政策知识的推荐方法、装置存储介质及处理器制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种政策知识的推荐方法，将政策咨询问题语句输入政策知识分类概率模型中，对政策咨询问题语句进行分类识别，得到政策咨询问题语句对应的至少一个知识标签以及每个知识标签匹配的概率，其中，政策知识分类概率模型为利用深度学习算法，对政策相关文件中的知识点语句进行分类学习所得到的，政策相关文件中的知识点语句预先基于知识标签体系进行了标注；根据政策咨询问题语句对应的知识标签以及每个知识标签匹配的概率，确定与政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句；向用户推送相关的政策相关文件和/或知识点语句。本发明专利技术利用自然语言处理技术和机器学习技术，为用户提供更智能、准确和细致的政策知识服务。

Recommended methods of policy knowledge, device storage medium and processor

【技术实现步骤摘要】
政策知识的推荐方法、装置存储介质及处理器
本专利技术涉及数据处理
，更具体的，涉及一种政策知识的推荐方法、装置、存储介质及处理器。
技术介绍
政府网站提供法律、法规、政策、规划等各种公文的展示和相应政策解读文件的展示。分了使人们能在政府网站中快速找到想要的政策文件，政府网站通过网站搜索功能提供关键词检索、时间排序、标题排序等实用功能。在一些政府部门提供的专业网站，例如地方政府人力资源与社会保障局的创业就业指导中心网站上，还会对相关政策文件和解读文件进行分类，提供分类展示和分类检索的功能。而对于不了解政策相关知识的人，仅通过分类、关键词检索等功能往往不能找到准确的政策文件。为了向人民群众提供更完整、更有条理和更准确的政策解读服务，还有部分政府网站提供问答的方式，通过用户的问题与问答系统中的问题进行最大匹配，为用户提供事先准备好的相应的答案，满足用户了解政策和解读文件内容的需求。但是，这种问答的知识服务方式主要基于字符串匹配的搜索技术，对政策和解读的全文以及问答系统中的问题和答案进行精确匹配，从而找到用户需要的包含关键词、特定词语和句子的政策和解读知识。这种方法需要用户输入准确的政策相关词语，才能获得较好的搜索效果，知识服务的方式不够智能。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的政策知识的推荐方法、装置、存储介质及处理器。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供的具体技术方案如下：一种政策知识的推荐方法，包括：接收用户输入的政策咨询问题语句；将所述政策咨询问题语句输入政策知识分类概率模型中，对所述政策咨询问题语句进行分类识别，得到所述政策咨询问题语句对应的至少一个知识标签以及每个知识标签匹配的概率，其中，所述政策知识分类概率模型为利用深度学习算法，对政策相关文件中的知识点语句进行分类学习所得到的，所述政策相关文件中的知识点语句预先基于知识标签体系进行了标注；根据所述政策咨询问题语句对应的知识标签以及与每个知识标签匹配的概率，确定与所述政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句；向用户推送所述相关的政策相关文件和/或知识点语句。可选的，在所述接收用户输入的政策咨询问题语句之前，所述方法还包括：解析政策相关文件，获得所述政策相关文件的知识体系属性，所述知识体系属性包括所述政策相关文件所属的种类、所处的层级以及相互间的关联性中的至少一种；基于所述知识体系属性将所述政策相关文件以知识树的形式进行表达和存储，得到政策知识体系；基于所述政策知识体系构建知识标签体系，所述知识标签体系由政策中的关键术语和/或定义型词语组成，用于表述所述政策知识体系的结构和内容。可选的，所述基于所述知识体系属性将所述政策相关文件以知识树的形式进行表达和存储，得到政策知识体系包括：为每个政策相关文件设置文件标识，以及为政策相关文件中的每个政策知识点语句设置知识点语句标识；基于所述知识体系属性，确定政策相关文件和/或知识点语句所属的种类、所处的层级和/或相互间的关联性；通过知识树中节点的属性信息表示所述政策相关文件和/或知识点语句所属的种类、所处的层级和/或相互间的关联性，从而建立起知识树中每个节点与文件标识和/或知识点语句标识之间的关联关系，以实现将政策相关文件和/或政策相关文件中的每个政策知识点语句以知识树的形式进行表达和存储，得到政策知识体系。可选的，所述方法还包括：基于预先构建的知识标签体系，采用机器识别和标注的方式对政策相关文件中的知识点语句进行标注，建立起知识标签体系与政策相关文件间的语义关联。可选的，所述根据所述政策咨询问题语句对应的知识标签以及与每个知识标签匹配的概率，确定与所述政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句，包括：按照知识标签匹配的概率对所述政策咨询问题语句对应的知识标签进行排序；根据知识标签的排序，选取预设数量的知识标签作为所述政策咨询问题语句对应的相关知识标签；根据所述相关知识标签在政策知识体系中进行检索，得到与所述相关知识标签对应的相关政策相关文件和/或知识点语句。可选的，所述根据所述政策咨询问题语句对应的知识标签以及与每个知识标签匹配的概率，确定与所述政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句，包括：在所述政策咨询问题语句对应的至少一个知识标签中，将知识标签的匹配概率大于预设阈值的知识标签确定为所述政策咨询问题语句对应的相关知识标签；根据所述相关知识标签在政策知识体系中进行检索，得到与所述相关知识标签对应的相关政策相关文件和/或知识点语句。可选的，所述方法还包括：获取待识别政策相关文件；将所述待识别政策相关文件输入所述政策知识分类概率模型中，对所述待识别政策相关文件中的知识点进行分类识别，得到所述待识别政策相关文件中每个知识点语句对应的最大概率知识标签；根据所述待识别政策相关文件中每个知识点对应的最大概率知识标签对所述待识别政策相关文件中每个知识点语句进行标注。一种政策知识的推荐装置，包括：用户问题接收单元，用于接收用户输入的政策咨询问题语句；用户问题识别单元，用于将所述政策咨询问题语句输入政策知识分类概率模型中，对所述政策咨询问题语句进行分类识别，得到所述政策咨询问题语句对应的至少一个知识标签以及每个知识标签匹配的概率，其中，所述政策知识分类概率模型为利用深度学习算法，对政策相关文件中的知识点语句进行分类学习所得到的，所述政策相关文件中的知识点语句预先基于知识标签体系进行了标注；政策知识确定单元，用于根据所述政策咨询问题语句对应的知识标签以及与每个知识标签匹配的概率，确定与所述政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句；政策知识推荐单元，用于向用户推送所述相关的政策相关文件和/或知识点语句。可选的，所述装置还包括：文件解析单元，用于解析政策相关文件，获得所述政策相关文件的知识体系属性，所述知识体系属性包括所述政策相关文件所属的种类、所处的层级以及相互间的关联性中的至少一种；政策文件表示单元，用于基于所述知识体系属性将所述政策相关文件以知识树的形式进行表达和存储，得到政策知识体系；标签体系构建单元，用于基于所述政策知识体系构建知识标签体系，所述知识标签体系由政策中的关键术语和/或定义型词语组成，用于表述所述政策知识体系的结构和内容。可选的，政策文件表示单元，具体用于为每个政策相关文件设置文件标识，以及为政策相关文件中的每个政策知识点语句设置知识点语句标识；基于所述知识体系属性，确定政策相关文件和/或知识点语句所属的种类、所处的层级和/或相互间的关联性；通过知识树中节点的属性信息表示所述政策相关文件和/或知识点语句所属的种类、所处的层级和/或相互间的关联性，从而建立起知识树中每个节点与文件标识和/或知识点语句标识之间的关联关系，以实现将政策相关文件和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种政策知识的推荐方法，其特征在于，包括：/n接收用户输入的政策咨询问题语句；/n将所述政策咨询问题语句输入政策知识分类概率模型中，对所述政策咨询问题语句进行分类识别，得到所述政策咨询问题语句对应的至少一个知识标签以及每个知识标签匹配的概率，其中，所述政策知识分类概率模型为利用深度学习算法，对政策相关文件中的知识点语句进行分类学习所得到的，所述政策相关文件中的知识点语句预先基于知识标签体系进行了标注；/n根据所述政策咨询问题语句对应的知识标签以及与每个知识标签匹配的概率，确定与所述政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句；/n向用户推送所述相关的政策相关文件和/或知识点语句。/n

【技术特征摘要】
1.一种政策知识的推荐方法，其特征在于，包括：
接收用户输入的政策咨询问题语句；
将所述政策咨询问题语句输入政策知识分类概率模型中，对所述政策咨询问题语句进行分类识别，得到所述政策咨询问题语句对应的至少一个知识标签以及每个知识标签匹配的概率，其中，所述政策知识分类概率模型为利用深度学习算法，对政策相关文件中的知识点语句进行分类学习所得到的，所述政策相关文件中的知识点语句预先基于知识标签体系进行了标注；
根据所述政策咨询问题语句对应的知识标签以及与每个知识标签匹配的概率，确定与所述政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句；
向用户推送所述相关的政策相关文件和/或知识点语句。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述接收用户输入的政策咨询问题语句之前，所述方法还包括：
解析政策相关文件，获得所述政策相关文件的知识体系属性，所述知识体系属性包括所述政策相关文件所属的种类、所处的层级以及相互间的关联性中的至少一种；
基于所述知识体系属性将所述政策相关文件以知识树的形式进行表达和存储，得到政策知识体系；
基于所述政策知识体系构建知识标签体系，所述知识标签体系由政策中的关键术语和/或定义型词语组成，用于表述所述政策知识体系的结构和内容。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述知识体系属性将所述政策相关文件以知识树的形式进行表达和存储，得到政策知识体系包括：
为每个政策相关文件设置文件标识，以及为政策相关文件中的每个政策知识点语句设置知识点语句标识；
基于所述知识体系属性，确定政策相关文件和/或知识点语句所属的种类、所处的层级和/或相互间的关联性；
通过知识树中节点的属性信息表示所述政策相关文件和/或知识点语句所属的种类、所处的层级和/或相互间的关联性，从而建立起知识树中每个节点与文件标识和/或知识点语句标识之间的关联关系，以实现将政策相关文件和/或政策相关文件中的每个政策知识点语句以知识树的形式进行表达和存储，得到政策知识体系。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于预先构建的知识标签体系，采用机器识别和标注的方式对政策相关文件中的知识点语句进行标注，建立起知识标签体系与政策相关文件间的语义关联。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述政策咨询问题语句对应的知识标签以及与每个知识标签匹配的概率，确定与所述政策咨询问题语句相关的政策相关文件和/或知识点语句，包括：
按照...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾炜，
申请(专利权)人：北京国双科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11