WO2020248378A1 - 业务查询方法、装置及存储介质、计算机设备 - Google Patents

业务查询方法、装置及存储介质、计算机设备 Download PDF

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WO2020248378A1
WO2020248378A1 PCT/CN2019/103032 CN2019103032W WO2020248378A1 WO 2020248378 A1 WO2020248378 A1 WO 2020248378A1 CN 2019103032 W CN2019103032 W CN 2019103032W WO 2020248378 A1 WO2020248378 A1 WO 2020248378A1
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data
target business
conditions
word segmentation
target
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PCT/CN2019/103032
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石明川
姚飞
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平安科技（深圳）有限公司
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    • G06F16/3331—Query processing
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/30—Semantic analysis

Definitions

  • This application relates to the technical field of business query. Specifically, the application relates to a business query method, device, storage medium, and computer equipment.
  • the traditional query system is based on a specific business, and the corresponding data logic query is realized by professional analysis and coding.
  • the traditional query system first predefines a function that supports similar query queries. Developers first create a table containing business indicators “net profit” and corresponding institutions classified by time, and then write SQL query statements, passing in "life insurance” and "net profit” as keywords. Finally, the front end selects the label that the user most wants to know through the linkage drop-down menu, and queries the displayed data. For a different business index, the front-end and back-end meter construction needs to be considered. When there are many business indicators, users can only select the query results they want through a long drop-down menu or multi-level menu. The query operation is very troublesome and the query efficiency is very low.
  • This application proposes a business query method, device, storage medium, and computer equipment, which can simplify the logic of business query and improve the efficiency of business query.
  • a business query method includes: reading a search text input by a user for business query; extracting word segmentation in the search text, and obtaining a phrase group based on the extracted word segmentation; using a semantic analysis method to analyze the word segmentation Semantic analysis is performed on each word segmentation to determine the retrieval condition of the search text; the target business data is extracted from the data cube according to the retrieval condition, and the target business data is fed back to the user.
  • a business query device includes: a reading module for reading search text input by a user for business query; an extraction module for extracting word segmentation in the search text, and obtaining a word segmentation group based on the extracted word segmentation Obtaining module, used for semantic analysis of each word segmentation of the phrase group using semantic analysis, to determine the retrieval conditions of the search text; feedback module, used for extracting target business data from the data cube according to the retrieval conditions To feed back the target service data to the user.
  • a non-volatile computer-readable storage medium having a computer program stored thereon; the computer program is suitable for being loaded by a processor and executing the business query method described in any of the above embodiments.
  • a computer device includes: one or more processors; a memory; one or more application programs, wherein the one or more application programs are stored in the memory and configured to be used by the one or more The processor executes, and the one or more application programs are configured to execute the service query method according to any one of the foregoing embodiments.
  • the business query method provided by the foregoing embodiment does not require a separate table creation and business query logic definition for the target business retrieved by the user. This method can simplify the business query logic and improve the efficiency of the business query.
  • FIG. 1 is a method flowchart in an embodiment of a service query method provided by this application
  • FIG. 2 is a flowchart of a part of the method in another embodiment of a service query method provided by this application;
  • Fig. 3 is a flowchart of some methods in another embodiment of a service query method provided by this application.
  • FIG. 4 is a structural block diagram in an embodiment of a service query device provided by this application.
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram in an embodiment of a computer device provided by this application.
  • terminal and “terminal equipment” used herein include both wireless signal receiver equipment, equipment that only has wireless signal receivers without transmitting capability, and equipment receiving and transmitting hardware.
  • a device which has a device capable of performing two-way communication receiving and transmitting hardware on a two-way communication link.
  • Such equipment may include: cellular or other communication equipment, which has a single-line display or multi-line display or cellular or other communication equipment without a multi-line display; PCS (Personal Communications Service, personal communication system), which can combine voice and data Processing, fax and/or data communication capabilities; PDA (Personal Digital Assistant), which can include radio frequency receivers, pagers, Internet/Intranet access, web browsers, notebooks, calendars and/or GPS (Global Positioning System (Global Positioning System) receiver; a conventional laptop and/or palmtop computer or other device, which has and/or includes a radio frequency receiver, a conventional laptop and/or palmtop computer or other device.
  • PCS Personal Communications Service, personal communication system
  • PDA Personal Digital Assistant
  • GPS Global Positioning System (Global Positioning System) receiver
  • a conventional laptop and/or palmtop computer or other device which has and/or includes a radio frequency receiver, a conventional laptop and/or palmtop computer or other device.
  • terminal and terminal equipment used here may be portable, transportable, installed in vehicles (aviation, sea and/or land), or suitable and/or configured to operate locally, and/or In a distributed form, it runs on the earth and/or any other location in space.
  • the "terminal” and “terminal device” used here can also be communication terminals, Internet terminals, music/video playback terminals, such as PDA, MID (Mobile Internet Device, mobile Internet device) and/or music/video playback Functional mobile phones can also be devices such as smart TVs and set-top boxes.
  • This application provides a service query method, which is used to perform a service query based on the search text after receiving a search text of a service query input by a front-end user, and feed back relevant data of the queried service to the front end.
  • the service query method includes the following steps:
  • the business system provides a search box to the user's front end to receive the search text entered during the user's business search.
  • the search text is the text of natural language
  • the business system can parse natural language (including business professional related words) into report data display that the user wants to obtain.
  • S200 Extract word segmentation in the search text, and obtain a word segmentation group according to the extracted word segmentation.
  • the business system after the business system obtains the search text input by the user during search from the front end, it performs word segmentation processing on the search text, extracts each word segmentation of the search text, and combines each word segmentation to obtain a word segmentation group. For example, when a user enters "the institution with the highest net profit of life insurance in 2017" on the front end, the search text is cut into words and the result is "2017”, “life insurance”, “net profit”, “highest”, "of", “ mechanism”. All the word segmentation constitute the word segmentation group of the search text.
  • step S200 includes: segmenting the search text, filtering out the target word segmentation according to the part of speech of each word segmentation after word segmentation, and obtaining the word segmentation group according to the filtered target word segmentation.
  • some word segmentation obtained does not have substantial search meaning.
  • the auxiliary word “ ⁇ ”, the conjunction " ⁇ ” and so on the word segmentation that has no substantive meaning for the search can be filtered out to obtain multiple target word segments, and the word segmentation group can be formed according to the multiple target words. Therefore, subsequent semantic analysis and search matching based on the word segmentation in the phrase group can reduce the analysis and search pressure of the system server.
  • the screening of the target participles according to the part of speech of each participle after the word segmentation includes: obtaining the part of speech of each participle after the word segmentation, removing the part of speech as conjunctions and auxiliary word participles, and the removed participles As the target participle.
  • the unrepresentative content such as conjunctions and auxiliary words in the word segmentation can be eliminated, and the subsequent system server does not need to perform search operations based on the conjunctions and auxiliary words in the search text, which can reduce the pressure on the server and improve the search efficiency.
  • S300 Use a semantic analysis method to perform semantic analysis on each word segmentation of the word segmentation group, and determine the retrieval condition of the search text.
  • the system after obtaining the word segmentation of the search text, performs semantic analysis on each word segmentation in the word segmentation group.
  • the semantic analysis method may be to identify the word segmentation text, match the word segmentation with the words in the system corpus, and determine the semantics of the word segmentation.
  • the retrieval conditions of the target business searched by the user are determined.
  • the business system can read the target business searched by the user from the database according to the search condition.
  • the sub-phrases include "2017”, "life insurance”, “net profit”, “highest", "of", and “institution”.
  • step S300 includes: performing semantic analysis on each of the word segmentation, filtering out the keywords of the search text according to the semantics of each word segmentation, and determining the retrieval conditions of the search text according to the keywords .
  • keyword filtering is performed according to the meaning of each segmented word, the keywords are filtered out, and then the retrieval conditions of the search text are determined according to the keywords, which can reduce the computing pressure of the server.
  • S400 Extract target service data from the data cube according to the search condition, and feed back the target service data to the user.
  • the business system determines the search condition, it searches for the corresponding target business data in the data cube of the database according to the search condition.
  • the data cube is a multidimensional data model that is determined according to multiple query conditions and stores multiple business data.
  • the multiple query conditions include the retrieval condition, and the multiple business data includes the target business data.
  • the query condition includes N (N is an integer greater than or equal to 1) limiting conditions, each limiting condition determines a piece of dimensional information of the data cube, and the N limiting conditions determine N in the data cube. Dimensions of information.
  • One or more business data can be determined through a query condition. Specifically, a query condition determines a piece of business data stored in the data cube.
  • the search condition belongs to one of the search conditions, and certain business data in the data cube can be determined according to the search condition, that is, the target business data.
  • Target business data is related data information associated with the target business in the business system. For example, according to the search text "Institution with the highest net profit of life insurance in 2017", the target business of the user's query is determined as “Institution”, and the condition is limited to "The highest net profit of life insurance in 2017”.
  • the system stores various life insurance in 2017 Get the net profit of the life insurance institution with the highest net profit, and use the institution’s data information as the search data for users.
  • the service query method provided by the foregoing embodiment extracts the word segmentation of the search text input by the front-end user, performs semantic analysis on each word segmentation, and determines the retrieval condition of the search text. Further, directly according to the retrieval conditions, extract the target business data searched by the user from the data cube, and feed back the target business data to the front-end user. Therefore, there is no need to create a separate table and define business query logic for the target business retrieved by the user, and the corresponding target business data can be read from the data cube after directly analyzing the search text entered during the user retrieval. This method can simplify the logic of business query and improve the efficiency of business query.
  • the retrieval condition in step S300 includes the retrieved target business object and the restriction condition of the target business object.
  • steps S300 and S400 respectively include:
  • S310 Perform semantic analysis on each of the word segmentation to obtain the semantics corresponding to each word segmentation.
  • S320 Determine the target business object and the limiting conditions of the target business object by analyzing the semantics corresponding to all the word segmentation and the sentence structure of the search text.
  • S410 Extract target business data from the data cube according to the target business object and the defined conditions of the target business object.
  • the business system when the business system reads the search text input by the front-end user, it analyzes the sentence structure of the search text. After semantic analysis is performed on each word segmentation and the corresponding semantics of each word segmentation is obtained, the semantics corresponding to all the word segments and the sentence structure of the search text are combined to determine the target business object and the target business object's limiting conditions in the retrieval conditions.
  • step S320 includes: determining the position of each word segmentation in the search text according to the sentence structure of the search text, and determining the position of each word segmentation in the search text and the semantics of each word segmentation.
  • the sentence structure of the search text can be determined by subject, predicate, and object.
  • the business system may create a data cube in advance based on the business data of the system. As shown in Figure 3, the data cube is determined in the following manner:
  • S401 Acquire business objects of multiple businesses and the limiting conditions of each business object.
  • S405 Determine the data cube according to the number of dimensions and the retrieval information of each dimension.
  • multiple business data are stored in the business system.
  • the target business data is contained in the multiple business data.
  • the business system obtains the business object of each business and the restriction conditions of each business object, uses the business object as the first index condition, and the restriction condition of the business object as the second index condition, and builds a data cube.
  • the first index condition determines one dimension information of the data cube
  • the second index condition determines one or more dimension information of the data cube.
  • Each dimension information corresponds to the retrieval information during retrieval by the system.
  • the data cube is established according to the number of dimensions of the data cube and the retrieval information of each dimension.
  • step S400 includes: filtering first dimension information from the first index condition of the data cube according to the target business object; in the data cube, the first dimension information corresponds to multiple Business data, multiple limited conditions corresponding to each business data; according to the limited conditions of the target business object, the target business data is filtered out from the multiple business data corresponding to the first dimensional information.
  • the target business object is used as the first index condition to filter out multiple business data corresponding to the first dimensional information. Furthermore, the limited condition of the target object is used as the second index condition to filter out the target business data from multiple business data.
  • the filtering out the target business data from the plurality of business data corresponding to the first dimensional information according to the limited conditions of the target business object includes: performing n times to select one from the plurality of limited conditions Or multiple restricted conditions are combined, and a condition set is obtained after each combination; where n is an integer greater than 1; each condition set is selected from the multiple business data corresponding to the first dimension information
  • the feeding back the target service data to the user includes: prioritizing the multiple target service data according to the limited conditions in the condition set; and feeding back the sorted multiple service data to the user. State the target business data.
  • the business system obtains one or more (less than or equal to S) of the M restricted conditions and combines them. According to the combined restrictive conditions, all the information corresponding to the first dimension in the data cube is obtained.
  • One target business data is filtered out of the multiple business data.
  • the business system obtains one or more restriction conditions from M restriction conditions and performs a combined operation, executes it n times, and filters out one target business data each time, so that n target business data can be obtained. Finally, when feeding back the target business data to the user, prioritize the n target business data according to the priority of the restricted conditions after each combination, and feed back the sorted multiple target business data to the user .
  • the prioritizing the multiple target business data according to the restriction conditions in the condition set includes: obtaining the priority of each restriction condition in each condition set; each restriction The priority of the conditions is determined by the system according to preset rules; the priorities of the restricted conditions in each of the condition sets are compared respectively, and the target service data is prioritized according to the priority ranking of the restricted conditions.
  • the system limits the priority of each restricted condition in each condition set according to preset rules, and determines the priority of each restricted condition.
  • the preset rule may be prioritized according to the matching degree between the limited conditions and the target business data from high to low. Therefore, after the system determines the priority of the restricted conditions of each condition set, the priority of each restricted condition in the condition set is compared, and the final ranking is the priority ranking of multiple target business data. Therefore, multiple target business data can be provided to the user, so that the feedback target business data is more oriented toward the user's needs.
  • the service query device includes a reading module 10, an extraction module 20, an acquisition module 30, and a feedback module 40.
  • the reading module 10 is used for reading the search text input by the user for business query.
  • the business system provides a search box to the user's front end for receiving the search text input by the user during business search.
  • the search text is the text of natural language, and the business system can parse natural language (including business professional related words) into report data display that the user wants to obtain.
  • the extraction module 20 is used to extract word segmentation in the search text, and obtain a word segmentation group according to the extracted word segmentation.
  • the business system After the business system obtains the search text input by the user during search from the front end, it performs word segmentation processing on the search text, extracts each word segmentation of the search text, and combines each word segmentation to obtain a word segmentation group. For example, when a user enters "the institution with the highest net profit of life insurance in 2017" on the front end, the search text is cut into words and the result is "2017”, "life insurance”, “net profit”, “highest”, "of", “ mechanism”. All the word segmentation constitute the word segmentation group of the search text.
  • the acquiring module 30 is configured to use a semantic analysis method to perform semantic analysis on each word segment of the word segmentation group, and determine the retrieval condition of the search text.
  • the system after obtaining the word segmentation of the search text, the system performs semantic analysis on each word segmentation in the word segmentation group.
  • the semantic analysis method may be to identify the word segmentation text, match the word segmentation with the words in the system corpus, and determine the semantics of the word segmentation.
  • the retrieval conditions of the target business searched by the user are determined. Among them, the business system can read the target business searched by the user from the database according to the search condition.
  • the sub-phrases include “2017”, “life insurance”, “net profit”, “highest”, “of”, “institution”.
  • the purpose of user search is to query organizations, and the others are all limited conditions of query organizations.
  • the query organization and the limited conditions of the query organization are the retrieval conditions.
  • the feedback module 40 is configured to extract target service data from the data cube according to the search condition, and feed back the target service data to the user.
  • the business system determines the search condition, it searches for the corresponding target business data in the data cube of the database according to the search condition.
  • the data cube is a multidimensional data model that is determined according to multiple query conditions and stores multiple business data.
  • the multiple query conditions include the retrieval condition, and the multiple business data includes the target business data.
  • the query condition includes N (N is an integer greater than or equal to 1) limiting conditions, each limiting condition determines a piece of dimensional information of the data cube, and the N limiting conditions determine N in the data cube. Dimensions of information.
  • One or more business data can be determined through a query condition.
  • a query condition determines a piece of business data stored in the data cube.
  • the search condition belongs to one of the search conditions, and certain business data in the data cube can be determined according to the search condition, that is, the target business data.
  • Target business data is related data information associated with the target business in the business system. For example, according to the search text "Institution with the highest net profit of life insurance in 2017", the target business of the user's query is determined as “Institution”, and the condition is limited to "The highest net profit of life insurance in 2017”.
  • the system stores various life insurance in 2017 Get the net profit of the life insurance institution with the highest net profit, and use the institution’s data information as the search data for users.
  • each module in the service query device provided in this application is also used to perform operations corresponding to each step in the service query method described in this application, and detailed descriptions are omitted here.
  • the application also provides a non-volatile computer-readable storage medium.
  • a computer program is stored on the non-volatile computer readable storage medium; when the computer program is executed by a processor, the service query method described in any of the above embodiments is implemented.
  • the non-volatile computer-readable storage medium may be a memory.
  • the internal memory may include read only memory (ROM), programmable ROM (PROM), electrically programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, or random access memory.
  • External storage can include hard disks, floppy disks, ZIP disks, U disks, tapes, etc.
  • the non-volatile computer-readable storage medium disclosed in this application includes but is not limited to these types of memories.
  • the memory disclosed in this application is only an example and not a limitation.
  • a computer device includes: one or more processors; memory; and one or more application programs. Wherein the one or more application programs are stored in the memory and configured to be executed by the one or more processors, and the one or more application programs are configured to execute the one described in any of the above embodiments Business query method.
  • FIG. 5 is a schematic structural diagram of a computer device in an embodiment of the application.
  • the computer device described in this embodiment may be a server, a personal computer, and a network device.
  • the device includes a processor 503, a memory 505, an input unit 507, a display unit 509 and other devices.
  • the memory 505 may be used to store the application program 501 and various functional modules, and the processor 503 runs the application program 501 stored in the memory 505 to execute various functional applications and data processing of the device.
  • the memory may be internal memory or external memory, or include both internal memory and external memory.
  • the internal memory may include read only memory (ROM), programmable ROM (PROM), electrically programmable ROM (EPROM), electrically erasable programmable ROM (EEPROM), flash memory, or random access memory.
  • ROM read only memory
  • PROM programmable ROM
  • EPROM electrically programmable ROM
  • EEPROM electrically erasable programmable ROM
  • flash memory or random access memory.
  • External storage can include hard disks, floppy disks, ZIP disks, U disks, tapes, etc.
  • the memory disclosed in this application includes but is not limited to these types of memory.
  • the memory disclosed in this application is only an example and not a limitation.
  • the input unit 507 is used for receiving signal input and receiving keywords input by the user.
  • the input unit 507 may include a touch panel and other input devices.
  • the touch panel can collect the user's touch operations on or near it (for example, the user uses any suitable objects or accessories such as fingers, stylus, etc., to operate on the touch panel or near the touch panel), and according to preset
  • the program drives the corresponding connection device; other input devices may include, but are not limited to, one or more of a physical keyboard, function keys (such as playback control buttons, switch buttons, etc.), trackball, mouse, and joystick.
  • the display unit 509 can be used to display information input by the user or information provided to the user and various menus of the computer device.
  • the display unit 509 can take the form of a liquid crystal display, an organic light emitting diode, or the like.
  • the processor 503 is the control center of the computer equipment. It uses various interfaces and lines to connect the various parts of the entire computer. By running or executing the software programs and/or modules stored in the memory 505, and calling the data stored in the memory, execute Various functions and processing data.
  • the device includes one or more processors 503, one or more memories 505, and one or more application programs 501.
  • the one or more application programs 501 are stored in the memory 505 and configured to be executed by the one or more processors 503, and the one or more application programs 501 are configured to execute the above-mentioned embodiments.
  • Business query method is configured to execute the above-mentioned embodiments.
  • the functional units in the various embodiments of the present application may be integrated into one processing module, or each unit may exist alone physically, or two or more units may be integrated into one module.
  • the above-mentioned integrated modules can be implemented in the form of hardware or software functional modules. If the integrated module is implemented in the form of a software function module and sold or used as an independent product, it may also be stored in a computer-readable non-volatile computer-readable storage medium.
  • non-volatile computer-readable storage media may include memory, magnetic disks, or optical disks.

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Abstract

本申请提供一种业务查询方法、装置及存储介质、计算机设备，所述方法包括：读取用户输入的用于业务查询的搜索文本；提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组；采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件；根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。上述方法能够简化业务查询的逻辑，提高业务查询的效率。

Description

业务查询方法、装置及存储介质、计算机设备
本申请要求于2019年6月12日提交中国专利局、申请号为201910506767.4，发明名称为“业务查询方法、装置及存储介质、计算机设备”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请涉及业务查询技术领域，具体而言，本申请涉及一种业务查询方法、装置及存储介质、计算机设备。
背景技术
自然语言处理***的开发在当前数据库智能领域中占据着重要地位。传统的查询***基于特定业务，由专业人员分析和编码实现相应数据逻辑的查询。具体地，研发人员需要建立对应的表格以及定义出业务逻辑查询。发明人意识到，不同的业务，研发人员需要重复去建表以及定义业务逻辑查询，并进行相应的编码，开发效率较低，并且前端查询的效率也较低。
例如，在前端查询“2017年寿险净利润最高的机构”时，传统查询***先预定义有支持类似语句查询的功能。开发人员先建立按时间分类的包含业务指标“净利润”和相应机构的表，然后编写sql查询语句，将"寿险"和"净利润"作为关键词传入。最后前端通过联动下拉菜单的形式选中与用户最想知道的标签，查询显示数据。这当中换一个不同业务的指标，均需考虑到前端以及后端的建表情况。业务指标很多的情况下，用户只能通过一个很长的下拉菜单或是多级菜单选中自己想要的查询结果，查询操作很麻烦，查询效率也很低。
发明内容
本申请提出一种业务查询方法、装置及存储介质、计算机设备，能够简化业务查询的逻辑，提高业务查询的效率。
本申请提供以下方案：
一种业务查询方法，包括：读取用户输入的用于业务查询的搜索文本；提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组；采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件；根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。
一种业务查询装置，包括：读取模块，用于读取用户输入的用于业务查询的搜索文本；提取模块，用于提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组；获取模块，用于采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件；反馈模块，用于根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。
一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序适于由处理器加载并执行上述任一实施例所述的业务查询方法。
一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行根据上述任一实施例所述的业务查询方法。
上述实施例提供的业务查询方法，无需针对用户检索的目标业务进行单独的建表以及定义出业务查询逻辑，该方法可简化了业务查询的逻辑，提高业务查询的效率。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请提供的一种业务查询方法的一实施例中的方法流程图；
图2为本申请提供的一种业务查询方法的另一实施例中的部分方法流程图；
图3为本申请提供的一种业务查询方法的又一实施例中的部分方法 流程图；
图4为本申请提供的一种业务查询装置的一实施例中的结构框图；
图5为本申请提供的一种计算机设备的一实施例中的结构示意图。
具体实施方式
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(Personal Communications Service，个人通信***)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global Positioning System，全球定位***)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile Internet Device，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。
本申请提供一种业务查询方法，用于在接收到前端用户输入的业务查询的搜索文本后，根据该搜索文本进行业务查询，并将查询到的业务的相关数据反馈到前端。在一实施例中，如图1所示，该业务查询方法，包括以下步骤：
S100，读取用户输入的用于业务查询的搜索文本。
在本实施中，业务***向用户前端提供搜索框，用于接收用户业务搜 索时输入的搜索文本。此处，搜索文本为自然话术的文本，业务***能够将自然话术(包含业务专业相关词)解析成用户想要获取的报表数据展示。
S200，提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组。
在本实施例中，业务***从前端获取到用户搜索时输入的搜索文本之后，将搜索文本进行切词处理，提取出搜索文本的各个分词，各个分词组合得到分词组。例如，用户在前端输入“2017年寿险净利润最高的机构”时，将该搜索文本进行切词后得到“2017年”、“寿险”、“净利润”、“最高”、“的”、“机构”。所有的分词构成该搜索文本的分词组。
在一实施例中，步骤S200，包括：将所述搜索文本进行切词，根据切词后每个分词的词性筛选出目标分词，根据筛选后的目标分词得到所述分词组。
在该实施例中，业务***对搜索文本进行切词之后，得到的有些分词不具备实质的搜索意义。如助词“的”，连词“和”等。此处，可筛选掉对搜索无实质意义的分词，得到多个目标分词，根据多个目标分词组成所述分词组。因此，后续根据分词组中的分词进行语义分析以及搜索匹配时，可减轻***服务器的分析和搜索压力。
在一实施方式中，所述根据切词后每个分词的词性筛选出目标分词，包括：获取所述切词后每个分词的词性，将词性为连词和助词的分词剔除，剔除后的分词作为目标分词。
具体地，可将分词中的连词和助词这些无实际表征性的内容进行剔除，后续***服务器无需根据搜索文本中的连词和助词进行搜索操作，可减轻服务器的压力，也可提高检索的效率。
S300，采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件。
在本实施例中，***得到搜索文本的分词组之后，对分词组中每个分词进行语义分析。语义分析方法可以是，通过对分词文字进行识别，将分词与***语库中的词语进行匹配识别，确定该分词的语义。进而，根据每个分词的语义，确定出用户搜索的目标业务的检索条件。其中，业务***可根据所述检索条件从数据库中读取出用户搜索的目标业务。例如，分词 组包括“2017年”、“寿险”、“净利润”、“最高”、“的”、“机构”。通过语义分析了解用户搜索的目的是查询机构，其它全是查询机构的限定条件。此处，查询机构以及查询机构的限定条件即为所述检索条件。
在一实施例中，步骤S300，包括：对所述各个分词进行语义分析，根据每个分词的语义筛选出所述搜索文本的关键词，根据所述关键词确定出所述搜索文本的检索条件。
若用户输入的搜索文本中字符数过多，或者输入的搜索文本中语言逻辑以及用词不规范，根据通过每个分词的语义计算出目标业务的难度较大，给服务器增加过多的压力。在该实施例中，根据每个分词语义进行关键词筛选，筛选出关键词，进而根据关键词确定出所述搜索文本的检索条件，可减少服务器的运算压力。
S400，根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。
在本实施例中，业务***确定出检索条件之后，根据检索条件在数据库的数据立方体中查找到对应的目标业务数据。其中，数据立方体为根据多个查询条件确定且存储有多个业务数据的多维数据模型。多个查询条件中包含有所述检索条件，多个业务数据中包含有所述目标业务数据。在一实施例中，查询条件包含有N(N为大于或等于1的整数)个限定条件，每个限定条件确定出数据立方体的一个维度信息，N个限定条件即确定出数据立方体中的N个维度信息。通过一个查询条件可确定出一个或多个业务数据。具体可以是，一个查询条件确定出数据立方体中存储的一个业务数据。所述检索条件属于其中的一种查询条件，根据所述检索条件可确定出数据立方体中的某个业务数据，即所述目标业务数据。
业务***获取到目标业务数据之后，将该标业务数据反馈到用户前端。标业务数据为业务***中与该目标业务关联的相关数据信息。如，根据搜索文本“2017年寿险净利润最高的机构”，确定出用户查询的目标业务为“机构”，条件限定为“2017年寿险净利润最高”，***中存储有2017年中各种寿险的净利润，获取净利润最高的寿险对应的机构，将该机构的数据信息作为向用户反馈的搜索数据。
上述实施例提供的业务查询方法，将提取前端用户输入的搜索文本的分词，对每个分词进行语义分析后，确定出搜索文本的检索条件。进一步地，直接根据检索条件，从数据立方体中提取用户搜索的目标业务数据，将目标业务数据反馈给前端用户。因此，无需针对用户检索的目标业务进行单独的建表以及定义出业务查询逻辑，可直接分析用户检索时输入的搜索文本后从数据立方体中读取出对应的目标业务数据。该方法可简化了业务查询的逻辑，提高业务查询的效率。
在一实施例中，步骤S300中的所述检索条件包括检索的目标业务对象以及所述目标业务对象的限定条件。此时，如图2所示，步骤S300和步骤S400中，分别包括：
S310，对所述各个分词进行语义分析，得到每个分词对应的语义。
S320，通过分析所有分词对应的语义以及所述搜索文本的语句结构，确定出所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件。
S410，根据所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件从数据立方体中提取目标业务数据。
在该实施例中，业务***读取到前端用户输入的搜索文本时，分析所述搜索文本的语句结构。在对各个分词进行语义分析，得到每个分词对应的语义之后，结合所有分词对应的语义以及搜索文本的语句结构，确定出检索条件中的目标业务对象和目标业务对象的限定条件。
在一实施方式中，步骤S320包括：根据所述搜索文本的语句结构，确定出每个分词在搜索文本的位置，结合每个分词在搜索文本的位置以及每个分词的语义，确定出所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件。具体地，可通过主语、谓语和宾语等确定所述搜索文本的语句结构。
在一实施例中，业务***可基于***的业务数据事先建立数据立方体。如图3所示，所述数据立方体根据以下方式确定：
S401，获取多个业务的业务对象以及每个业务对象的限定条件。
S403，将所述多个业务的业务对象作为第一索引条件，所述业务对象的限定条件作为第二索引条件，根据所述第一索引条件和所述第二索引条件确定所述数据立方体的维度数量以及每个维度的检索信息；其中，所述 第二索引条件确定出一条或多条维度，所述第一索引条件确定出一条维度。
S405，根据所述维度数量和所述每个维度的检索信息确定出所述数据立方体。
在该实施例中，业务***中存储有多个业务数据。多个业务数据中包含有目标业务数据。业务***获取每个业务的业务对象和每个业务对象的限定条件，将业务对象作为第一索引条件，业务对象的限定条件作为第二索引条件，建立数据立方体。其中，第一索引条件确定数据立方体的一个维度信息，第二索引条件确定出数据立方体的一个或多个维度信息。每个维度信息均对应***检索时的检索信息。根据数据立方体的维度数量和每个维度的检索信息建立所述数据立方体。
此时，步骤S400，包括：根据所述目标业务对象从所述数据立方体的所述第一索引条件中筛选出第一维度信息；在所述数据立方体中，所述第一维度信息对应多个业务数据，每个业务数据对应的多个限定条件；根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据。
具体地，当业务***基于业务数据建立所述数据立方体之后，将所述目标业务对象作为第一索引条件，筛选出第一维度信息对应的多个业务数据。进而，将目标对象的限定条件作为第二索引条件，从多个业务数据中筛选出所述目标业务数据。
进一步地，所述目标业务对象的限定条件为多个。所述根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据，包括：执行n次从所述多个限定条件中选取一个或多个限定条件进行组合，每次组合后得到一个条件集；其中，n为大于1的整数；分别根据每个条件集从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出一个目标业务数据，得到多个所述目标业务数据。此时，所述向所述用户反馈所述目标业务数据，包括：根据所述条件集中的限定条件对所述多个目标业务数据进行优先级排序；向所述用户反馈排序后的多个所述目标业务数据。
具体地，目标对象的限定条件为多个，此处假设为M个。数据立方 体中，业务对象的限定条件作为第二索引条件确定的维度信息为S个。其中，M>S。此时，业务***在M个限定条件中获取一个或多个(少于或等于S个)的限定条件进行组合，根据组合后的限定条件，从数据立方体中所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出一个目标业务数据。在该实施例中，业务***从M个限定条件中获取一个或多个的限定条件进行组合的操作，执行了n次，每次筛选出一个目标业务数据，从而可得到n个目标业务数据。最终，在向用户反馈所述目标业务数据时，根据每次组合后的限定条件的优先级对n个目标业务数据进行优先级排序，向所述用户反馈排序后的多个所述目标业务数据。
在一实施方式中，所述根据所述条件集中的限定条件对所述多个目标业务数据进行优先级排序，包括：获取每个所述条件集中的每个限定条件的优先级；每个限定条件的优先级由***按照预设规则确定；分别将每个所述条件集中的限定条件的优先级进行比较，按照限定条件的优先级排序对所述目标业务数据进行优先级排序。
具体地，***按照预设规则对每个条件集中的每个限定条件的优先级进行限定，确定出每个限定条件的优先级。其中，预设规则可以是根据限定条件与目标业务数据的匹配度从高到低进行优先级排序。因此，当***确定出每个条件集的限定条件的优先级后，将条件集中的每个限定条件的优先级进行比较，最终得到的排序即为多个目标业务数据优先级排序。因此，可向用户提供多个目标业务数据，从而使得反馈的目标业务数据更加趋向于用户的需求。
本申请还提供一种业务查询装置。在一实施例中，如图4所示，该业务查询装置包括读取模块10、提取模块20、获取模块30和反馈模块40。
读取模块10用于读取用户输入的用于业务查询的搜索文本。在本实施中，业务***向用户前端提供搜索框，用于接收用户业务搜索时输入的搜索文本。此处，搜索文本为自然话术的文本，业务***能够将自然话术(包含业务专业相关词)解析成用户想要获取的报表数据展示。
提取模块20用于提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组。在本实施例中，业务***从前端获取到用户搜索时输入的搜 索文本之后，将搜索文本进行切词处理，提取出搜索文本的各个分词，各个分词组合得到分词组。例如，用户在前端输入“2017年寿险净利润最高的机构”时，将该搜索文本进行切词后得到“2017年”、“寿险”、“净利润”、“最高”、“的”、“机构”。所有的分词构成该搜索文本的分词组。
获取模块30用于采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件。在本实施例中，***得到搜索文本的分词组之后，对分词组中每个分词进行语义分析。语义分析方法可以是，通过对分词文字进行识别，将分词与***语库中的词语进行匹配识别，确定该分词的语义。进而，根据每个分词的语义，确定出用户搜索的目标业务的检索条件。其中，业务***可根据所述检索条件从数据库中读取出用户搜索的目标业务。例如，分词组包括“2017年”、“寿险”、“净利润”、“最高”、“的”、“机构”。通过语义分析了解用户搜索的目的是查询机构，其它全是查询机构的限定条件。此处，查询机构以及查询机构的限定条件即为所述检索条件。
反馈模块40用于根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。在本实施例中，业务***确定出检索条件之后，根据检索条件在数据库的数据立方体中查找到对应的目标业务数据。其中，数据立方体为根据多个查询条件确定且存储有多个业务数据的多维数据模型。多个查询条件中包含有所述检索条件，多个业务数据中包含有所述目标业务数据。在一实施例中，查询条件包含有N(N为大于或等于1的整数)个限定条件，每个限定条件确定出数据立方体的一个维度信息，N个限定条件即确定出数据立方体中的N个维度信息。通过一个查询条件可确定出一个或多个业务数据。具体可以是，一个查询条件确定出数据立方体中存储的一个业务数据。所述检索条件属于其中的一种查询条件，根据所述检索条件可确定出数据立方体中的某个业务数据，即所述目标业务数据。
业务***获取到目标业务数据之后，将该标业务数据反馈到用户前端。标业务数据为业务***中与该目标业务关联的相关数据信息。如，根据搜 索文本“2017年寿险净利润最高的机构”，确定出用户查询的目标业务为“机构”，条件限定为“2017年寿险净利润最高”，***中存储有2017年中各种寿险的净利润，获取净利润最高的寿险对应的机构，将该机构的数据信息作为向用户反馈的搜索数据。
在其他实施例中，本申请提供的业务查询装置中的各个模块还用于执行本申请所述的业务查询方法中，对应各个步骤执行的操作，在此不再做详细的说明。
本申请还提供一种非易失性计算机可读存储介质。该非易失性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，实现上述任一实施例所述的业务查询方法。该非易失性计算机可读存储介质可以是存储器。例如，内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本申请所公开的非易失性计算机可读存储介质包括但不限于这些类型的存储器。本申请所公开的存储器只作为例子而非作为限定。
本申请还提供一种计算机设备。一种计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器；一个或多个应用程序。其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行上述任一实施例所述的业务查询方法。
图5为本申请一实施例中的计算机设备的结构示意图。本实施例所述计算机设备可以是服务器、个人计算机以及网络设备。如图5所示，设备包括处理器503、存储器505、输入单元507以及显示单元509等器件。本领域技术人员可以理解，图5示出的设备结构器件并不构成对所有设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。存储器505可用于存储应用程序501以及各功能模块，处理器503运行存储在存储器505的应用程序501，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可以是内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器两者。内存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程 ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器、或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本申请所公开的存储器包括但不限于这些类型的存储器。本申请所公开的存储器只作为例子而非作为限定。
输入单元507用于接收信号的输入，以及接收用户输入的关键字。输入单元507可包括触控面板以及其它输入设备。触控面板可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程序驱动相应的连接装置；其它输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如播放控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元509可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及计算机设备的各种菜单。显示单元509可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器503是计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电脑的各个部分，通过运行或执行存储在存储器505内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行各种功能和处理数据。
在一实施方式中，设备包括一个或多个处理器503，以及一个或多个存储器505，一个或多个应用程序501。其中所述一个或多个应用程序501被存储在存储器505中并被配置为由所述一个或多个处理器503执行，所述一个或多个应用程序501配置用于执行以上实施例所述的业务查询方法。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取非易失性计算机可读存储介质中。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一计算机可读非易失性计算机可读存储介质中，非易失性计算机可 读存储介质可以包括存储器、磁盘或光盘等。
以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
应该理解的是，在本申请各实施例中的各功能单元可集成在一个处理模块中，也可以各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成于一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (20)

  1. 一种业务查询方法，包括：
    读取用户输入的用于业务查询的搜索文本；
    提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组；
    采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件；
    根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。
  2. 根据权利要求1所述的方法，所述检索条件包括检索的目标业务对象以及所述目标业务对象的限定条件；所述采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件，根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，包括：
    对所述各个分词进行语义分析，得到每个分词对应的语义；
    通过分析所有分词对应的语义以及所述搜索文本的语句结构，确定出所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件；
    根据所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件从数据立方体中提取目标业务数据。
  3. 根据权利要求2所述的方法，所述数据立方体根据以下方式确定：
    获取多个业务的业务对象以及每个业务对象的限定条件；
    将所述多个业务的业务对象作为第一索引条件，所述业务对象的限定条件作为第二索引条件，根据所述第一索引条件和所述第二索引条件确定所述数据立方体的维度数量以及每个维度的检索信息；其中，所述第二索引条件确定出一条或多条维度，所述第一索引条件确定出一条维度；
    根据所述维度数量和所述每个维度的检索信息确定出所述数据立方体。
  4. 根据权利要求3所述的方法，所述根据所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件从数据立方体中提取目标业务数据，包括：
    根据所述目标业务对象从所述数据立方体的所述第一索引条件中筛选出第一维度信息；在所述数据立方体中，所述第一维度信息对应多个业 务数据，每个业务数据对应多个限定条件；
    根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据。
  5. 根据权利要求4所述的方法，所述目标业务对象的限定条件为多个；所述根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据，包括：
    执行n次从所述多个限定条件中选取一个或多个限定条件进行组合，每次组合后得到一个条件集；其中，n为大于1的整数；
    分别根据每个条件集从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出一个目标业务数据，得到多个所述目标业务数据；
    所述向所述用户反馈所述目标业务数据，包括：
    根据所述条件集中的限定条件对所述多个目标业务数据进行优先级排序；
    向所述用户反馈排序后的多个所述目标业务数据。
  6. 根据权利要求5所述的方法，所述根据所述条件集中的限定条件对所述多个目标业务数据进行优先级排序，包括：
    获取每个所述条件集中的每个限定条件的优先级；每个限定条件的优先级由***按照预设规则确定；
    分别将每个所述条件集中的限定条件的优先级进行比较，按照限定条件的优先级排序对所述目标业务数据进行优先级排序。
  7. 根据权利要求1所述的方法，所述采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件，包括：
    对所述各个分词进行语义分析，根据每个分词的语义筛选出所述搜索文本的关键词，根据所述关键词确定出所述搜索文本的检索条件。
  8. 一种业务查询装置，包括：
    读取模块，用于读取用户输入的用于业务查询的搜索文本；
    提取模块，用于提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组；
    获取模块，用于采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义 分析，确定出所述搜索文本的检索条件；
    反馈模块，用于根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。
  9. 一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；所述计算机程序适于由处理器加载并执行一种业务查询方法，所述业务查询方法包括：
    读取用户输入的用于业务查询的搜索文本；
    提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组；
    采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件；
    根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。
  10. 根据权利要求9的非易失性计算机可读存储介质，所述检索条件包括检索的目标业务对象以及所述目标业务对象的限定条件；所述采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件，根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，包括：
    对所述各个分词进行语义分析，得到每个分词对应的语义；
    通过分析所有分词对应的语义以及所述搜索文本的语句结构，确定出所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件；
    根据所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件从数据立方体中提取目标业务数据。
  11. 根据权利要求10的非易失性计算机可读存储介质，所述数据立方体根据以下方式确定：
    获取多个业务的业务对象以及每个业务对象的限定条件；
    将所述多个业务的业务对象作为第一索引条件，所述业务对象的限定条件作为第二索引条件，根据所述第一索引条件和所述第二索引条件确定所述数据立方体的维度数量以及每个维度的检索信息；其中，所述第二索引条件确定出一条或多条维度，所述第一索引条件确定出一条维度；
    根据所述维度数量和所述每个维度的检索信息确定出所述数据立方 体。
  12. 根据权利要求11的非易失性计算机可读存储介质，所述数据立方体根据以下方式确定：
    所述根据所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件从数据立方体中提取目标业务数据，包括：
    根据所述目标业务对象从所述数据立方体的所述第一索引条件中筛选出第一维度信息；在所述数据立方体中，所述第一维度信息对应多个业务数据，每个业务数据对应多个限定条件；
    根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据。
  13. 根据权利要求12的非易失性计算机可读存储介质，所述目标业务对象的限定条件为多个；所述根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据，包括：
    执行n次从所述多个限定条件中选取一个或多个限定条件进行组合，每次组合后得到一个条件集；其中，n为大于1的整数；
    分别根据每个条件集从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出一个目标业务数据，得到多个所述目标业务数据；
    所述向所述用户反馈所述目标业务数据，包括：
    根据所述条件集中的限定条件对所述多个目标业务数据进行优先级排序；
    向所述用户反馈排序后的多个所述目标业务数据。
  14. 根据权利要求13的非易失性计算机可读存储介质，所述根据所述条件集中的限定条件对所述多个目标业务数据进行优先级排序，包括：
    获取每个所述条件集中的每个限定条件的优先级；每个限定条件的优先级由***按照预设规则确定；
    分别将每个所述条件集中的限定条件的优先级进行比较，按照限定条件的优先级排序对所述目标业务数据进行优先级排序。
  15. 根据权利要求9的非易失性计算机可读存储介质，所述采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的 检索条件，包括：
    对所述各个分词进行语义分析，根据每个分词的语义筛选出所述搜索文本的关键词，根据所述关键词确定出所述搜索文本的检索条件。
  16. 一种计算机设备，包括：
    一个或多个处理器；
    存储器；
    一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行一种业务查询方法，所述业务查询方法包括：
    读取用户输入的用于业务查询的搜索文本；
    提取所述搜索文本中的分词，根据提取的所述分词得到分词组；
    采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件；
    根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，向所述用户反馈所述目标业务数据。
  17. 根据权利要求16所述的计算机设备，所述检索条件包括检索的目标业务对象以及所述目标业务对象的限定条件；所述采用语义分析方法对所述分词组的各个分词进行语义分析，确定出所述搜索文本的检索条件，根据所述检索条件从数据立方体中提取目标业务数据，包括：
    对所述各个分词进行语义分析，得到每个分词对应的语义；
    通过分析所有分词对应的语义以及所述搜索文本的语句结构，确定出所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件；
    根据所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件从数据立方体中提取目标业务数据。
  18. 根据权利要求17所述的计算机设备，所述数据立方体根据以下方式确定：
    获取多个业务的业务对象以及每个业务对象的限定条件；
    将所述多个业务的业务对象作为第一索引条件，所述业务对象的限定条件作为第二索引条件，根据所述第一索引条件和所述第二索引条件确定 所述数据立方体的维度数量以及每个维度的检索信息；其中，所述第二索引条件确定出一条或多条维度，所述第一索引条件确定出一条维度；
    根据所述维度数量和所述每个维度的检索信息确定出所述数据立方体。
  19. 根据权利要求18所述的计算机设备，所述数据立方体根据以下方式确定：
    所述根据所述目标业务对象和所述目标业务对象的限定条件从数据立方体中提取目标业务数据，包括：
    根据所述目标业务对象从所述数据立方体的所述第一索引条件中筛选出第一维度信息；在所述数据立方体中，所述第一维度信息对应多个业务数据，每个业务数据对应多个限定条件；
    根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据。
  20. 根据权利要求19所述的计算机设备，所述目标业务对象的限定条件为多个；所述根据所述目标业务对象的限定条件从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出所述目标业务数据，包括：
    执行n次从所述多个限定条件中选取一个或多个限定条件进行组合，每次组合后得到一个条件集；其中，n为大于1的整数；
    分别根据每个条件集从所述第一维度信息对应的所述多个业务数据中筛选出一个目标业务数据，得到多个所述目标业务数据；
    所述向所述用户反馈所述目标业务数据，包括：
    根据所述条件集中的限定条件对所述多个目标业务数据进行优先级排序；
    向所述用户反馈排序后的多个所述目标业务数据。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112667904A (zh) * 2020-12-31 2021-04-16 深圳追一科技有限公司 文本处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114222000A (zh) * 2021-12-13 2022-03-22 中国平安财产保险股份有限公司 信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115563356A (zh) * 2022-09-30 2023-01-03 上海柯林布瑞信息技术有限公司 基于监控服务的***交互信息动态收集查询方法及装置

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111143661A (zh) * 2019-12-18 2020-05-12 深圳易伙科技有限责任公司 一种面向对象的语义检索方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050038812A1 (en) * 2003-08-11 2005-02-17 Tirpak Thomas M. Method and apparatus for managing data
CN106339382A (zh) * 2015-07-07 2017-01-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种业务对象的推送方法和装置
CN107908615A (zh) * 2017-10-17 2018-04-13 北京京东尚科信息技术有限公司 一种获取搜索词对应商品类目的方法和装置
CN108345686A (zh) * 2018-03-08 2018-07-31 广州赫炎大数据科技有限公司 一种基于搜索引擎技术的数据分析方法及***

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100925294B1 (ko) * 2007-10-24 2009-11-04 유민구 정보의 태그 데이터와 큐브 구조체를 이용하는 검색 시스템및 검색 방법
CN105404627B (zh) * 2014-09-11 2019-07-30 阿里巴巴集团控股有限公司 一种用于确定搜索结果的方法与设备
US9760657B2 (en) * 2015-02-19 2017-09-12 Adp, Llc Task based semantic search
CN108182204A (zh) * 2017-12-12 2018-06-19 链家网（北京）科技有限公司 基于房产交易多维度数据的数据查询的处理方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050038812A1 (en) * 2003-08-11 2005-02-17 Tirpak Thomas M. Method and apparatus for managing data
CN106339382A (zh) * 2015-07-07 2017-01-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种业务对象的推送方法和装置
CN107908615A (zh) * 2017-10-17 2018-04-13 北京京东尚科信息技术有限公司 一种获取搜索词对应商品类目的方法和装置
CN108345686A (zh) * 2018-03-08 2018-07-31 广州赫炎大数据科技有限公司 一种基于搜索引擎技术的数据分析方法及***

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112667904A (zh) * 2020-12-31 2021-04-16 深圳追一科技有限公司 文本处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114222000A (zh) * 2021-12-13 2022-03-22 中国平安财产保险股份有限公司 信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114222000B (zh) * 2021-12-13 2024-02-02 中国平安财产保险股份有限公司 信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115563356A (zh) * 2022-09-30 2023-01-03 上海柯林布瑞信息技术有限公司 基于监控服务的***交互信息动态收集查询方法及装置
CN115563356B (zh) * 2022-09-30 2023-07-18 上海柯林布瑞信息技术有限公司 基于监控服务的***交互信息动态收集查询方法及装置

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