CN110597951A - 文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110597951A CN110597951A CN201910746135.5A CN201910746135A CN110597951A CN 110597951 A CN110597951 A CN 110597951A CN 201910746135 A CN201910746135 A CN 201910746135A CN 110597951 A CN110597951 A CN 110597951A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- user
- product
- question
- text
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 51
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 38
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 5
- 230000001427 coherent effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 5
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 5
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 5
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 3
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 2
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 2
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
- G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/3331—Query processing
- G06F16/334—Query execution
- G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/338—Presentation of query results
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请涉及数据处理方法,提供了一种文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取与产品标识对应的用户提问信息,并从所述用户提问信息中提取问题关键字;查询所述产品标识相应的产品文本;根据所述问题关键字确定用户意图数据,根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据;从预配置的话术模板集中选取与所述用户意图数据匹配的目标话术模板;基于提取出的目标产品数据填充所述目标话术模板得到文本解析数据;将所述文本解析数据反馈至所述用户提问信息相应的终端。采用本方法能够得到连贯且准确的文本解析数据,从而能够提高文本解析的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
产品提供方在向用户提供产品时,通常会提供产品对应的产品文本,以便于用户在充分了解产品的情况下确定是否申请产品。但是,产品文本通常比较繁琐枯燥,用户通常不会认真查看完整的产品文本,可能导致用户对产品丧失兴趣,从而导致用户流失,由此,如何让用户快捷而准确的了解产品文本是至关重要的。
目前,在获取到用户针对感兴趣的产品文本触发的用户提问信息时,通常是将用户提问信息中的问题关键字与产品文本进行匹配,将匹配出的文本字段或字段值作为文本解析数据,并将所确定的文本解析数据反馈至相应终端。但是,该种文本解析方式,可能存在文本解析数据与用户提问信息的匹配度低的问题,而且,将匹配出的文本字段作为文本解析数据反馈至终端,可能出现理解偏差,由此,存在文本解析准确性低的问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高文本解析的准确性的文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种文本解析方法,所述方法包括:
获取与产品标识对应的用户提问信息,并从所述用户提问信息中提取问题关键字;
查询所述产品标识相应的产品文本;
根据所述问题关键字确定用户意图数据,根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据;
从预配置的话术模板集中选取与所述用户意图数据匹配的目标话术模板;
基于提取出的目标产品数据填充所述目标话术模板得到文本解析数据;
将所述文本解析数据反馈至所述用户提问信息相应的终端。
在其中一个实施例中,所述根据所述问题关键字确定用户意图数据,包括:
根据所述用户提问信息所对应的用户标识查询预配置的意图关键字集;
从所述意图关键字集中筛选与所述问题关键字相匹配的目标意图关键字;
根据所述问题关键字和所述目标意图关键字确定用户意图数据。
在其中一个实施例中,所述根据所述问题关键字确定用户意图数据,根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据,包括:
将所述问题关键字确定为用户意图数据;
根据所述产品标识查询预配置的问答库;
从所述问答库中搜索与所述用户意图数据相匹配的历史用户提问信息;
当搜索到历史用户提问信息时,将所述历史用户提问信息相应的目标产品数据确定为从所述产品文本中提取出的目标产品数据。
在其中一个实施例中,所述根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据之后,所述方法还包括:
当从所述产品文本中未提取出目标产品数据时,根据所述用户意图数据从第一提问数据库中选取第一提问数据;
将所述第一提问数据推送至相应终端,并接收所述终端针对所述第一提问数据反馈的第一用户应答数据;
根据所述第一用户应答数据从所述产品文本中提取目标产品数据。
在其中一个实施例中,所述根据所述第一用户应答数据从所述产品文本中提取目标产品数据,包括:
根据所述第一用户应答数据确定用户特征数据;
根据所述用户特征数据确定相应用户所属的用户群组;
从所述用户群组对应的候选产品数据中选取目标产品数据,作为从所述产品文本中提取出的目标产品数据。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
当所述目标产品数据不符合产品推荐条件时,选取产品文本与所述用户意图数据相匹配的候选产品标识;
根据所述用户意图数据从所述候选产品标识相应的产品文本中提取目标产品数据;
将提取出的目标产品数据符合所述产品推荐条件的候选产品标识,确定为待推荐的目标产品标识;
将所述目标产品标识和相应的目标产品数据推送至所述终端。
在其中一个实施例中,所述获取与产品标识对应的用户提问信息,并从所述用户提问信息中提取问题关键字之后,所述方法还包括:
根据所述用户提问信息所对应的用户标识和所述产品标识查询产品申请记录;
当查询到产品申请记录时,根据所述问题关键字从第二提问数据库中选取第二提问数据;
将所述第二提问数据推送至所述终端,并接收所述终端针对所述第二提问数据反馈的第二用户应答数据;
根据所述问题关键字和所述第二用户应答数据从所述产品文本中提取目标产品数据。
一种文本解析装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取与产品标识对应的用户提问信息,并从所述用户提问信息中提取问题关键字;
查询模块,用于查询所述产品标识相应的产品文本;
提取模块,用于根据所述问题关键字确定用户意图数据,根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据;
选取模块,用于从预配置的话术模板集中选取与所述用户意图数据匹配的目标话术模板;
填充模块,用于基于提取出的目标产品数据填充所述目标话术模板得到文本解析数据;
反馈模块,用于将所述文本解析数据反馈至所述用户提问信息相应的终端。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个实施例中所述的文本解析方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,其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上述各个实施例中所述的文本解析方法的步骤。
上述文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质,通过从获取到的用户提问信息中提取问题关键字和产品标识,根据提取的问题关键字确定相应用户的用户意图数据,以便于从产品标识相应的产品细则文本中提取与用户意图数据相匹配的目标产品数据,能够提高目标产品数据的准确性,从而能够提高文本解析的准确性。基于用户意图数据从话术模板集中选取相匹配的目标话术模板,基于准确性较高的目标产品数据填充目标话术模板,得到准确性较高的文本解析数据,并将该准确性较高的文本解析数据反馈至相应终端,能够进一步提高文本解析的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中文本解析方法的应用场景图;
图2为一个实施例中文本解析方法的流程示意图;
图3为另一个实施例中文本解析方法的流程示意图;
图4为一个实施例中文本解析装置的结构框图;
图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的文本解析方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器104从所获取到的且与产品标识对应的用户提问信息中提取问题关键字,根据问题关键字确定用户意图数据,根据用户意图数据从产品标识相应的产品文本中提取目标产品数据,并从预配置的话术模板集中选取与用户意图数据相匹配的目标话术模板,基于提取出的目标产品数据填充目标话术模板,得到文本解析数据,进而将该文本解析数据反馈至相应终端。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种文本解析方法,以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明,包括以下步骤:
S202,获取与产品标识对应的用户提问信息,并从用户提问信息中提取问题关键字。
其中,用户提问信息是用户针对产品或产品相应的产品文本触发的提问数据。用户提问信息与产品标识相对应,用户提问信息与触发该用户提问信息的用户所对应的用户标识相对应。产品标识用于唯一标识产品,是由数字、字母和符号等字符中的至少一种组成的字符串,具体可以是产品的名称、编号或代码等。产品包括实体产品和虚拟产品中的至少一种。实体产品是相对虚拟产品而言,有物理实体且占据空间的产品,比如空调、洗衣机和冰箱等。虚拟产品是没有物理实体的产品,具体可以是金融产品,比如保险。问题关键字是从用户提问信息中提取出的关键字,提取出的问题关键字能够用于确定用户的提问意图,以便于基于提问意图对产品文本进行解析得到文本解析数据。
具体地,服务器获取与产品标识对应的用户提问信息,并按照预设的关键字提取方式从所获取到的用户提问信息中提取问题关键字。预设的关键字提取方式比如基于预设的关键字集进行关键字匹配,或者借助于已训练的关键字提取模型进行预测。服务器可从本地或通过网络通信从其他设备获取产品标识所对应的用户提问信息。其他设备包括但不限于是终端和用于捕获用户提问信息并进行调度分配的调度服务器。
在一个实施例中,当所获取到的用户提问信息的数量大于或等于数量阈值是,服务器通过多个线程并行的从所获取到的用户提问信息中提取问题关键字,并基于提取出的问题关键字执行下述步骤S204至步骤S212。预设数量阈值可以自定义,比如20。这样,充分利用服务器的计算机资源,以提高文本解析效率。
在一个实施例中,终端实时检测用户的预设提问触发操作,根据检测到的预设提问触发操作获取用户针对产品标识预先录入或选取的用户提问信息,并将所获取到的用户提问信息发送至服务器。服务器根据所接收到的用户提问信息触发相应的文本解析操作。
在一个实施例中,当接收多个用户提问信息时,服务器可将该多个用户提问信息缓存在本地。在进行文本解析时,服务器从本地获取已缓存的用户提问信息,并针对所获取到的用户提问信息触发相应的文本解析操作。服务器可按照缓存的顺序依次从本地获取已缓存的用户提问信息,也可通过多个线程并行的从本地获取已缓存的多个用户提问信息,并根据所获取到的用户提问信息触发相应的文本解析操作。
在一个实施例中,服务器根据用户提问信息的信息类型确定相应的关键字提取方式,并按照所确定的关键字提取方式从用户提问信息中提取问题关键字。信息类型包括图片、文本、视频和音频等中的至少一种。可以理解,当信息类型为文本时,服务器对用户提问信息进行分词,基于预设关键字集从分词后的用户提问信息中提取问题关键字。当没有提取出问题关键字时,服务器将用户提问信息发送至解析服务器进行解析,并接收解析服务器反馈的问题关键字。当信息类型为图片或语音时,服务器可将用户提问信息发送至解析服务器进行解析,并接收解析服务器反馈的问题关键字。
S204,查询产品标识相应的产品文本。
其中,产品文本是用于描述产品的文本,具体可以是产品说明文本或产品细则文本。例如,当产品为实体产品时,产品文本为产品的产品说明文本,比如冰箱的说明书;当产品为虚拟产品时,产品文本为产品的细则文本,比如保险的保险细则。
具体地,在获取到产品标识相应的用户提问数据后,服务器根据产品标识查询相应的产品文本。服务器可在本地查询产品标识相应的产品文本,也可从用于存储产品文本的存储服务器中查询产品标识相应的产品文本。
S206,根据问题关键字确定用户意图数据,根据用户意图数据从产品文本中提取目标产品数据。
其中,用户意图数据是用于表征用户的提问意图的数据。用户意图数据具体可以是能够用于表征提问意图的意图关键字或意图语句等,意图关键字比如收益率或承保期限等,意图语句比如产品的收益率为多少、产品的承保期限是多久或者产品什么时候到期等。目标产品数据是指基于用户意图数据从产品文本中提取出的文本数据,具体可包括与用户意图数据相匹配的字段或字段值,还可包括与用户意图数据相匹配的文本段落或文本语句。
具体地,服务器根据从用户提问信息中提取出的问题关键字,按照预设方式确定用户意图数据,并将用户意图数据与所查询到的产品文本进行匹配,以从产品文本中提取与用户意图数据相匹配的目标产品数据。预设方式比如从意图关键字集中选取与问题关键字相匹配的意图关键字作为用户意图数据,或者,从意图语句集中选取与问题关键字相匹配的意图语句作为用户意图数据,或者,将问题关键字确定为用户意图数据等。
在一个实施例中,服务器根据用户意图数据确定相应的正则表达式,并根据所确定的正则表达式从产品文本中提取目标产品数据。可以理解,服务器在本地查询用户意图数据所对应的正则表达式,若未查询到正则表达式,则触发生成与用户意图数据对应的正则表达式,若查询到正则表达式,则将查询到的正则表达式作为所确定的正则表达式。
在一个实施例中,服务器根据用户意图数据从产品文本中提取相匹配的一个或多个目标产品数据。当用户意图数据包括多个意图关键字时,服务器可从产品文本中分别提取与每个意图关键字相匹配的目标产品数据,也可从产品文本中提取与该多个意图关键字同时匹配的目标产品数据。类似地,当用户意图数据包括多条意图语句时,服务器可从产品文本中分别提取与每条意图语句相匹配的目标产品数据,也可提取与该多条意图语句均匹配的目标产品数据。
在一个实施例中,根据问题关键字确定用户意图数据,包括:根据用户提问信息所对应的用户标识查询预配置的意图关键字集;从意图关键字集中筛选与问题关键字相匹配的目标意图关键字;根据问题关键字和目标意图关键字确定用户意图数据。
其中,用户标识用于唯一标识用户,是由数字、字母和符号等中的至少一种组成的字符串,包括但不限于是用户的手机号、注册账号或其他能够用于唯一标识用户的字符串。意图关键字集是由多个意图关键字组成的关键字集合。意图关键字是基于用户标识对应的用户信息所确定的、能够用于表征用户意图的关键字。用户信息包括但不限于是用户基本信息、用户的历史行为数据、业务数据和历史提问信息等。用户基本信息包括用户的职业、年龄和性别等。
具体地,服务器根据用户提问信息确定用户标识,并根据所确定的用户标识查询预配置的意图关键字集。服务器将提取出的问题关键字分别与意图关键字集中的每个意图关键字进行匹配,以从意图关键字集中筛选与问题关键字相匹配的目标意图关键字,并根据问题关键字和筛选出的目标意图关键字确定用户意图数据。
在一个实施例中,若筛选出的目标意图关键字为与问题关键字相关联的意图关键字,服务器将问题关键字和目标意图关键字确定为用户意图数据。例如,假设产品为保险,用户提问信息为“这款保险是否有风险?”,提取出的问题关键字为“保险、风险”,筛选出的目标意图关键字为“收益率”,则可将“保险、风险、收益率”确定为用户意图数据。这样,基于用户意图数据所确定的文本解析数据,既包括用户提问信息相应的文本解析数据,还可包括用户可能感兴趣的文本解析数据,以避免用户针对该可能感兴趣的文本解析数据再次触发用户提问信息,从而能够节省文本解析流程,提高文本解析效率。
在一个实施例中,若筛选出的目标意图关键字与问题关键字互为近义词或同义词,服务器将根据问题关键字筛选出的目标意图关键字确定为用户意图数据。例如,假设产品为保险,用户提问信息为“这款保险有效期到什么时候?”,提取出的问题关键字为“保险、有效期”,筛选出的目标意图关键字为“承保期限”,则可将“承保期限”确定为用户意图数据。这样,能够比较准确的从产品文本中提取出与用户意图数据相匹配的目标产品数据。
在一个实施例中,服务器根据问题关键字和目标意图关键字综合确定用户意图数据,以明确用户当前的提问意图,以便于根据用户意图数据能够从产品文本中提取出与问题关键字和目标意图关键字均匹配的目标产品数据。这样,能够提高目标产品数据与用户的提问意图的匹配度,也即提高文本解析准确性。
在一个实施例中,服务器可预先获取每个用户标识相应的用户信息,并基于用户信息确定相应的意图关键字集。服务器也可通过异步线程动态获取用户信息,并基于用户信息异步确定意图关键字集。服务器还可借助于第三方设备根据用户信息确定相应意图关键字。用户信息的获取及意图关键字集的确定在此不做具体限定。
上述实施例中,基于问题关键字和用户标识相应的意图关键字集确定目标意图关键字,并基于问题关键字和目标意图关键字确定能够用于表征用户的提问意图的用户意图数据,以便于基于用户意图数据提取较准确的文本解析数据。
在一个实施例中,步骤S206包括:将问题关键字确定为用户意图数据;根据产品标识查询预配置的问答库;从问答库中搜索与用户意图数据相匹配的历史用户提问信息;当搜索到历史用户提问信息时,将历史用户提问信息相应的目标产品数据确定为从产品文本中提取出的目标产品数据。
其中,问答库是由历史用户提问信息和相应的目标产品数据组成的问答数据集。历史用户提问信息与当前所获取到的用户提问信息相对应,当前所获取到的用户提问信息是待处理的用户提问信息,历史用户提问信息是当前时间之前已处理过的用户提问信息。
具体地,服务器从用户提问信息中提取出的问题关键字后,将所提取出的问题关键字确定为用户意图数据。服务器根据用户提问信息相应的产品标识查询预配置的问答库,并将所确定的用户意图数据与问答库进行匹配,以从问答库中搜索与用户意图数据相匹配的历史用户提问信息。当在问答库中搜索到与用户意图数据相匹配的历史用户提问信息时,服务器从问答库中查询与该历史用户提问信息对应的目标产品数据,并将所查询到的目标产品数据确定为从产品文本中提取出的目标产品数据。
在一个实施例中,当在问答库中未搜索到与用户意图数据相匹配的历史用户提问信息时,服务器将问题关键字与产品文本进行匹配,以从产品文本中提取出与问题关键字相匹配的目标产品数据。
在一个实施例中,当所获取到的用户提问信息符合预设条件时,服务器将从该用户提问信息中提取出的问题关键字确定为用户意图数据。预设条件比如问题关键字与预设关键字集相匹配,或者,用户提问信息相应的用户标识所对应的用户为指定用户,或者,未查询到与用户标识相匹配的意图关键字集,或者,产品标识对应的产品为指定产品等。
在一个实施例中,服务器获取产品标识所对应的海量历史用户提问信息,对所获取到的历史用户提问信息进行语义分析,基于语义分析结果确定每条历史用户提问信息所对应的提问意图。对于出现频次达到预设频次阈值的提问意图,服务器根据提问意图所对应的历史用户提问信息确定相应的一条或多条符合语义规范的提问信息,作为该提问意图相应的标准提问信息,并根据标准提问信息和相应的目标产品数据构建问答库。这样,对于提问频次较高的目标产品数据,预先构建包括该目标产品数据和相应标准提问信息的问答库,以便于在获取到与标准提问信息相匹配的用户提问信息时,基于问答库即可快速定位相应的目标产品数据,能够提高文本解析效率。
上述实施例中,基于问题关键字从预配置的问答库中筛选相匹配的历史用户提问信息,以基于筛选出的历史用户提问信息快速定位相应的目标产品数据,能够提高目标产品数据的获取效率,从而提高文本解析效率。
S208,从预配置的话术模板集中选取与用户意图数据匹配的目标话术模板。
其中,话术模板集是由多个话术模板组成的集合。话术模板是定量和变量相结合的组合模板,定量是指话术模板固有的格式和/或数据,变量是指待填充的数据。话术模板类似于设定好的填空题,定量是指填空题的题干,变量是指填空题中待填的数据。例如,话术模板为“产品的收益率为XX”,其中“产品收益率为”是定量,“XX”是变量。
具体地,服务器将所确定的用户意图数据与预配置的话术模板集进行匹配,以根据匹配结果从话术模板集中选取与用户意图数据相匹配的目标话术模板。可以理解,预配置的话术模板集与用户标识相对应,和/或,预配置的话术模板集与产品标识相对应。
在一个实施例中,服务器针对产品标识相应的产品文本中的每个目标产品数据预配置有相应的话术模板,并根据预配置的话术模板得到产品标识相应的话术模板集。
在一个实施例中,服务器针对每个用户标识预配置有相应的话术模板集。话术模板集可与用户标识所对应的意图关键字集相对应,也就是话术模板可与意图关键字相对应。例如,意图关键字为“收益率”,相应的话术模板集为“产品的收益率为XX”。可以理解,用户标识相应的话术模板可以是根据用户偏好的表述形式确定的。例如,对应于意图关键字“收益率”,用户A的话术模板为“产品具有XX的收益率”,用户B的话术模板集为“产品的收益率为XX”。
S210,基于提取出的目标产品数据填充目标话术模板得到文本解析数据。
其中,文本解析数据是根据目标产品数据确定目标话术模板中的变量,以填充目标话术模板所得到的文本解析数据。
具体地,服务器从产品文本中提取出目标产品数据,并确定用户意图数据所匹配的目标话术模板后,确定各目标产品数据在目标话术模板中的填充位置,并按照所确定的填充位置将目标产品数据填充至目标话术模板中,得到相应的文本解析数据。可以理解,服务器确定目标话术模板中的变量,根据目标产品数据确定变量相应的变量值,并将所确定的变量值填充至目标话术模板中,得到文本解析数据。
在一个实施例中,服务器从产品文本中提取出的目标产品数据可以是与用户意图数据相匹配的字段或字段值,也可以是与用户意图数据相匹配的文本段落或文本语句。
S212,将文本解析数据反馈至用户提问信息相应的终端。
具体地,服务器根据用户提问信息对应的用户标识确定相应的终端,并将对应于用户提问信息所得到的文本解析数据反馈至所确定的终端。服务器可根据用户标识确定相应的用户账号,并将以该用户账号登录的终端确定为用户标识所对应的终端。
在一个实施例中,当目标产品数据中包括与用户意图数据相匹配的文本段落或文本语句时,服务器将目标产品数据中的文本段落或文本语句,与所得到的文本解析数据一并反馈至用户标识相应的终端。
在一个实施例中,服务器将所得到的文本解析数据转换为指定类型的文本解析数据,并将转换得到的文本解析数据反馈至终端。指定类型包括但不限于是音频和视频。服务器可根据用户标识查询用户偏好的类型作为指定类型。可以理解,服务器可将所得到的文本解析数据反馈至终端,由终端按照用户偏好的类型将文本解析数据展示给用户。
上述文本解析方法,通过从获取到的用户提问信息中提取问题关键字和产品标识,根据提取的问题关键字确定相应用户的用户意图数据,以便于从产品标识相应的产品细则文本中提取与用户意图数据相匹配的目标产品数据,能够提高目标产品数据的准确性,从而能够提高文本解析的准确性。基于用户意图数据从话术模板集中选取相匹配的目标话术模板,基于准确性较高的目标产品数据填充目标话术模板,得到准确性较高的文本解析数据,并将该准确性较高的文本解析数据反馈至相应终端,能够进一步提高文本解析的准确性。
在一个实施例中,根据用户意图数据从产品文本中提取目标产品数据之后,上述文本解析方法还包括:当从产品文本中未提取出目标产品数据时,根据用户意图数据从第一提问数据库中选取第一提问数据;将第一提问数据推送至相应终端,并接收终端针对第一提问数据反馈的第一用户应答数据;根据第一用户应答数据从产品文本中提取目标产品数据。
其中,第一提问数据库是由预先配置的多个提问数据组成的集合。第一用户应答数据是用户针对第一提问数据触发的应答数据,也就是用户针对第一提问数据反馈的答案数据。
具体地,当根据用户意图数据未从产品文本中提取出目标产品数据时,也就是当从产品文本中未提取出与用户意图数据相匹配的目标产品数据时,服务器从第一提问数据库中选取与用户意图数据相匹配的提问数据,作为第一提问数据。服务器将选取的第一提问数据推送至用户提问信息相应的终端,以通过终端将该第一提问数据推送给相应用户。终端实时检测用户针对第一提问数据触发的第一用户应答数据,并所检测到的第一用户应答数据反馈至服务器。服务器根据第一用户应答数据确定相应的应答关键字,根据应答关键字从产品文本中提取相匹配的目标产品数据。
可以理解,服务器针对第一提问数据库中的每个提问数据预配置有相应的问题关键字,通过将用户意图数据与提问数据所对应的问题关键字进行匹配,从第一提问数据库中选取与用户意图数据相匹配的第一提问数据。或者,服务器针对每个用户意图数据在第一提问数据库中预配置有相应的一个或多个提问数据,基于用户意图数据即可选取相应的第一提问数据。
举例说明,假设用户提问信息为“这个保险可以保哪些人?”,所确定的用户意图数据为“保险保人”,基于用户意图数据从第一提问数据库中提取出的第一提问数据为“请问你是想了解产品的适用人群吗”或者“请问你是想了解产品适应哪些年龄段的用户吗”。其中,第一提问数据相应的问题关键字可为“产品适用人群”或者“产品年龄段用户”。
在一个实施例中,或者,服务器针对第一提问数据库中的每个提问数据预配置有相应的一个或多个标签,基于标签与用户意图数据即可从第一提问数据库中选取第一提问数据。例如,第一提问数据为“请问你的职业是什么”,相应的标签为“收益率”。提问数据相应的标签与提问数据本身可没有直接的逻辑关系,针对提问数据设定标签的作用,是若基于与标签相匹配的用户意图数据未从产品文本中提取出目标产品数据时,则从第一提问数据库中选取该标签相应的提问数据,作为第一提问数据。
在一个实施例中,服务器根据用户意图数据从第一提问数据库中选取多个第一提问数据,将该多个第一提问数据均推送至相应终端,并接收终端针对该多个第一提问数据反馈的第一应答数据,以便于基于第一应答数据从产品文本中提取目标产品数据。
上述实施例中,当因用户提问信息不符合预设要求,比如用户通过方言进行提问,或者,用户针对当前产品咨询其他产品的文本数据时,可通过向用户提问的方式,来进一步确定用户的提问意图,或者进一步挖掘用户可能感兴趣的文本数据,以提高文本解析的准确性。
在一个实施例中,根据第一用户应答数据从产品文本中提取目标产品数据,包括:根据第一用户应答数据确定用户特征数据;根据用户特征数据确定相应用户所属的用户群组;从用户群组对应的候选产品数据中选取目标产品数据,作为从产品文本中提取出的目标产品数据。
其中,用户特征数据是指能够用于表征用户的特征的数据,具体可以包括用户的年龄、职业、性别、收入和历史产品申请数据等。用户群组是由具有相同特征数据的用户组成的群组。
具体地,服务器在接收到终端反馈的第一用户应答数据后,根据所接收到的第一用户应答数据确定用户特征数据,并将该用户特征数据与预配置的每个用户群组相应的特征标签进行匹配,以根据匹配结果确定相应用户所属的用户群组,也就是确定用户提问信息相应的用户标识所对应的用户群组标识。服务器查询针对用户群组预配置的候选产品数据,从该候选产品数据中选取目标产品数据,并将选取的目标产品数据作为从产品文本中提取出的目标产品数据。可以理解,对于每个用户群组,服务器获取用户群组内每个用户标识相应的历史用户提问信息和相应的目标产品数据,将出现频次达到预设频次的目标产品数据确定为该用户群组相应的候选产品数据。
在一个实施例中,服务器按照目标产品数据的出现频次确定每个目标产品数据的权重,并将该权重作为相应候选产品数据的权重。服务器可将权重较大的一个或多个候选产品数据确定为从产品文本中提取出的目标产品数据。
在一个实施例中,对于新的用户,服务器可通过多个第一提问数据获取用户特征数据。对应已有的用户,服务器可通过第一提问数据与从本地或其他设备查询相结合的方式获取用户特征数据。
上述实施例中,当基于用户提问信息未能从产品文本中提取出相应的目标产品数据时,通过人机交互的方式确定用户特征数据,并基于特征数据确定用户所属的用户群组,进而将从用户群组选取的目标产品数据作为用户可能感兴趣的目标产品数据,能够提高文本解析的准确性。
在一个实施例中,上述文本解析方法还包括:当目标产品数据不符合产品推荐条件时,选取产品文本与用户意图数据相匹配的候选产品标识;根据用户意图数据从候选产品标识相应的产品文本中提取目标产品数据;将提取出的目标产品数据符合产品推荐条件的候选产品标识,确定为待推荐的目标产品标识;将目标产品标识和相应的目标产品数据推送至终端。
其中,产品推荐条件是预先设定的用于判定能否将产品推荐给用户的判断依据。产品推荐条件比如根据用户提问信息所确定的目标产品数据为正向表述或肯定性表述。例如,用户提问信息为“抽烟喝酒导致肺癌,赔不赔?”,若从产品文本中提取出的目标产品数据为“赔”这一正向表述时,则判定相应产品标识符合产品推荐条件;若从产品文本中提取出的目标产品数据为“不赔”这一反向表述或否定性表述时,则判定相应产品标识不符合产品推荐条件。
具体地,服务器从产品文本中提取出目标产品数据后,将提取出的目标产品数据与预设的产品推荐条件进行比较。当提取出的目标产品数据不符合产品推荐条件时,服务器将用户意图数据分别与每个候选产品标识相应的产品文本进行匹配,以从多个候选产品标识中选取相应产品文本与用户意图数据相匹配的一个或多个候选产品标识。服务器根据用户意图数据从选取出的候选产品标识所对应的产品文本中提取目标产品数据,并将提取出的目标产品数据与产品推荐条件进行匹配,以将目标产品数据符合产品推荐条件的候选产品标识确定为待推荐的目标产品标识。服务器将待推荐的目标产品标识和从该目标产品标识中提取出的目标产品数据推送至终端。
可以理解,选取出的候选产品标识所对应的产品文本均与用户意图数据相关联。举例说明,假设用户提问信息为“抽烟喝酒导致肺癌,赔不赔?”,对应确定的用户意图数据为“烟酒赔不赔”,根据用户意图数据从产品标识相应的产品文本中提取出的目标产品数据为“不赔”,则判定该目标产品数据不符合产品推荐条件,则选取产品文本与用户意图数据“烟酒赔不赔”相匹配的候选产品标识,也就是选取产品文本中包括抽烟喝酒是否理赔的文本数据的候选产品标识,并从每个候选产品标识相应的产品文本中提取目标产品数据,将提取出的目标产品数据为“赔”的候选产品标识作为待推荐的目标产品标识。
上述实施例中,当提取出的目标产品数据不符合产品推荐条件时,则判定该产品不符合用户的期望,则根据用户意图数据筛选符合用户期望的目标产品,并将筛选出的产品标识和相应目标产品数据通过终端推送给用户。
在一个实施例中,步骤S202之后,上述文本解析方法还包括:根据用户提问信息所对应的用户标识和产品标识查询产品申请记录;当查询到产品申请记录时,根据用户意图数据从第二提问数据库中选取第二提问数据;将第二提问数据推送至终端,并接收终端针对第二提问数据反馈的第二用户应答数据;根据用户意图数据和第二用户应答数据从产品文本中提取目标产品数据。
其中,产品申请记录是用户申请产品时触发生成并存储的数据记录。基于产品申请记录可确定用户的产品申请情况。产品申请记录可用于判定用户是否已申请产品标识相应的产品。
具体地,服务器在获取到产品标识所对应的用户提问信息后,确定用户提问信息相应的用户标识,并根据产品标识和用户标识在本地或其他设备查询相应的产品申请记录。其他设备比如用于存储产品申请记录的存储服务器。当查询到与用户标识和产品标识相匹配的产品申请记录时,服务器根据提取出的问题关键字从第二提问数据库中选取一个或多个第二提问数据,并将选取的第二提问数据推送至终端。终端将所接收到的第二提问数据展示给相应用户,实时检测用户针对第二提问数据触发的第二用户应答数据,并将检测到的第二用户应答数据反馈至服务器。服务器从产品文本中提取与问题关键字相匹配的文本段落,并将第二用户应答数据与提取出的文本段落进行匹配,以从文本段落中提取相匹配的文本语句、字段或字段值。服务器将从文本段落中提取出的文本语句、字段或字段值作为从产品文本中提取出的目标产品数据。可以理解,服务器可将与问题关键字相匹配的文本段落作为从产品文本数据中提取出的目标产品数据的一部分,并与从该文本段落中提取出的文本语句、字段或字段值一并反馈至相应终端。
在一个实施例中,当查询到与产品标识和用户标识相应的产品申请记录时,服务器可按照本申请中的一个或多个实施例中提供的文本解析方法,确定用户提问信息所对应的文本解析数据。
举例说明,假设用户提问信息为“手机碎屏,赔不赔?”,若未查询到相应产品申请记录,表明用户尚未申请产品标识相应的产品,则表明用户想了解该产品相应的产品文本中关于手机碎屏理赔的文本解析数据,则按照上述文本解析方法从产品文本中提取文本解析数据。若查询到产品申请记录,表明用户已申请相应产品,则表明用户可能需要申请手机碎屏理赔,则通过向用户提问的方式进一步了解是否符合理赔条件。第二提问数据比如询问用户手机是原装还是二手,或者导致手机碎屏的原因等。
上述实施例中,通过查询产品申请记录来确定用户是否已申请相应产品,并针对用户是否已申请产品分别提供相应的文本解析处理流程,能够提高文本解析的准确性。
如图3所示,在一个实施例中,提供了一种文本解析方法,该方法具体包括一下步骤:
S302,获取与产品标识对应的用户提问信息,并从用户提问信息中提取问题关键字。
S304,查询产品标识相应的产品文本。
S306,根据用户提问信息所对应的用户标识查询预配置的意图关键字集。
S308,从意图关键字集中筛选与问题关键字相匹配的目标意图关键字。
S310,根据问题关键字和目标意图关键字确定用户意图数据,根据用户意图数据从产品文本中提取目标产品数据。
S312,将问题关键字确定为用户意图数据。
S314,根据产品标识查询预配置的问答库。
S316,从问答库中搜索与用户意图数据相匹配的历史用户提问信息。
S318,当搜索到历史用户提问信息时,将历史用户提问信息相应的目标产品数据确定为从产品文本中提取出的目标产品数据。
S320,从预配置的话术模板集中选取与用户意图数据匹配的目标话术模板。
S322,基于提取出的目标产品数据填充目标话术模板得到文本解析数据。
S324,将文本解析数据反馈至用户提问信息相应的终端。
应该理解的是,虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图4所示,提供了一种文本解析装置400,包括:获取模块402、查询模块404、提取模块406、选取模块408、填充模块410和反馈模块412,其中:
获取模块402,用于获取与产品标识对应的用户提问信息,并从用户提问信息中提取问题关键字。
查询模块404,用于查询产品标识相应的产品文本。
提取模块406,用于根据问题关键字确定用户意图数据,根据用户意图数据从产品文本中提取目标产品数据。
选取模块408,用于从预配置的话术模板集中选取与用户意图数据匹配的目标话术模板。
填充模块410,用于基于提取出的目标产品数据填充目标话术模板得到文本解析数据。
反馈模块412,用于将文本解析数据反馈至用户提问信息相应的终端。
在一个实施例中,提取模块406,还用于根据用户提问信息所对应的用户标识查询预配置的意图关键字集;从意图关键字集中筛选与问题关键字相匹配的目标意图关键字;根据问题关键字和目标意图关键字确定用户意图数据。
在一个实施例中,提取模块406,还用于将问题关键字确定为用户意图数据;根据产品标识查询预配置的问答库;从问答库中搜索与用户意图数据相匹配的历史用户提问信息;当搜索到历史用户提问信息时,将历史用户提问信息相应的目标产品数据确定为从产品文本中提取出的目标产品数据。
在一个实施例中,提取模块406,还用于当从产品文本中未提取出目标产品数据时,根据用户意图数据从第一提问数据库中选取第一提问数据;将第一提问数据推送至相应终端,并接收终端针对第一提问数据反馈的第一用户应答数据;根据第一用户应答数据从产品文本中提取目标产品数据。
在一个实施例中,提取模块406,还用于根据第一用户应答数据确定用户特征数据;根据用户特征数据确定相应用户所属的用户群组;从用户群组对应的候选产品数据中选取目标产品数据,作为从产品文本中提取出的目标产品数据。
在一个实施例中,上述文本解析装置400,还包括:推荐模块;
推荐模块,用于当目标产品数据不符合产品推荐条件时,选取产品文本与用户意图数据相匹配的候选产品标识;根据用户意图数据从候选产品标识相应的产品文本中提取目标产品数据;将提取出的目标产品数据符合产品推荐条件的候选产品标识,确定为待推荐的目标产品标识;将目标产品标识和相应的目标产品数据推送至终端。
在一个实施例中,提取模块406,还用于根据用户提问信息所对应的用户标识和产品标识查询产品申请记录;当查询到产品申请记录时,根据问题关键字从第二提问数据库中选取第二提问数据;将第二提问数据推送至终端,并接收终端针对第二提问数据反馈的第二用户应答数据;根据问题关键字和第二用户应答数据从产品文本中提取目标产品数据。
关于文本解析装置的具体限定可以参见上文中对于文本解析方法的限定,在此不再赘述。上述文本解析装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储产品文本和话术模板集。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种文本解析方法。
本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述各个实施例中的文本解析方法的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中的文本解析方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种文本解析方法,所述方法包括:
获取与产品标识对应的用户提问信息,并从所述用户提问信息中提取问题关键字;
查询所述产品标识相应的产品文本;
根据所述问题关键字确定用户意图数据,根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据;
从预配置的话术模板集中选取与所述用户意图数据匹配的目标话术模板;
基于提取出的目标产品数据填充所述目标话术模板得到文本解析数据;
将所述文本解析数据反馈至所述用户提问信息相应的终端。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述问题关键字确定用户意图数据,包括:
根据所述用户提问信息所对应的用户标识查询预配置的意图关键字集;
从所述意图关键字集中筛选与所述问题关键字相匹配的目标意图关键字;
根据所述问题关键字和所述目标意图关键字确定用户意图数据。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述问题关键字确定用户意图数据,根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据,包括:
将所述问题关键字确定为用户意图数据;
根据所述产品标识查询预配置的问答库;
从所述问答库中搜索与所述用户意图数据相匹配的历史用户提问信息;
当搜索到历史用户提问信息时,将所述历史用户提问信息相应的目标产品数据确定为从所述产品文本中提取出的目标产品数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据之后,所述方法还包括:
当从所述产品文本中未提取出目标产品数据时,根据所述用户意图数据从第一提问数据库中选取第一提问数据;
将所述第一提问数据推送至相应终端,并接收所述终端针对所述第一提问数据反馈的第一用户应答数据;
根据所述第一用户应答数据从所述产品文本中提取目标产品数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一用户应答数据从所述产品文本中提取目标产品数据,包括:
根据所述第一用户应答数据确定用户特征数据;
根据所述用户特征数据确定相应用户所属的用户群组;
从所述用户群组对应的候选产品数据中选取目标产品数据,作为从所述产品文本中提取出的目标产品数据。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述目标产品数据不符合产品推荐条件时,选取产品文本与所述用户意图数据相匹配的候选产品标识;
根据所述用户意图数据从所述候选产品标识相应的产品文本中提取目标产品数据;
将提取出的目标产品数据符合所述产品推荐条件的候选产品标识,确定为待推荐的目标产品标识;
将所述目标产品标识和相应的目标产品数据推送至所述终端。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述获取与产品标识对应的用户提问信息,并从所述用户提问信息中提取问题关键字之后,所述方法还包括:
根据所述用户提问信息所对应的用户标识和所述产品标识查询产品申请记录;
当查询到产品申请记录时,根据所述问题关键字从第二提问数据库中选取第二提问数据;
将所述第二提问数据推送至所述终端,并接收所述终端针对所述第二提问数据反馈的第二用户应答数据;
根据所述问题关键字和所述第二用户应答数据从所述产品文本中提取目标产品数据。
8.一种文本解析装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取与产品标识对应的用户提问信息,并从所述用户提问信息中提取问题关键字;
查询模块,用于查询所述产品标识相应的产品文本;
提取模块,用于根据所述问题关键字确定用户意图数据,根据所述用户意图数据从所述产品文本中提取目标产品数据;
选取模块,用于从预配置的话术模板集中选取与所述用户意图数据匹配的目标话术模板;
填充模块,用于基于提取出的目标产品数据填充所述目标话术模板得到文本解析数据;
反馈模块,用于将所述文本解析数据反馈至所述用户提问信息相应的终端。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910746135.5A CN110597951B (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910746135.5A CN110597951B (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110597951A true CN110597951A (zh) | 2019-12-20 |
CN110597951B CN110597951B (zh) | 2024-01-05 |
Family
ID=68854075
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910746135.5A Active CN110597951B (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110597951B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112131364A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 | 问答方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112749543A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-05-04 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种信息解析过程的匹配方法、装置、设备及存储介质 |
CN114661891A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-06-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 信息提取方法、装置、电子设备和介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108897867A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于知识问答的数据处理方法、装置、服务器和介质 |
CN109460503A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-03-12 | 广州神马移动信息科技有限公司 | 答案输入方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN109697228A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-30 | 平安科技(深圳)有限公司 | 智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN109766419A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-17 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于语音分析的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 |
CN110020002A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-07-16 | 平安普惠企业管理有限公司 | 事件处理方案的查询方法、装置、设备和计算机存储介质 |
-
2019
- 2019-08-13 CN CN201910746135.5A patent/CN110597951B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108897867A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于知识问答的数据处理方法、装置、服务器和介质 |
CN110020002A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-07-16 | 平安普惠企业管理有限公司 | 事件处理方案的查询方法、装置、设备和计算机存储介质 |
CN109460503A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-03-12 | 广州神马移动信息科技有限公司 | 答案输入方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN109697228A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-30 | 平安科技(深圳)有限公司 | 智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN109766419A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-17 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于语音分析的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112131364A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 | 问答方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112131364B (zh) * | 2020-09-22 | 2024-03-26 | 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 | 问答方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN112749543A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-05-04 | 浙江吉利控股集团有限公司 | 一种信息解析过程的匹配方法、装置、设备及存储介质 |
CN114661891A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-06-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 信息提取方法、装置、电子设备和介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110597951B (zh) | 2024-01-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108874992B (zh) | 舆情分析方法、***、计算机设备和存储介质 | |
CN109829628B (zh) | 基于大数据的风险预警方法、装置和计算机设备 | |
CN108595695B (zh) | 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111666401B (zh) | 基于图结构的公文推荐方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN109147934B (zh) | 问诊数据推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
EP3855324A1 (en) | Associative recommendation method and apparatus, computer device, and storage medium | |
CN110457431B (zh) | 基于知识图谱的问答方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN109829629B (zh) | 风险分析报告的生成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN107590224B (zh) | 基于大数据的用户偏好分析方法与装置 | |
CN111444723B (zh) | 信息抽取方法、计算机设备和存储介质 | |
CN110135888B (zh) | 产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110377558B (zh) | 文档查询方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110298029B (zh) | 基于用户语料的好友推荐方法、装置、设备及介质 | |
CN111324713B (zh) | 对话自动回复方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
CN110597951B (zh) | 文本解析方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110472136B (zh) | 查询结果的推送方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
CN110674131A (zh) | 财务报表数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN112035611B (zh) | 目标用户推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN110362798B (zh) | 裁决信息检索分析方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN112651236B (zh) | 提取文本信息的方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN111159546A (zh) | 事件推送方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备 | |
CN110135943B (zh) | 产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN113343108B (zh) | 推荐信息处理方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111309881A (zh) | 智能问答中未知问题处理方法、装置、计算机设备和介质 | |
CN112685475A (zh) | 报表查询方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |