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申请/专利权人：青岛网信信息科技有限公司

摘要：本发明提供了一种根据提问者理解能力的机器人回答方法、介质及系统，属于人工智能技术领域，该根据提问者理解能力的机器人回答方法包括以下步骤：收集用户提出问题的文本，并提取专业术语，得到专业术语集、以及专业句集；提取类专业术语，得到类专业术语集、以及类专业句集；对专业句集、类专业句集分析语气，判断用户是否提问，且将专业句集、所述类专业句集进行二元划分后，计算用户文本对专业术语的应用指数；根据应用指数，筛选对应的知识数据集，以及对提问者的理解能力进行分级，并将对应级别与新问题合并作为prompt，得到回答文本；本发明能够根据提问者理解能力输出提问者理解的回答。

主权项：1.一种根据提问者理解能力的机器人回答方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、获取提问者与机器人的历史互动记录，收集用户提出的文本记录，记作用户文本；S20、对所述用户文本基于预先设定好的知识库进行专业术语提取，得到专业术语集、以及专业术语所在语句集，记为专业句集；S30、采用大语言模型根据预先设定好的知识库进行类专业术语提取，得到类专业术语集、以及类专业术语所在语句集，记为类专业句集；S40、根据历史互动记录，对所述专业句集、所述类专业句集进行语气分析，判断用户是否提问，且将所述专业句集、所述类专业句集划分为已知专业句集、未知专业句集、已知类专业句集、未知类专业句集；S50、根据所述专业术语集、所述类专业术语集、所述已知专业句集、所述未知专业句集、所述已知类专业句集、所述未知类专业句集，计算用户文本对专业术语的应用指数；S60、根据计算得到的专业术语的应用指数，在所述知识库中筛选对应理解能力级别的知识数据集，作为机器人回答提问者的知识库参考；S70、根据计算得到的专业术语应用指数，对提问者的理解能力进行分级，并将对应的理解能力级别与提问者的新提问合并作为prompt，输入大语言模型，得到的输出作为机器人的回答文本；其中，用户文本词数表示为N；专业术语集合为T，术语数量为|T|，则专业术语密度为： 专业句子集合为S，句子数量为|S|；专业句覆盖率为： 未知专业句子集合Qunknown，该集合句子数量为Nunknown；则未知句占比为： 专业术语应用指数I的计算公式为：I＝w1d+w2r-w3p；其中w1，w2，w3为加权系数；其中，所述步骤S10具体包括：设置互动记录的收集范围；从数据库中提取该用户的互动记录文本，记录以UTF-8格式存储；对文本记录进行清洗预处理；构建用户提问记录语料库；构建机器人回答记录语料库；其中，所述步骤S20具体包括：建立人工标注的专业术语知识库；利用N元语法模型提取候选专业术语；在知识库中查找验证专业术语；判断每个专业术语在文本中的上下文句子；构成专业术语及上下文句子集合；其中，所述步骤S30具体包括：训练识别类专业术语的文本分类模型；使用文本分类模型对用户文本进行类专业术语识别；判断识别出的类专业术语所在句子；计算句子与类专业术语向量的相似度；剔除相似度较低句子；其中，所述步骤S40具体包括：构建表达不同语气的语气词库；利用语气词库判断问句；在专业句集和类专业句集中识别问句；统计术语对应的问句数量，划分已知与未知集合，已知集合为用户陈述句占比大于阈值的集合，所述未知集合为用户疑问句占比大于阈值的集合；经语气词库与统计分析，判断语气词在句子中的占比；其中，训练识别类专业术语的文本分类模型，具体是：基于BERT预训练语言模型，训练识别类专业术语的文本分类模型，构建包含真实专业术语和非专业术语的训练数据集，带标注类别，利用迁移学习的技术进行模型训练；使用训练得到的文本分类模型对用户文本进行类专业术语识别，模型对每个词语和短语进行判断，判定为类专业术语或非类专业术语，得到一组类专业术语的集合。

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