一种结合上下文的政策查询方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种结合上下文的政策查询方法、装置及电子设备，应用于服务器中，方法包括：响应于用户设备的政策查询操作，政策查询操作包括第一查询请求，判断第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度，第二查询请求为第一查询请求之前，用户发送的查询请求；获取第二查询请求的历史关键词；根据语句关联度以及历史关键词，修改第一查询请求的查询关键词，以得到修正关键词；根据修正关键词以及用户设备对应的账号信息，在预设政策数据库中获得政策查询结果。本申请通过采用上述方法，解决政策查询的过程中，无法实现多个连续问题之间的关联性回答，导致进行政策查询的用户不能够得到更加准确的查询结果的问题。够得到更加准确的查询结果的问题。够得到更加准确的查询结果的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种结合上下文的政策查询方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及信息查询的
，特别是涉及一种基结合上下文的政策查询方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着政府部门对于企业出台的扶持政策的增多，企业在进行各项政策的申报过程中，需要结合自身条件来查询符合申报要求的各类政策。在进行政策查询时，用户的问题往往会围绕一个政策主题来进行。政策查询的方式常常是基于用户的提问，再由查询系统给出与用户提问的关键词最接近的回答。
[0003]然而单凭一次的查询结果往往不能满足用户的提问需求，整个政策查询的过程中，无法实现连续提问，实现多个连续问题之间的关联性回答，使得进行政策查询的用户不能够得到更加准确的查询结果。
[0004]目前，亟需一种结合上下文的政策查询方法、装置及电子设备来解决当前技术存在的问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种结合上下文的政策查询方法、装置及电子设备，用于解决政策查询的过程中，单凭一次的查询结果往往不能满足用户的提问需求，无法实现多个连续问题之间的关联性回答，导致进行政策查询的用户不能够得到更加准确的查询结果的问题。
[0006]本申请第一方面提供一种结合上下文的政策查询方法，应用于服务器中，方法包括：响应于用户设备的政策查询操作，政策查询操作包括第一查询请求，判断第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度，第二查询请求为第一查询请求之前，用户发送的查询请求；获取第二查询请求的历史关键词；当语句关联度大于或等于预设语句关联度阈值时，确认第二查询请求与第一查询请求存在关联；根据历史关键词以及查询关键词的关联关系，对查询关键词的查询范围进行限定，以得到修正关键词；根据修正关键词以及用户设备对应的账号信息，在预设政策数据库中获得政策查询结果。
[0007]本申请通过采用上述方法，根据当前查询请求和在当前查询请求之前用户发送的查询请求的语句关联度，得到政策查询请求之间的关联程度，并进一步的根据历史关键词来对当前的查询请求进行修正，实现多个连续问题之间的关联性回答，保证政策查询的用户能够得到更加准确的查询结果。同时，在确认政策查询请求之间存在关联后，根据历史关键词以及查询关键词的关联关系，对查询关键词的查询范围进行限定，得到修正关键词，提高了后续通过关键词来获取查询结果的准确程度。
[0008]可选的，判断第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度，具体包括：根据第一查询请求的文本长度以及第二查询请求的文本长度，从多个预设语句关联度算法中选择一种或多种预设语句关联度算法，多个预设语句关联度算法包括文本相似度算法、词向量算法、语法分析算法以及语境分析算法；根据第一查询请求的语句结构以及第二查询请
求的语句结构，从一种或多种预设语句关联度算法中筛选出目标关联度算法；或者，根据第一查询请求的语句词性数以及第二查询请求的语句词性数，从一种或多种预设语句关联度算法中筛选出目标关联度算法，语句词性数用于表示语句中不同词性的词语出现的数量；采用目标语句关联度算法对第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度进行计算，得到语句关联度。
[0009]本申请通过采用上述方法，通过政策查询请求之间的文本长度、语句结构以及语句词性数，从多种预设语句关联度算法中选择出最适合的目标语句关联度算法，使得在对第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度进行计算得到更加精准的语句关联度的计算结果。
[0010]可选的，根据第二查询请求的文本长度以及第一查询请求的文本长度，从多个预设语句关联度算法中选择一种或多种预设语句关联度算法，具体包括：当第二查询请求的文本长度以及第一查询请求的文本长度均小于预设文本长度时，从多个预设语句关联度算法中选择文本相似度算法或语法分析算法；当第一查询请求的文本长度大于或等于预设文本长度时，从多个预设语句关联度算法中选择词向量算法或语境分析算法；当第二查询请求的文本长度大于或等于预设文本长度时，从多个预设语句关联度算法中选择词向量算法或语境分析算法。
[0011]本申请通过采用上述方法，根据政策查询请求的文本长度，选择更为合适的语句关联度算法，从而提高语句关联度的准确度。
[0012]可选的，根据第一查询请求的语句结构以及第二查询请求的语句结构，从一种或多种预设语句关联度算法中筛选出目标关联度算法，具体包括：当一种或多种预设语句关联度算法包括相似度算法和语法分析算法时，判断第二查询请求的语句结构以及第一查询请求的语句结构之间的语句结构相似度；当语句结构相似度大于或等于预设语句结构相似度时，将文本相似度算法确定为目标关联度算法；当语句结构相似度小于预设语句结构相似度时，将语法分析算法确定为目标关联度算法。
[0013]可选的，根据第一查询请求的语句词性数以及第二查询请求的语句词性数，从一种或多种预设语句关联度算法中筛选出目标关联度算法，具体包括：当一种或多种预设语句关联度算法包括词向量算法和语境分析算法时，获取第二查询请求的语句词性数以及第一查询请求的语句词性数；当第二查询请求的语句词性数或者第一查询请求的语句词性数大于或等于预设语句词性数时，将语境分析算法确定为目标关联度算法。
[0014]可选的，根据修正关键词以及用户设备对应的账号信息，在预设政策数据库中获得政策查询结果，具体包括：根据修正关键词，从预设政策数据库中获得初步政策查询结果；查询用户设备对应的账号信息，根据用户设备对应的账号信息，对初步政策查询结果进行修正，得到政策查询结果。
[0015]本申请通过采用上述方法，根据修正关键词，从预设政策数据库中获得初步政策查询结果之后，通过用户的账号信息，对初步政策查询结果进行修正，得到更为匹配用户账号信息的政策查询结果。
[0016]可选的，当语句关联度小于预设语句关联度阈值时，确认第二查询请求与第一查询请求不存在关联；将第一查询请求的查询关键词确定为修正关键词。
[0017]本申请第二方面提供一种结合上下文的政策查询装置，装置包括判断单元、获取
单元、语句判断单元、关键词修改单元以及结果查询单元；判断单元，用于响应于用户设备的政策查询操作，政策查询操作包括第一查询请求，判断第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度，第二查询请求为第一查询请求之前，用户发送的查询请求；获取单元，用于获取第二查询请求的历史关键词；语句判断单元，用于当语句关联度大于或等于预设语句关联度阈值时，确认第二查询请求与第一查询请求存在关联；关键词修改单元，用于根据历史关键词以及查询关键词的关联关系，对查询关键词的查询范围进行限定，以得到修正关键词；结果查询单元，用于根据修正关键词以及用户设备对应的账号信息，在预设政策数据库中获得政策查询结果。
[0018]可选的，判断单元包括第一判断模块、第二判断模块、第三判断模块以及关联度计算模块；第一判断模块，用于根据第一查询请求的文本长度以及第二查询请求的文本长度，从多个预设语句关联度算法中选择一种或多种预设语句关联度算法，多个预设语句关联度算法包括文本相似本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合上下文的政策查询方法，其特征在于，应用于服务器中，所述方法包括：响应于用户设备的政策查询操作，所述政策查询操作包括第一查询请求，判断所述第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度，所述第二查询请求为所述第一查询请求之前，用户发送的查询请求；获取所述第二查询请求的历史关键词；当所述语句关联度大于或等于预设语句关联度阈值时，确认所述第二查询请求与所述第一查询请求存在关联；根据所述历史关键词以及所述查询关键词的关联关系，对所述查询关键词的查询范围进行限定，以得到修正关键词；根据所述修正关键词以及所述用户设备对应的账号信息，在预设政策数据库中获得政策查询结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断第一查询请求与第二查询请求之间的的语句关联度，具体包括：根据所述第一查询请求的文本长度以及所述第二查询请求的文本长度，从多个预设语句关联度算法中选择一种或多种所述预设语句关联度算法，多个所述预设语句关联度算法包括文本相似度算法、词向量算法、语法分析算法以及语境分析算法；根据所述第一查询请求的语句结构以及所述第二查询请求的语句结构，从一种或多种所述预设语句关联度算法中筛选出目标关联度算法；或者，根据所述第一查询请求的语句词性数以及所述第二查询请求的语句词性数，从一种或多种所述预设语句关联度算法中筛选出所述目标关联度算法，语句词性数用于表示语句中不同词性的词语出现的数量；采用所述目标语句关联度算法对所述第一查询请求与所述第二查询请求之间的的语句关联度进行计算，得到所述语句关联度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二查询请求的文本长度以及所述第一查询请求的文本长度，从多个预设语句关联度算法中选择一种或多种所述预设语句关联度算法，具体包括：当所述第二查询请求的文本长度以及所述第一查询请求的文本长度均小于预设文本长度时，从多个预设语句关联度算法中选择所述文本相似度算法或所述语法分析算法；当所述所述第一查询请求的文本长度大于或等于预设文本长度时，从多个预设语句关联度算法中选择所述词向量算法或所述语境分析算法；当所述第二查询请求的文本长度大于或等于预设文本长度时，从多个预设语句关联度算法中选择所述词向量算法或所述语境分析算法。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一查询请求的语句结构以及所述第二查询请求的语句结构，从一种或多种所述预设语句关联度算法中筛选出目标关联度算法，具体包括：当一种或多种所述预设语句关联度算法包括所述相似度算法和所述语法分析算法时，判断所述所述第二查询请求的语句结构以及所述第一查询请求的语句结构之间的语句结构相似度；当所述语句结构相似度大于或等于预设语句结构相似度时，将所述文本相似度算法确
定为所述目标关联度算法；当所述语句结构...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍斯宁，曹运佳，刘欢，邹水林，
申请(专利权)人：企知道科技有限公司，
类型：发明
国别省市：