[發(fā)明專利]一種問題庫分析方法和裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011041970.8 | 申請日： | 2020-09-28 |
| 公開（公告）號： | CN112115234A | 公開（公告）日： | 2020-12-22 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 陸維陽 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/33 | 分類號： | G06F16/33;G06F16/36;G06F16/35;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127 | 代理人： | 吳學鋒;呂俊剛 |
| 地址： | 100818 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 題庫 分析 方法 裝置 | ||
1.一種問題庫分析方法，其特征在于，包括：
采集歷史批次問題庫的原始問題及對應的問題解決方案數(shù)據(jù)；
根據(jù)歷史批次問題庫的原始問題及對應的問題解決方案數(shù)據(jù)，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫；
獲取問題描述進行自然語言處理分析，提取查詢條件；
根據(jù)查詢條件在問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫中檢索，獲得多個按照問題匹配度排序的問題解決方案；
根據(jù)用戶對問題解決方案的反饋，去除匹配度低于設(shè)定閾值的問題解決方案，確定展示問題解決方案；
將展示問題解決方案與問題描述反饋至問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫，對問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫進行更新。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)歷史批次問題庫的原始問題及對應的問題解決方案數(shù)據(jù)，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫，包括：
對歷史批次問題庫的原始問題及對應的問題解決方案數(shù)據(jù)進行聚類分析，刪除重復項，確定問題庫分類數(shù)據(jù)；
對問題庫分類數(shù)據(jù)進行語義處理，使用自然語言處理方法對語義處理后的問題庫分類數(shù)據(jù)提取語干，生成系統(tǒng)屬性CSV文件；
采集系統(tǒng)關(guān)鍵文件，預處理為統(tǒng)一的系統(tǒng)關(guān)系CSV文件；
根據(jù)系統(tǒng)屬性CSV文件和系統(tǒng)關(guān)系CSV文件，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，根據(jù)系統(tǒng)屬性CSV文件和系統(tǒng)關(guān)系CSV文件，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫，包括：
以O(shè)WL語言建立知識圖譜關(guān)系模型；
將系統(tǒng)屬性CSV文件和系統(tǒng)關(guān)系CSV文件導入知識圖譜關(guān)系模型，把實體、屬性、關(guān)系按照實體-關(guān)系-實體三元組和實體-屬性值對的方式，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，查詢條件，包括：查詢實體、查詢屬性、查詢關(guān)系；
根據(jù)查詢條件在問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫中檢索，獲得多個按照問題匹配度排序的問題解決方案，包括：
根據(jù)查詢條件中的查詢實體、查詢屬性、查詢關(guān)系，在問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫中與實體-關(guān)系-實體三元組和實體-屬性值對進行匹配，智能預測獲得多個問題解決方案；
將多個問題解決方案按照匹配度由大至小排列，確定多個按照問題匹配度排序的問題解決方案。
5.一種問題庫分析裝置，其特征在于，包括：
數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集歷史批次問題庫的原始問題及對應的問題解決方案數(shù)據(jù)；
知識圖譜建立模塊，用于根據(jù)歷史批次問題庫的原始問題及對應的問題解決方案數(shù)據(jù)，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫；
語義處理模塊，用于獲取問題描述進行自然語言處理分析，提取查詢條件；
知識圖譜分析模塊，用于根據(jù)查詢條件在問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫中檢索，獲得多個按照問題匹配度排序的問題解決方案；
知識圖譜優(yōu)化模塊，用于根據(jù)用戶對問題解決方案的反饋，去除匹配度低于設(shè)定閾值的問題解決方案，確定展示問題解決方案；
知識圖譜更新模塊，用于將展示問題解決方案與問題描述反饋至問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫，對問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫進行更新。
6.如權(quán)利要求5所述的裝置，其特征在于，知識圖譜建立模塊，具體用于：
對歷史批次問題庫的原始問題及對應的問題解決方案數(shù)據(jù)進行聚類分析，刪除重復項，確定問題庫分類數(shù)據(jù)；
對問題庫分類數(shù)據(jù)進行語義處理，使用自然語言處理方法對語義處理后的問題庫分類數(shù)據(jù)提取語干，生成系統(tǒng)屬性CSV文件；
采集系統(tǒng)關(guān)鍵文件，預處理為統(tǒng)一的系統(tǒng)關(guān)系CSV文件；
根據(jù)系統(tǒng)屬性CSV文件和系統(tǒng)關(guān)系CSV文件，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫。
7.如權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，知識圖譜建立模塊，還用于：
以O(shè)WL語言建立知識圖譜關(guān)系模型；
將系統(tǒng)屬性CSV文件和系統(tǒng)關(guān)系CSV文件導入知識圖譜關(guān)系模型，把實體、屬性、關(guān)系按照實體-關(guān)系-實體三元組和實體-屬性值對的方式，建立問題庫知識圖譜數(shù)據(jù)庫。
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