CN109657033A - 用户问题处理的方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种用户问题处理的方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：获取第一用户问题；将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案，提高了处理用户问题的效率，而且，通过在本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系查找第一用户问题的答案，这种本地化的用户问题处理的方法，能够避免由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题，提升用户与智能机器人交互的体验。

Description

用户问题处理的方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种用户问题处理的方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着云计算和云服务的普及，尤其云服务带来的高可靠性和高利用性为智能机器人的发展提供了便利，智能机器人语音交互技术在保险、金融、物流等多个领域的广泛应用。例如，智能机器人的语音识别、语义分析和语音合成等语音交互服务的主要组成部分是由智能机器人通过无线或有线网络连接云端的相关服务来完成。

在实现本发明的过程中，发明人发现，由于网络传输过程中带宽堵塞现象的不确定性，在云服务的过程中可能会发生数据传输的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失，导致智能机器人处理问题效率低以及用户体验差，而且不能保证面临单点故障风险的高可用性。

有鉴于此，本发明实施例提供一种用户问题处理的方法、装置、存储介质及电子设备，以解决处理问题效率低，以及由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种保险家族识别的方法、装置存储介质及电子设备，提升保险家族识别的便利性和效率。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明的第一方面，提供一种用户问题处理的方法，应用于本地服务器，其中，所述方法包括：

获取第一用户问题；

将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；

基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；

从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

根据一些实施例，所述方法还包括：

从历史用户问题中获取第二用户问题；

基于所述第二用户问题的关键词以及情感程度级别获取所述第二用户问题对应的第二哈希值；

在所述本地服务器存储所述第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系。

根据一些实施例，从历史用户问题中获取第二用户问题，包括：

获取指定时间段内的历史用户问题的出现频率；

将出现频率达到频率阈值的历史用户问题作为第二用户问题。

根据一些实施例，所述方法还包括：

当所述第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系占用本地服务器存储空间达到空间阈值，删除出现频率最低的第二用户问题的对应关系。

根据一些实施例，所述方法还包括：

设置多个情感程度级别以及每个情感程度级别对应的关键词；

将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别，包括：

按照情感程度级别的顺序将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取到所述第一用户问题的情感程度级别。

根据一些实施例，所述方法还包括：

当所述第二哈希值与答案的对应关系中不存在所述第一哈希值对应的答案时，从云端服务器获取所述第一用户问题的答案。

根据一些实施例，所述第一用户问题和所述第二用户问题均为语音问题；

当从存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案后，所述方法还包括：

语音播放所述答案。

根据本发明的第二方面，提供一种用户问题处理的装置，应用于本地服务器，其中，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取第一用户问题；

第二获取模块，用于将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；

第三获取模块，用于基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；

查找模块，用于从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

根据本发明的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法步骤。

根据本发明的第四方面，提供一种电子设备，其中，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的方法步骤。

本发明实施例中，获取第一用户问题；将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案，提高了处理用户问题的效率，而且，通过在本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系查找第一用户问题的答案，这种本地化的用户问题处理的方法，能够避免由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题，提升用户与智能机器人交互的体验。

本发明实施例中，基于历史用户问题的出现频率第二用户问题，从而将第二用户问题的第二哈希值以及答案的对应关系在本地服务器进行存储，提升了从本地服务器存储中查找到第一用户问题的哈希值对应的答案的概率，从而提升了用户问题的处理效率。而且，在第二哈希值以及第二用户问题的答案的对应关系占用本地服务器存储空间达到空间阈值，删除出现频率低的第二用户问题的对应关系，保证了在本地服务器存储空间有限的情况下，提升了查找到第一用户问题的哈希值对应的答案的概率，从而提升了用户问题的处理效率，避免由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

通过参照附图来详细描述其示例性实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的一种用户问题处理的方法的流程示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的具体的一种用户问题处理的方法的流程示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种用户问题处理的装置的结构示意图；

图4为本公开一示例性实施例中的电子设备的模块示意图；

图5为本公开一示例性实施例中的程序产品示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本发明将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程示意图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

下面结合具体的实施例对本发明提出的用户问题处理方法进行详细的说明。

需要指出的是，本发明提出的用户问题处理方法可以应用于本地服务器，本地服务器通常设置于客户端，具有一定的运算和处理能力，与本地服务器对应的云端服务器可以提供在线服务，具有更高的运算和处理能力。

现有技术中，对于用户问题的处理，通常是由客户端通过本地服务器无线或者有线网络连接到云端服务器，由云端服务器进行用户问题处理，并将对应的答案通过网络返回到客户端。云端服务器在进行用户问题的处理过程中可能会发生数据传输的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失，导致智能机器人处理问题效率低以及用户体验差，而且不能保证面临单点故障风险的高可用性。

图1是根据一示例性实施例示出的一种用户问题处理的方法的流程示意图。如图1所示，该方法可以包括以下流程：

在S110中，获取第一用户问题。

根据本发明实施例，第一用户问题可以是语音问题。例如，用户在于智能语音机器人语音交互过程中，向智能语音机器人提出了一个语音问题。

在S120中，将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别。

根据本发明实施例，在获取到第一用户问题的后，可以对第一用户问题进行语音识别，以获取到第一用户问题的文本，进而对该文本进行关键词识别，获取到第一用户问题中的关键词。需要指出的是，关键词的个数优选为两个及以上。

需要说明的是，本发明实施例中可以维护一个关键词列表，当获取到第一用户问题的文本后，将关键词列表与第一用户问题的文本进行匹配，以获取到第一用户问题的关键词。例如，第一用户问题文本为“公司的养老社区都有哪些？”，与关键词列表中的关键词匹配后，获取到关键词为“公司”、“养老社区”。

根据本发明实施例，可以设置多个情感程度级别，并分别设置每个情感程度级别对应的关键词，在获取到第一用户问题的关键词后，可以将所述第一用户问题的关键词与所述每个情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别。例如，情感程度级别可以包括：强、中、弱这三个级别。其中，强级别对应的关键词可以包括：“多么”，中级别对应的关键词可以包括：“什么”，弱级别对应的关键词可以包括：“这样”。获取到第一用户问题的关键词后，将关键词分别与各个级别对应的关键词进行匹配，匹配到的关键词的级别即为该第一用户问题的级别。例如，当匹配到的关键词为“多么”，则该第一用户问题的情感程度级别为强级别。

需要指出的是，本发明实施例并不限于以上方式获取第一用户问题的情感程度级别。例如，还可以维护一个情感程度词列表，为各个情感程度词设置情感程度级别。在获取第一用户问题的文本后，将该文本与情感程度词列表进行匹配，从而获取第一用户问题的情感程度词，进而获取到该情感程度词的情感程度级别，该情感程度级别为该第一用户问题的情感程度级别。

需要说明的是，当将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，获取到所述第一用户问题的多个情感程度级别时，将情感程度级别最高的情感程度级别作为所述第一用户问题的情感程度级别。

另外，需要指出的是，若没有识别出关键词(情感程度词)，则可以将该第一用户问题的情感长度级别设置为中级别。

在S130中，基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值。

根据本发明实施，在获取第一用户问题的情感程度级别后，可以获取所述第一用户问题对应的第一哈希值。

需要说明的是，哈希算法可以将任意长度的二进制值映射为固定长度的较小二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上来说基本上是不可能的。也就是哈希值能够用来表示关键词与情感程度级别。例如，第一用户问题文本为“公司的养老社区都有哪些？”，获取到关键词为“公司”、“养老社区”，对应的情感程度级别为“中”，则用一个哈希值h来表示“公司+养老社区+中”。

在S140中，从所述本地服务器服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

根据本发明实施例，本地服务器具有空间缓存功能，存储有第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系。需要说明的是，第二用户问题可以是语音问题。

根据本发明实施例，可以从历史用户问题中获取第二用户问题，第二用户问题的数目为至少一个。在获取到第二用户问题后，根据第二用户问题的关键词以及情感程度级别获取第二用户问题的第二哈希值，并将第二用户问题的第二哈希值以及第二用户问题的答案的对应关系存储在本地服务器。当获取到第一哈希值后，从该对应关系中查找是否存在该第一哈希值对应的答案。若查找到第一哈希值对应的答案，则语音播放该答案。

根据本发明实施例，可以从历史用户问题中获取第二用户问题，并基于所述第二用户问题的关键词以及情感程度级别获取所述第二用户问题对应的第二哈希值，从而在本地服务器存储所述第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系。

需要指出的是，从第二用户问题中获取关键词以及情感程度级别的方法可以参照从第一用户问题中获取关键词以及情感程度级别的方法，基于所述第二用户问题的关键词以及情感程度级别获取所述第二用户问题对应的第二哈希值可以参照基于第一用户问题的关键词以及情感程度级别获取第一用户问题对应的第一哈希值的方法。

需要说明的是，当该对应关系中不存在第一哈希值所对应的答案时，可以从云端服务器获取第一用户问题的答案。例如，可以通过网络将第一用户问题发送到云端语音交互处理服务器(云端服务器)，由该服务器在云端进行语义分析、智能问答、语音合成之后，将结果通过网络返回到本地服务器，并进行语音播放。

本发明实施例中，获取第一用户问题；将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案，提高了处理用户问题的效率，而且，通过在本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系查找第一用户问题的答案，这种本地化的用户问题处理的方法，能够避免由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题，提升用户与智能机器人交互的体验。

下面结合具体的应用场景对从历史用户问题中获取第二用户问题的方法进行进一步的说明。

本发明实施例中，历史用户问题是指已经获取到答案的用户问题，对于这些问题，可以缓存指定时间段，实时统计出这些用户问题的出现频率，将出现频率达到频率阈值的历史用户问题作为第二用户问题。

例如，当天为8月1日，则可以统计出过去的一个月(7月)这个指定时间段内用户问题的出现频率，将出现频率达到阈值的用户问题作为第二用户问题，从而将第二用户问题的第二哈希值以及答案的对应关系存储到本地服务器。

当所述第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系占用本地服务器存储空间达到空间阈值，删除出现频率最低的第二用户问题的对应关系。例如，本地服务器存储空间可以存储1000条第二用户问题的哈希值及其答案的对应关系，那么当本地服务器存储空间占有率达到空间阈值如80％时，根据LFU(Least Frequently Used)最不频繁使用原则将最不频繁使用(出现频率最低)的问题及其答案记录从本地服务器存储空间清除出去。

需要指出的是，随着用户问题的增加，满足达到频率阈值的历史用户问题可能会越来越多，例如，当7月里达到频率阈值的用户问题越来越多，导致第二用户问题越来越多，存储这些第二用户问题的哈希值以及答案所占用的本地服务器存储空间越来越多。当第二用户问题的哈希值以及答案所长用的本地服务器存储空间达到空间阈值，删除7月里达到频率阈值但是出现频率低的第二用户问题的哈希值以及答案的对应关系。

需要说明的是，在删除出现频率低的第二用户问题的对应关系时，可以使删除后的第二用户问题的哈希值以及答案的对应关系所占用的本地服务器存储空间小于空间阈值。

本发明实施例中，基于历史用户问题的出现频率第二用户问题，从而将第二用户问题的第二哈希值以及答案的对应关系在本地服务器进行存储，提升了从本地服务器存储中查找到第一用户问题的哈希值对应的答案的概率，从而提升了用户问题的处理效率。而且，在第二哈希值以及第二用户问题的答案的对应关系占用本地服务器存储空间达到空间阈值，删除出现频率低的第二用户问题的对应关系，保证了在本地服务器存储空间有限的情况下，提升了查找到第一用户问题的哈希值对应的答案的概率，从而提升了用户问题的处理效率，避免由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题。

下面结合具体的应用场景，对本发明实施例提供的用户问题处理的方法进行详细说明。

图2是根据一示例性实施例示出的具体的一种用户问题处理的方法的流程示意图。

如图2所示，该方法可以包括以下流程：

S201、统计指定时间段内的历史用户问题的出现频率。

需要指出的是，出现频率可以用于表示历史用户问题的热度，历史用户问题的出现频率越大，历史用户问题的热度越高。

S202、获取达到频率阈值的历史用户问题为第二用户问题。

需要说明的是，可以按照出现频率对历史用户问题进行排序，截取达到频率阈值的历史用户问题为第二用户问题。

S203、在本地服务器存储第二用户问题的哈希值与答案的对应关系。

从第二用户问题中获取关键词以及情感程度级别的方法可以参照从第一用户问题中获取关键词以及情感程度级别的方法，基于所述第二用户问题的关键词以及情感程度级别获取所述第二用户问题对应的第二哈希值可以参照基于第一用户问题的关键词以及情感程度级别获取第一用户问题对应的第一哈希值的方法。

S204、当所述第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系占用本地服务器存储空间达到空间阈值，删除出现频率最低的第二用户问题的对应关系。

需要指出的是，在删除出现频率最低的第二用户问题的对应关系时，可以按照出现频率由低到高的顺序删除出现频率最低的第二用户问题的哈希值以及答案的对应关系。

S205、获取第一用户问题。

S206、基于所述第一用户问题的关键词以及情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值。

S207、从本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

例如第一用户问题的哈希值h＝SHA1(关键字组合+语义情感程度级别)，计算出的哈希值通过对本地服务器存储空间可存放最大记录条数取模运算，得到在哈希表中的对应索引值，i＝h mod 1000，如何多条记录指向同一索引值i，则用链的形式将多个相应记录串联起来，以方便数据访问时的遍历和查找。

S208、当查找到第一哈希值对应的答案，语音播放所述答案。

S209、当所述第二哈希值与答案的对应关系中不存在所述第一哈希值对应的答案时，从云端服务器获取所述第一用户问题的答案，并语音播放所述答案。

需要说明的是，在从云端服务器获取到答案后，可以先将该答案在本地服务器进行存储，以在该第一用户问题的出现频率达到频率阈值后，将该第一问题的哈希值以及答案在本地服务器进行存储。

需要指出的是，上述S204可以发生在整个流程中。

本发明实施例中，获取第一用户问题；将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案，提高了处理用户问题的效率，而且，通过在本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系查找第一用户问题的答案，这种本地化的用户问题处理的方法，能够避免由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题，提升用户与智能机器人交互的体验。

应清楚地理解，本发明描述了如何形成和使用特定示例，但本发明的原理不限于这些示例的任何细节。相反，基于本发明公开的内容的教导，这些原理能够应用于许多其它实施例。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。在下文对装置的描述中，与前述方法相同的部分，将不再赘述。

图3是根据一示例性实施例示出的一种用户问题处理的装置的结构示意图。如图3所示，该装置300可以包括：

第一获取模块310，用于获取第一用户问题。

第二获取模块320，用于将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别。

第三获取模块330，用于基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值。

查找模块340，用于从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

本发明实施例中，获取第一用户问题；将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案，提高了处理用户问题的效率，而且，通过在本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系查找第一用户问题的答案，这种本地化的用户问题处理的方法，能够避免由于网络堵塞等数据传输问题造成的长时间的延迟或者数据传输的中断以及丢失的问题，提升用户与智能机器人交互的体验。

上述中用户问题处理装置的模块的具体细节已经在对应的用户问题处理的方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“***”。

下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备400。图4显示的电子设备400仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图4所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元410、上述至少一个存储单元420、连接不同***组件(包括存储单元420和处理单元1010)的总线430、显示单元440。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元410可以执行如图1中所示的110、获取第一用户问题；S120、将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；S130、基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；S140、从所述本地服务器服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)4201和/或高速缓存存储单元4202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)4203。

存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块4205的程序/实用工具4204，这样的程序模块4205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备400也可以与一个或多个外部设备470(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器460通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品500，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，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***、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。

Claims (10)

1.一种用户问题处理的方法，应用于本地服务器，其特征在于，所述方法包括：

获取第一用户问题；

将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；

基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；

从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从历史用户问题中获取第二用户问题；

基于所述第二用户问题的关键词以及情感程度级别获取所述第二用户问题对应的第二哈希值；

在所述本地服务器存储所述第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，从历史用户问题中获取第二用户问题，包括：

获取指定时间段内的历史用户问题的出现频率；

将出现频率达到频率阈值的历史用户问题作为第二用户问题。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第二哈希值以及所述第二用户问题的答案的对应关系占用所述本地服务器存储空间达到空间阈值，删除出现频率最低的第二用户问题的对应关系。

5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

设置多个情感程度级别以及每个情感程度级别对应的关键词；

将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别，包括：

当将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，获取到所述第一用户问题的多个情感程度级别时，将情感程度级别最高的情感程度级别作为所述第一用户问题的情感程度级别。

6.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第二哈希值与答案的对应关系中不存在所述第一哈希值对应的答案时，从云端服务器获取所述第一用户问题的答案。

7.如权利要求1至4所述的方法，其特征在于，所述第一用户问题和所述第二用户问题均为语音问题；

当从存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案后，所述方法还包括：

语音播放所述答案。

8.一种用户问题处理的装置，应用于本地服务器，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取第一用户问题；

第二获取模块，用于将所述第一用户问题的关键词与情感程度级别对应的关键词进行匹配，以获取所述第一用户问题的情感程度级别；

第三获取模块，用于基于所述第一用户问题的情感程度级别获取所述第一用户问题对应的第一哈希值；

查找模块，用于从所述本地服务器存储的第二哈希值与答案的对应关系中查找所述第一哈希值对应的答案。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法步骤。