一种智能社区交互式服务方法及系统技术方案

本说明书涉及一种智能社区交互式服务系统及方法，涉及社区服务技术领域。该系统包括学习库、问答子系统和推送子系统，其中：学习库用于保存社区问答用户的个人信息、开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息；问答子系统用于生成对话模型，定期将新问答信息的满意度与对话模型对应的满意度进行对比，将满意度大于对话模型对应的满意度的新问答信息更新至学习库中；推送子系统用于根据社区问答用户的新问题和对话模型间的相似度推送与新问题相关联的问题；还用于通过分析学习库中社区问答用户的个人信息间的相似度对学习库中的社区问答用户进行分类，为同一类社区问答用户推送该类别社区问答用户所需的服务信息。用户推送该类别社区问答用户所需的服务信息。用户推送该类别社区问答用户所需的服务信息。

【技术实现步骤摘要】
一种智能社区交互式服务方法及系统


[0001]本专利技术属于社区服务
，具体涉及一种智能社区交互式服务方法及系统。

技术介绍

[0002]社区管理人手不够、工作效率低、数据重复填报、管理服务难以触达到住户等问题在疫情中尤为突出。目前，现有的社区交互式服务系统响应时间较长，并且，在服务过程中，系统应答用户迟钝或应答中断，给用户带来较差的服务体验。同时，现有的社区交互式服务系统对用户的服务精准性较差，服务效率较低。可见，现有的社区交互式服务系统的工作效率较低，不能满足社区工作人员以及社区用户的需求。

技术实现思路

[0003]本说明书的目的是提供一种智能社区交互式服务系统，以解决现有现有社区交互式服务系统的应答迟钝或应答中断、服务精准性差的问题。
[0004]为实现上述目的，本说明书采用如下技术方案：
[0005]一方面，本说明书提供一种智能社区交互式服务系统，包括学习库、问答子系统和推送子系统，上述问答子系统和上述推送子系统分别与上述学习库连接，其中：
[0006]上述学习库用于保存社区问答用户的个人信息、开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息，上述问答信息包括问答用户所提问题以及社区服务方对所提问题的应答信息；
[0007]上述问答子系统用于生成对话模型，定期将新问答信息的满意度与上述对话模型对应的满意度进行对比，将满意度大于上述对话模型对应的满意度的新问答信息更新至上述学习库中，上述对话模型根据开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息生成，上述对话模型为问答用户所提问题与社区服务方针对所提问题应答的解决方案间的对应关系；
[0008]上述推送子系统用于根据社区问答用户的新问题和上述对话模型间的相似度推送与上述新问题相关联的问题；还用于通过分析上述学习库中社区问答用户的个人信息间的相似度对上述学习库中的社区问答用户进行分类，为同一类社区问答用户推送该类别社区问答用户所需的服务信息。
[0009]另一方面，本说明书还提供一种智能社区交互式服务方法，应用于上述系统，方法包括：
[0010]学习库保存社区问答用户的个人信息、开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息，上述问答信息包括用户所提问题以及社区服务方对所提问题的应答信息；
[0011]上述问答子系统根据开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息生成对话模型，定期将新问答信息的满意度与上述对话模型对应的满意度进行对比，将满意度大于上述对话模型对应的满意度的新问答信息更新至上述学习库中；
[0012]上述推送子系统根据社区问答用户的新问题和上述对话模型间的相似度推送与
上述新问题相关联的问题；通过分析上述学习库中社区问答用户的个人信息间的相似度对上述学习库中的社区问答用户进行分类，为同一类社区问答用户推送该类别社区问答用户所需的服务信息。
[0013]基于上述任一技术方案，本说明书能够获得如下技术效果：
[0014]该系统通过持续向学习库中更新满意度较高的解决方案，达到响应速度快且不中断应答的效果，避免因系统无法识别问答用户所提问题所致使的应答迟钝或应答中断，或避免因系统识别出问答用户所提问题无法匹配到合适的解决方案导致的问答过程中断。另外，该系统还可通过分析问答用户所提的新问题，推送相似的问题，达到帮助问答用户进一步解决问题，提升问答用户的体验感，同时，还可通过对社区问答用户的个人信息进行聚类分析，为同一类社区问答用户推送其所需的服务信息，达到精准服务社区居民的效果。
附图说明
[0015]图1是本说明书实施例1提供的一种智能社区交互式服务系统的示意图；
[0016]图2是本说明书实施例2提供的一种智能社区交互式服务方法的流程图。
具体实施方式
[0017]以下结合附图和具体实施例对本说明书作进一步详细说明，根据下面说明和权利要求书，本说明书的优点和特征将更清楚。需要说明的是，附图均采用非常简化的形式且均适用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本说明书实施例的目的。
[0018]需要说明的是，为了清楚地说明本说明书的内容，本专利技术特举多个实施例以进一步阐释本专利技术的不同实现方式，其中，该多个实施例是列举式而非穷举式。此外，为了说明的简洁，前实施例中已提及的内容往往在后实施例中予以省略，因此，后实施例中未提及的内容可相应参考前实施例。
[0019]请参照图1，图1所示为本说明书的一实施例提供的一种智能社区交互式服务系统示意图。
[0020]包括学习库102、问答子系统104和推送子系统106，上述问答子系统104和上述推送子系统106分别与上述学习库102连接，其中：
[0021]上述学习库102用于保存社区问答用户的个人信息、开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息，上述问答信息包括问答用户所提问题以及社区服务方对所提问题的应答信息；
[0022]上述问答子系统104用于生成对话模型，定期将新问答信息的满意度与上述对话模型对应的满意度进行对比，将满意度大于上述对话模型对应的满意度的新问答信息更新至上述学习库中，上述对话模型根据开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息生成，上述对话模型为问答用户所提问题与社区服务方针对所提问题应答的解决方案间的对应关系；
[0023]上述推送子系统106用于根据社区问答用户的新问题和上述对话模型间的相似度推送与上述新问题相关联的问题；还用于通过分析上述学习库中社区问答用户的个人信息间的相似度对上述学习库中的社区问答用户进行分类，为同一类社区问答用户推送该类别社区问答用户所需的服务信息。
[0024]具体地，本实施例中，学习库中保存的社区问答用户的个人信息、开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息均通过湖仓一体技术进行存储，便于问答子系统和推送子系统从上述学习库中调用存储信息。
[0025]而社区问答用户的个人信息以及社区问答用户对应的问答信息可通过社区保存的历史档案(包括纸张档案以及电子档案)、语音记录等获取，以输入、扫描等方式录入学习库中，便于学习库、问答子系统、推荐子系统的进一步分析和调用。
[0026]在此需要值得一提的时，社区问答用户对应的问答信息可包括方言问答记录信息，并通过自然语音对应的通用算法技术对方言问答记录信息进行识别，生成所需的对话模型，避免因系统识别不出方言问题导致的应答中断的情况。其中自然语言对应的通用算法技术包括人工智能开源算法框架、语言预训练模型、语音识别、语音生成、自然语音理解、知识图谱、非监督自主学习以及自监督自主学习等技术。
[0027]问答子系统通过调用学习库中的开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息生成对话模型，并通过比对新问答信息的满意度和对话模型对应的满意度，向学习库中不断更新满意度较高的问答信息，满足问答用户的需求。即为，学习库中问答信息储备较为齐全，此时在识别出问答用户问题的条件下，快速应答，避免出现应答迟钝的情况。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能社区交互式服务系统，其特征在于，包括学习库、问答子系统和推送子系统，其中：所述学习库用于保存社区问答用户的个人信息、开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息，所述问答信息包括问答用户所提问题以及社区服务方对所提问题的应答信息；所述问答子系统用于生成对话模型，定期将新问答信息的满意度与所述对话模型对应的满意度进行对比，将满意度大于所述对话模型对应的满意度的新问答信息更新至所述学习库中，所述对话模型根据开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息生成，所述对话模型为问答用户所提问题与社区服务方针对所提问题应答的解决方案间的对应关系；所述推送子系统用于根据社区问答用户的新问题和所述对话模型间的相似度推送与所述新问题相关联的问题；还用于通过分析所述学习库中社区问答用户的个人信息间的相似度对所述学习库中的社区问答用户进行分类，为同一类社区问答用户推送该类别社区问答用户所需的服务信息。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述学习库包括获取模块、贝叶斯分类器以及数据融合模块，其中：所述获取模块用于获取社区问答用户对应的问答信息；所述贝叶斯分类器用于对所述社区问答用户对应的问答信息中的问题进行分类，并分别对分类类别添加标签，所述分类类别除包括该类别对应的问题之外，还包括与该类别对应的问题的关联信息，所述关联信息包括该类别对应的问题的提出时间以及解决方案；所述数据融合模块用于计算各标签间的语义相似度，在两个或多个标签的语义相似度大于预设相似度时，对比所述标签对应的问题与解决方案间的置信度与预设置信度，将置信度大于所述预设置信度的所述标签保存于所述学习库中。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述学习库还包括信息提取模块、数据二次融合模块以及数据编码模块，其中：所述信息提取模块用于提取各所述标签对应的非结构化属性信息以及结构化数据，所述非结构化属性信息包括社区问答用户所属类别、社区问答用户所提问题及该问题对应的解决方案、解决流程以及提出日期，所述结构化数据包括社区问答用户的年龄以及社区问答用户的居住地址；所述数据二次融合模块用于根据所述结构化数据与所述非结构化属性信息的关联性，对所述结构化数据和所述非结构化属性信息进行融合，获得融合数据；所述数据编码模块用于对所述融合数据进行编码，并保存于所述学习库中。4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述学习库还包括所述数据归类模块，用于将各所述标签分别归类至所述标签对应的社区服务事项，所述社区服务事项包括社区服务、社区管理、社区治安防控、生活服务。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述问答子系统还包括生成模块、计算模块、以及应答模块，所述学习库中还保存有开源社区的问答信息对应的问题解决方案的满意度以及社区问答用户对所提问题的解决方案的满意度，其中：所述生成模块用于根据所述开源社区的问答信息以及社区问答用户对应的问答信息
生成对话模型，所述对话模型为所述问答信息中的问题与解决方案的对应关系；所述计算模块用于通过隐含狄利克雷分布的方式提取所述对话模型中的潜在主题，生成各所述对话模型对应的主题分布；所述应答模块用于通过对社区问答用户的新问题与所述对话模型对应的主题分布进行主题词相似度分析，确定与所述社区问答用户的新问题相似的对话模型，将所述相似的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝强，王鹏飞，何鹄，邵元勋，白亚南，杜笑天，辛强，
申请(专利权)人：航天科工网络信息发展有限公司，
类型：发明
国别省市：