[發明專利]一種基于學生意向的自動歸類分析方法及裝置

在審

• 申請號: 202010529614.4
• 申請日: 2020-06-11
• 公開（公告）號: CN111709864A
• 公開（公告）日: 2020-09-25
• 發明（設計）人: 海克洪;石教文
• 申請（專利權）人: 湖北美和易思教育科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06K9/62
• 代理公司: 武漢紅觀專利代理事務所(普通合伙) 42247
• 代理人: 李季

1.一種基于學生意向的自動歸類分析方法，其特征在于：包括以下步驟；

S1，獲取本地意向數據，從該本地意向數據中提取關鍵詞，根據該關鍵詞建立意向調查模型；

S2，根據該意向調查模型獲取學生意向調查數據，獲取本地數據分類規則，根據該本地數據分類規則對學生意向調查數據進行分類，將分類完的數據作為待分析數據；

S3，將該待分析數據發送至教師端，等待教師端的數據反饋，根據該數據反饋生成學生意向報表。

2.如權利要求1所述的基于學生意向的自動歸類分析方法，其特征在于：步驟S1中，獲取本地意向數據，從該本地意向數據中提取關鍵詞，根據該關鍵詞建立意向調查模型，還包括以下步驟，獲取本地意向數據，從該本地意向數據中提取關鍵詞，所述關鍵詞包括：知曉學費、認可咨詢師、認可學校、認可專業以及知曉填報志愿時間，根據該關鍵詞建立意向調查模型。

3.如權利要求2所述的基于學生意向的自動歸類分析方法，其特征在于：根據該關鍵詞建立意向調查模型，還包括以下步驟，將該關鍵詞進行組合，獲取多個關鍵詞組合式短語，并設定對應的評分標準，根據該關鍵詞組合式短語以及對應的評分標準建立意向調查模型。

4.如權利要求2所述的基于學生意向的自動歸類分析方法，其特征在于：步驟S2中，根據該意向調查模型獲取學生意向調查數據，獲取本地數據分類規則，根據該本地數據分類規則對學生意向調查數據進行分類，將分類完的數據作為待分析數據，還包括以下步驟，根據意向調查模型獲取學生初步意向數據，通過意向調查模型中的評分標準對該學生初步意向數據進行評分，獲取分數數據作為意向調查數據，獲取本地數據分類規則，根據該本地數據分類規則對學生意向調查數據進行分類，將分類完的數據作為待分析數據。

5.如權利要求4所述的基于學生意向的自動歸類分析方法，其特征在于：獲取本地數據分類規則，根據該本地數據分類規則對學生意向調查數據進行分類，將分類完的數據作為待分析數據，還包括以下步驟，獲取本地歷史分類數據以及對應的意向調查數據，所述分類數據包括：意向A、意向B、意向C以及意向D，根據該本地歷史分類數據以及對應的意向調查數據建立對應的聯系表作為本地數據分類規則，根據該本地數據分類規則對學生意向調查數據進行分類，將分類完的數據作為待分析數據。

6.如權利要求5所述的基于學生意向的自動歸類分析方法，其特征在于：步驟S3中，將該待分析數據發送至教師端，等待教師端的數據反饋，根據該數據反饋生成學生意向報表之前，還包括以下步驟，獲取本地歷史待分析數據以及對應的專業教師，并建立咨詢關系表，根據該咨詢關系表將該待分析數據發送至教師端，等待教師端的數據反饋，根據該數據反饋生成學生意向報表。

7.如權利要求6所述的基于學生意向的自動歸類分析方法，其特征在于：根據該咨詢關系表將該待分析數據發送至教師端，等待教師端的數據反饋，根據該數據反饋生成學生意向報表，還包括以下步驟，根據該咨詢關系表將該待分析數據發送至教師端，若收到教師端的數據反饋，所述數據反饋包括：愿意、不愿意、有意向以及無意向，根據該數據反饋生成學生意向報表并獲取該學生信息存入本地學生信息庫中。

8.一種基于學生意向的自動歸類分析裝置，其特征在于，所述基于學生意向的自動歸類分析裝置包括：

獲取模塊，用于獲取本地意向數據，從該本地意向數據中提取關鍵詞，根據該關鍵詞建立意向調查模型；

分類模塊，用于根據該意向調查模型獲取學生意向調查數據，獲取本地數據分類規則，根據該本地數據分類規則對學生意向調查數據進行分類，將分類完的數據作為待分析數據；

報表生成模塊，用于將該待分析數據發送至教師端，等待教師端的數據反饋，根據該數據反饋生成學生意向報表。