基于语义理解的信息处理方法技术

本申请涉及一种语义理解的信息处理方法

【技术实现步骤摘要】
基于语义理解的信息处理方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及信息处理
，特别是涉及一种基于语义理解的信息处理装置方法
、
装置
、
计算机设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]智能知识库是基于人工智能技术所构建的知识收集
、
知识更新
、
知识推荐
、
知识共享
、
知识交流于一体的知识管理体系
。
[0003]相关技术中，运用智能知识库建立的咨询服务管理平台，接收来自终端的查询请求信息，根据该查询请求信息在智能知识库中的检索对应的信息，并将该信息返回至对应的终端，以实现咨询服务的功能
。
[0004]然而，由于智能知识库缺乏基于语义理解对知识信息的分类，在应用场景中，难以准确且高效地对智能知识库的知识信息进行检索，未能根据信息分类实现服务分流，需要经常转接人工客服进行处理，因此，存在有数据检索效率低
、
自动化服务效率低的问题
。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高数据检索效率的基于语义理解的信息处理方法
、
装置
、
计算机设备和存储介质
。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于语义理解的信息处理方法，包括：
[0007]基于语义理解技术，根据源数据库中各个信息的结构
、
对话情境以及应用场景确认各个信息的信息类别，按照目标信息类别将对应的目标信息关联存储于智能知识库；
[0008]根据查询请求信息，在所述智能知识库检索与所述查询请求信息匹配的当前目标信息类别，根据当前目标信息类别提取对应的当前目标信息；
[0009]将所述当前目标信息返回至所述查询请求信息对应的终端，根据所述终端接收的对所述目标信息的用户反馈数据，确定所述查询请求信息与所述当前目标信息的匹配度信息；
[0010]获取语义训练模型，基于匹配度信息异常的目标信息确定所述语义训练模型的训练方向，根据所述训练方向对所述智能知识库的各个信息对应的匹配度信息进行训练，得到训练结果，根据所述训练结果对各个信息的信息类别进行优化
。
[0011]在其中一个实施例中，所述根据源数据库中各个信息的结构
、
信息之间的关联性以及应用场景确认各个信息的信息类别，包括：
[0012]根据信息的结构，确认信息为问答知识或文档知识的信息类别；
[0013]根据信息的对话情境，将应用于同一会话的信息确认为同一信息类别，且为会话类别；
[0014]根据信息的应用场景，将应用于同一场景的信息确认为同一信息类别，且为场景类别
。
[0015]在其中一个实施例中，所述根据查询请求信息，在所述智能知识库检索与所述查
询请求信息匹配的当前目标信息类别，包括：
[0016]根据所述查询请求信息提取关键词，在所述智能知识库快速检索与所述关键词匹配的第一目标信息类别；
[0017]根据所述查询请求信息涉及的应用场景或主题领域，在所述智能知识库中全面检索与所述查询请求信息匹配的第二目标信息类别；
[0018]所述第一目标信息和所述第二目标信息组成所述当前目标信息类别
。
[0019]在其中一个实施例中，所述根据所述终端接收的对所述目标信息的用户反馈数据，确定所述查询请求信息与所述当前目标信息的匹配度信息，包括：
[0020]若用户反馈所述查询请求信息匹配成功，则判定匹配成功率为1，将所述匹配成功率作为所述匹配度信息；
[0021]若用户反馈所述查询请求信息与所述当前目标信息匹配失败，则将所述查询请求信息重新进行检索与匹配，直至用户反馈所述查询请求信息与所述当前目标信息相匹配；
[0022]记录所述查询请求信息的匹配次数
、
每次匹配到的信息数量，将每次匹配到的信息数量的总和作为匹配到的信息总数量，将每次成功匹配到的信息数量的总和作为成功匹配到的信息总数量，将所述成功匹配到的信息总数量和所述匹配到的信息总数量的比值作为匹配成功率，将所述匹配成功率作为所述匹配度信息
。
[0023]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0024]在咨询业务场景下，根据所述查询请求信息，在所述智能知识库检索与所述查询请求信息匹配的实体信息，将所述实体信息返回至所述查询请求信息对应的终端；
[0025]在查办业务场景下，对所述查询请求信息中的实体信息进行验证和核查，得到结果信息，将所述结果信息返回至所述查询请求信息对应的终端
。
[0026]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0027]获取并分析用户搜索历史
、
点击行为和反馈信息，生成用户建议，并将所述用户建议返回至所述查询请求信息对应的终端
。
[0028]在其中一个实施例中，所述根据所述训练方向对所述智能知识库的各个信息对应的匹配度信息进行训练，包括：
[0029]在训练过程中，若当前信息对应的匹配度信息达到预设的阈值时，判定所述当前信息训练完成；
[0030]已完成训练的信息的数量达到预设的数量时，结束所述语义训练模型的训练过程；
[0031]所述语义训练模型输出训练后的信息类别，并将所述匹配度信息异常的目标信息对应的信息类别更新为所述训练后的信息类别
。
[0032]第二方面，本申请还提供了一种基于语义理解的信息处理装置，包括：
[0033]管理模块，用于基于语义理解技术，根据源数据库中各个信息的结构
、
对话情境以及应用场景确认各个信息的信息类别，按照目标信息类别将对应的目标信息关联存储于智能知识库；
[0034]匹配模块，用于根据查询请求信息，在所述智能知识库检索与所述查询请求信息匹配的当前目标信息类别，根据当前目标信息类别提取对应的当前目标信息；
[0035]实体模块，用于将所述当前目标信息返回至所述查询请求信息对应的终端，根据
所述终端接收的对所述目标信息的用户反馈数据，确定所述查询请求信息与所述当前目标信息的匹配度信息；
[0036]训练模块，用于获取语义训练模型，基于匹配度信息异常的目标信息确定所述语义训练模型的训练方向，根据所述训练方向对所述智能知识库的各个信息对应的匹配信息进行训练，得到训练结果，根据所述训练结果对各个信息的信息类别进行优化
。
[0037]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0038]基于语义理解技术，根据源数据库中各个信息的结构
、
对话情境以及应用场景确认各个信息的信息类别，按照目标信息类别将对应的目标信息关联存储于智能知识库；
[0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于语义理解的信息处理方法，其特征在于，包括：基于语义理解技术，根据源数据库中各个信息的结构
、
对话情境以及应用场景确认各个信息的信息类别，按照目标信息类别将对应的目标信息关联存储于智能知识库；根据查询请求信息，在所述智能知识库检索与所述查询请求信息匹配的当前目标信息类别，根据当前目标信息类别提取对应的当前目标信息；将所述当前目标信息返回至所述查询请求信息对应的终端，根据所述终端接收的对所述目标信息的用户反馈数据，确定所述查询请求信息与所述当前目标信息的匹配度信息；获取语义训练模型，基于匹配度信息异常的目标信息确定所述语义训练模型的训练方向，根据所述训练方向对所述智能知识库的各个信息对应的匹配度信息进行训练，得到训练结果，根据所述训练结果对各个信息的信息类别进行优化
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据源数据库中各个信息的结构
、
信息之间的关联性以及应用场景确认各个信息的信息类别，包括：根据信息的结构，确认信息为问答知识或文档知识的信息类别；根据信息的对话情境，将应用于同一会话的信息确认为同一信息类别，且为会话类别；根据信息的应用场景，将应用于同一场景的信息确认为同一信息类别，且为场景类别
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据查询请求信息，在所述智能知识库检索与所述查询请求信息匹配的当前目标信息类别，包括：根据所述查询请求信息提取关键词，在所述智能知识库快速检索与所述关键词匹配的第一目标信息类别；根据所述查询请求信息涉及的应用场景或主题领域，在所述智能知识库中全面检索与所述查询请求信息匹配的第二目标信息类别；所述第一目标信息和所述第二目标信息组成所述当前目标信息类别
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述终端接收的对所述目标信息的用户反馈数据，确定所述查询请求信息与所述当前目标信息的匹配度信息，包括：若用户反馈所述查询请求信息匹配成功，则判定匹配成功率为1，将所述匹配成功率作为所述匹配度信息；若用户反馈所述查询请求信息与所述当前目标信息匹配失败，则将所述查询请求信息重新进行检索与匹配，直至用户反馈所述查询请求信息与所述当前目标信息相匹配；记录所述查询请求信息的匹配次数
、
每次匹配到的信息数量，将每次匹配到的信息数量的总和作为匹配到的信息总数量，将每次成功匹配到的信息数量的总和作为成功匹配到的信息总数量，将所述成功匹配到的信息总数量和所述匹配到的信息总数量的比值作...

【专利技术属性】
技术研发人员：王婷婷，李智诚，陈琳，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：