 具体包括：说　明　书 1/7 页 3 CN 115269804 A 3