[發(fā)明專(zhuān)利]結(jié)合RPA與AI的搜索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011126674.8
• 申請(qǐng)日: 2020-10-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112231445A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-01-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 汪冠春;唐祥光;胡景超;胡一川;褚瑞;李瑋
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京來(lái)也網(wǎng)絡(luò)科技有限公司;北京奔影網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/33
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/33;G06F16/36;G06F40/295;G06F40/30
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

本公開(kāi)提供一種結(jié)合RPA與AI的搜索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及RPA、AI中的智能搜索領(lǐng)域。本公開(kāi)實(shí)施例提供的結(jié)合RPA與AI的搜索方法，包括通過(guò)采用NLP技術(shù)對(duì)接收到的問(wèn)題信息進(jìn)行語(yǔ)義分析，得到第一實(shí)體和條件；根據(jù)第一實(shí)體和條件，從知識(shí)圖譜中查找符合所述條件的第二實(shí)體；其中，知識(shí)圖譜中包括：第一實(shí)體和第二實(shí)體，第一實(shí)體指向至少一個(gè)第二實(shí)體，第二實(shí)體之間通過(guò)條件鏈路鏈接；將第二實(shí)體作為答案反饋給用戶(hù)端。從而可以根據(jù)問(wèn)題中設(shè)置的條件對(duì)知識(shí)圖譜中的多個(gè)第二實(shí)體進(jìn)行過(guò)濾，得到與問(wèn)題更加匹配的答案，提升搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)涉及智能搜索技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種結(jié)合RPA與AI的搜索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

機(jī)器人流程自動(dòng)化(Robotic Process Automation，簡(jiǎn)稱(chēng)RPA)是通過(guò)特定的“機(jī)器人軟件”，模擬人在計(jì)算機(jī)上的操作，按規(guī)則自動(dòng)執(zhí)行流程任務(wù)。

人工智能(Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI)是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。

知識(shí)圖譜是2012年谷歌提出的用于語(yǔ)義搜索的工具，知識(shí)圖譜能把客觀世界用網(wǎng)狀的結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出來(lái)，其基本組成單元是實(shí)體、關(guān)系、屬性。

現(xiàn)有技術(shù)中的知識(shí)圖譜一般是通過(guò)簡(jiǎn)單的關(guān)系特征描述實(shí)體和實(shí)體之間的聯(lián)系，然后在搜索時(shí)，基于關(guān)系特征查找到問(wèn)題實(shí)體對(duì)應(yīng)的答案實(shí)體。

然而，這種方式搜索得到的搜索結(jié)果比較寬泛，答案的定位精度不夠，無(wú)法在帶有多條件搜索的場(chǎng)景中進(jìn)行應(yīng)用，搜索結(jié)果的匹配度較差。

發(fā)明內(nèi)容

本公開(kāi)提供一種結(jié)合RPA與AI的搜索方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可以根據(jù)問(wèn)題中設(shè)置的條件對(duì)知識(shí)圖譜中的多個(gè)第二實(shí)體進(jìn)行過(guò)濾，得到與問(wèn)題更加匹配的答案，提升搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性。

第一方面，本公開(kāi)提供一種結(jié)合RPA與AI的搜索方法，包括：

采用NLP技術(shù)對(duì)接收到的問(wèn)題信息進(jìn)行語(yǔ)義分析，得到第一實(shí)體和條件；

根據(jù)所述第一實(shí)體和條件，從知識(shí)圖譜中查找符合所述條件的第二實(shí)體；其中，所述知識(shí)圖譜中包括：第一實(shí)體和第二實(shí)體，所述第一實(shí)體指向至少一個(gè)所述第二實(shí)體，所述第二實(shí)體之間通過(guò)條件鏈路鏈接；

將所述第二實(shí)體作為答案反饋給用戶(hù)端。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述采用NLP技術(shù)對(duì)接收到的問(wèn)題信息進(jìn)行語(yǔ)義分析，得到第一實(shí)體和條件，包括：

將所述問(wèn)題信息進(jìn)行分解，得到分詞序列；

根據(jù)所述分詞序列中各個(gè)分詞的詞性和語(yǔ)義，提取出第一實(shí)體和至少一個(gè)條件；其中，所述條件用于修飾所述第一實(shí)體。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，當(dāng)根據(jù)所述分詞序列中各個(gè)分詞的詞性和語(yǔ)義沒(méi)有提取出用于修飾所述第一實(shí)體的分詞時(shí)，將所述條件設(shè)置為不限制。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述根據(jù)所述第一實(shí)體和條件，從知識(shí)圖譜中查找符合所述條件的第二實(shí)體，包括：

從所述知識(shí)圖譜中定位所述第一實(shí)體的位置；

將所述第一實(shí)體作為起始節(jié)點(diǎn)，按照所述條件遍歷所有連通的搜索路徑；其中，所述搜索路徑由所述第一實(shí)體、所述第二實(shí)體以及條件鏈路鏈接而成；

查找位于所述搜索路徑終點(diǎn)位置的所述第二實(shí)體。

在一種可能的設(shè)計(jì)中，所述將所述第二實(shí)體作為答案反饋給用戶(hù)端，包括：

將位于所述搜索路徑終點(diǎn)位置的所有所述第二實(shí)體作為答案反饋給用戶(hù)端。