服务器获取一组信息和查询答案并从该组候选模

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板中选择一个模板。 所选模板具有信息集满足约束的最大数量的字段。 服务器通过将信息集添加到所选模板的字段来生成短语，使得该短语包括对查询的答案。 最后，服务器将短语传送给客户端设备。 将数据库中的事实转换为句子 当用户提出事实问题时，搜索引擎可以通过访问数据库来提供查询答案。
些系统，例如基于语音的对话系统，允许用户将查询计划为自然语言问题（例如，“谁是日本总统。 在这种情况下，可能需要以句子的形式提供自然语言答案，而不是格式化为引用文档的搜索结果的答案。 因此，本说明书中描述的系统可以将数据库中的事实转换成句子。例如，这可能是有利的，以便可以将答案作为语音呈现给用户。

为了生成回答用户问题的句子，可能需要从数据库中检索随机事实。但事实并 卡塔尔电话号码数据 不是随机的——它们使用约束信息来提供查询答案。这似乎意味着对有关实体的查询有更好的答案。 为了回答诸如某人与谁结婚之类的查询，系统可以获取包括所有过去婚姻、参与过去婚礼的人员、结合日期以及婚姻协议类型的数据。

使用图形结构表示事实的灵活数据库可以提供这些事实。 访问候选模板以根据一个或多个属性生成查询答案 一旦收集到事实，答案引擎就可以访问候选模板以基于查询中提供的一个或多个属性生成答案。例如，如果最初的问题是“伍迪·艾伦嫁给了谁”，则要点可能是“婚姻”。



如果实际查询是“伍迪·艾伦多大了”，则属性可以是“年龄”。如下所述，问题的每个点可以对应于多个候选模板，例如，以支持或多或少详细的答案。 例如，如果属性是“年龄”，则答案引擎可以获得包括出生日期和年龄的模

板岁模板仅包含年龄以及包含出生日期和死亡日期的模板可以与它们可以保存的数据的各种约束相关联。 一旦答案引擎获得候选模板，它就会根据多种启发法选择最相关的模板，并通过将事实插入模板来生成句子。然后，答案引擎可以将更正中的答案提供给用户。