一种知识推荐方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种知识推荐方法、装置、系统及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大数据、自然语言处理NLP、智能客服技术领域。具体实现方案为：获取终端设备提交的待解决问题；从预设知识库中，获取解决待解决问题的第一知识；基于第一知识的主题和预设知识库中其他知识的主题，确定每个其他知识与第一知识的关联评分；根据关联评分，从其他知识中，确定第一知识关联的第二知识；向终端设备推荐第二知识的标题和第一知识，其中，第一知识为待解决问题的答案，第二知识的标题为待解决问题的相关问题。的相关问题。的相关问题。

【技术实现步骤摘要】
一种知识推荐方法、装置、系统及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及大数据、自然语言处理NLP、智能客服
，具体涉及一种知识推荐方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着AI(Artificial Intelligence，人工智能)技术的发展与落地，智能客服成为代替人工客服的标准解决方案。知识推荐系统为智能客服的重要组件，用于为用户推荐问题的解决方案。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种知识推荐方法、装置、系统及存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种知识推荐方法，包括：
[0005]获取终端设备提交的待解决问题；
[0006]从预设知识库中，获取解决所述待解决问题的第一知识；
[0007]基于所述第一知识的主题和所述预设知识库中其他知识的主题，确定每个所述其他知识与所述第一知识的关联评分；
[0008]根据所述关联评分，从所述其他知识中，确定所述第一知识关联的第二知识；
[0009]向所述终端设备推荐所述第二知识的标题和所述第一知识，其中，所述第一知识为所述待解决问题的答案，所述第二知识的标题为所述待解决问题的相关问题。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种知识推荐装置，包括：
[0011]第一获取单元，用于获取终端设备提交的待解决问题；
[0012]第二获取单元，用于从预设知识库中，获取解决所述待解决问题的第一知识；
[0013]第一确定单元，用于基于所述第一知识的主题和所述预设知识库中其他知识的主题，确定每个所述其他知识与所述第一知识的关联评分；
[0014]第二确定单元，用于根据所述关联评分，从所述其他知识中，确定所述第一知识关联的第二知识；
[0015]推荐单元，用于向所述终端设备推荐所述第二知识的标题和所述第一知识，其中，所述第一知识为所述待解决问题的答案，所述第二知识的标题为所述待解决问题的相关问题。
[0016]根据本公开的第三方面，提供了一种知识推荐系统，包括：
[0017]至少一个处理器；以及
[0018]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0019]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一知识推荐方法。
[0020]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述任一知识推荐方法。
[0021]根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一知识推荐方法。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0023]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0024]图1是本公开实施例提供的知识推荐方法的第一种流程示意图；
[0025]图2是本公开实施例提供的关联知识的对话框的一种示意图；
[0026]图3是本公开实施例提供的知识推荐方法的第二种流程示意图；
[0027]图4是本公开实施例提供的热门问题推荐的对话框的一种示意图；
[0028]图5是本公开实施例提供的知识推荐方法的第三种流程示意图；
[0029]图6是本公开实施例提供的候选标题推荐的对话框的一种示意图；
[0030]图7是本公开实施例提供的知识推荐方法的第四种流程示意图；
[0031]图8是本公开实施例提供的知识推荐方法的第五种流程示意图；
[0032]图9是本公开实施例提供的知识推荐方法的第六种流程示意图；
[0033]图10是本公开实施例提供的知识推荐方法的第七种流程示意图；
[0034]图11是本公开实施例提供的目录问题的对话框的一种示意图；
[0035]图12是本公开实施例提供的知识推荐方法的第八种流程示意图；
[0036]图13是本公开实施例提供的知识推荐方法的第九种流程示意图；
[0037]图14是本公开实施例提供的知识推荐方法的第十种流程示意图；
[0038]图15是本公开实施例提供的知识推荐方法的第十一种流程示意图；
[0039]图16是本公开实施例提供的异构图的一种示意图；
[0040]图17是本公开实施例提供的知识推荐方法的第十二种流程示意图；
[0041]图18是本公开实施例提供的知识推荐装置的一种结构示意图；
[0042]图19是用来实现本公开实施例的知识推荐方法的知识推荐系统的第一种框图；
[0043]图20是用来实现本公开实施例的知识推荐方法的知识推荐系统的第二种框图。
具体实施方式
[0044]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0045]知识推荐系统为智能客服的重要组件，用于为用户推荐问题的解决方案。目前，知识推荐系统基于人工配置，向用户推荐问题的解决方案，具体为：知识推荐系统接收用户输入的待解答问题，从预先存储的问题与知识的对应关系中，确定待解答问题对应的目标知识，并获取预先配置的目标知识的关联知识，由关联知识的标题构成相关问题列表，将目标知识和相关问题列表推荐给用户。
[0046]上述知识推荐方法存在以下问题：
[0047]第一，适配场景单一仅支持知识关联问题场景下的知识推荐。
[0048]第二，需要人工为每条知识关联相关的知识，知识量越大，消耗的人力越多。
[0049]第三，人工关联推荐的相关知识具有片面性，特别是对于知识量级达到10万以上的大型知识库，人工很难掌握知识库中的所有知识，很难全局性为每条知识关联相关的知识，进而很难全局性为用户推荐相关知识。
[0050]为解决上述问题，本公开实施例提供了一种知识推荐方法，如图1所示，该方法可以应用于知识推荐系统。该知识推荐系统可以位于用户输入问题的终端设备上，终端设备为与用户进行人机交互的设备，可以为手机、PC(Personal Computer，个人计算机)和平板电脑等电子设备。该知识推荐系统也可以是一台独立的物理机，如知识推荐系统等。为方便理解，下面以知识推荐系统为执行主体进行说明，并不起限定作用。该知识推荐方法包括如下步骤：
[0051]步骤S11，获取终端设备提交的待解决问题。
[0052]本公开实施例中，用户可以向终端设备输入需要解决的问题，即待解决问题。终端设备将用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种知识推荐方法，包括：获取终端设备提交的待解决问题；从预设知识库中，获取解决所述待解决问题的第一知识；基于所述第一知识的主题和所述预设知识库中其他知识的主题，确定每个所述其他知识与所述第一知识的关联评分；根据所述关联评分，从所述其他知识中，确定所述第一知识关联的第二知识；向所述终端设备推荐所述第二知识的标题和所述第一知识，其中，所述第一知识为所述待解决问题的答案，所述第二知识的标题为所述待解决问题的相关问题。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取终端设备提交的待解决问题的步骤，包括：按照每种问题类型的预设权重，从该问题类型的问题池中，获取该问题类型的问题，作为热门问题；将获取的多个所述热门问题推荐给终端设备，以使所述终端设备从多个所述热门问题中确定目标热门问题；接收所述终端设备确定的所述目标热门问题，作为待解决问题。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述问题类型包括以下至少一种：第一高频问题的类型、第二高频问题的类型和预置问题的类型；所述第一高频问题为：预设时长内访问次数最高的第一预设数量个知识的标题；所述第二高频问题为：向所述终端设备推荐的知识所关联的知识中，所述预设时长内访问次数最高的所述第二预设数量个知识的标题。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取终端设备提交的待解决问题的步骤，包括：获取终端设备提交的候选文本；从预设知识库包括的知识的标题中，获取与所述候选文本匹配的多个候选标题；计算每个所述候选标题与所述候选文本的相似评分；将相似评分最高的第三预设数量个候选标题推荐给终端设备，以使所述终端设备从所述第三预设数量个候选标题中确定目标联想问题；接收所述终端设备确定的所述目标联想问题，作为待解决问题。5.根据权利要求4所述的方法，其中，从预设知识库包括的知识的标题中，获取与所述候选文本匹配的多个候选标题的步骤，包括：对所述候选文本进行分词，得到多个候选分词；从预设知识库包括的知识的标题中，获取包括候选分词的标题作为候选标题。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述计算每个所述候选标题与所述候选文本的相似评分的步骤，包括：计算每个候选标题关联的每个候选分词的第一系数与该候选分词的第二系数的比值，每个候选分词的第一系数为该候选分词在该候选标题中的出现次数，每个候选分词的第二系数为包括该候选分词的候选标题个数；针对每个候选标题，将该候选标题关联的所有候选分词的比值的和值作为该候选标题与所述候选文本的相似评分。
7.根据权利要求4或5所述的方法，其中，获取候选标题的查询算法有多种，则所述计算每个所述候选标题与所述候选文本的相似评分的步骤，包括：针对每种查询算法，计算采用该查询算法所获取的每个候选标题与所述候选文本的初始相似评分；针对每个候选标题，计算该候选标题的多个初始相似评分的和值，作为该候选标题与所述候选文本的相似评分。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取终端设备提交的待解决问题的步骤，包括：向终端设备推荐多个热门目录，以使所述终端设备以导航形式展示热门目录，并从所述热门目录中确定目标目录，所述热门目录为包括的多个知识的访问次数和值高于预设访问阈值的目录；接收所述终端设备提交的所述目标目录；向所述终端设备推荐所述目标目录下访问次数最高的第四预设数量个知识的标题，以使所述终端设备从所述目标目录下的标题中确定目标目录问题；接收所述终端设备确定的所述目标目录问题，作为待解决问题。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从预设知识库中，获取解决所述待解决问题的第一知识的步骤，包括：对所述待解决问题进行分词，得到多个目标分词；将所述多个目标分词转换为目标特征向量；计算所述目标特征向量与预设知识库中每个知识的标题的特征向量的相似度；将相似度最高的标题对应的知识作为第一知识。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述对所述待解决问题进行分词，得到多个目标分词的步骤，包括：对所述待解决问题进行分词，得到多个初始分词；对所述多个初始分词进行预处理，得到多个目标分词；所述预处理包括以下至少一项操作：去掉停用词，去掉过滤词，拼写纠错，加入初始分词的同义词。11.根据权利要求9所述的方法，还包括：将相似度最高的第五预设数量个标题中除所述第一知识的标题外的其他标题推荐给所述终端设备，以使所述终端设备以导航形式展示所述其他标题。12.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一知识的主题和所述预设知识库中其他知识的主题，确定每个所述其他知识与所述第一知识的关联评分的步骤，包括：将所述第一知识的主题映射至预设的多维特征空间，得到所述第一知识的第一特征向量；将所述预设知识库中每个其他知识的主题映射至所述预设的多维特征空间，得到每个其他知识的第二特征向量；计算所述第一特征向量与每个第二特征向量的余弦...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐凯旋，张祖亮，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：