CN110019813B

CN110019813B - 寿险案例检索方法、检索装置、服务器及可读存储介质

Info

Publication number: CN110019813B
Application number: CN201810544741.4A
Authority: CN
Inventors: 丁志勇
Original assignee: Ping An Life Insurance Company of China Ltd
Current assignee: Ping An Life Insurance Company of China Ltd
Priority date: 2018-05-30
Filing date: 2018-05-30
Publication date: 2023-07-25
Anticipated expiration: 2038-05-30
Also published as: CN110019813A

Abstract

本发明公开了一种寿险案例检索方法、检索装置、服务器及计算机可读存储介质，该寿险案例检索方法包括：当检测到外界输入的词组为案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度；按照所述第一检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。本发明使得检索更为精细化，避免了大量检索出无效的寿险案例，提高了保险案例管理的检索效率。

Description

寿险案例检索方法、检索装置、服务器及可读存储介质

技术领域

本发明涉及检索技术领域，尤其涉及一种寿险案例检索方法、检索装置、服务器及计算机可读存储介质。

背景技术

传统的寿险案例处理流程通常会制作成相关案例存储在服务器上，以供开发人员进行参考学习。但是，随着寿险业务越来越精细化，寿险业务相关案例的数量也随之越来越多。而庞大的案例数据量对开发人员的参考学习过程也造成了极大的阻碍。

例如开发人员在具体的实际业务时，面对庞大的案例数据量，往往难以选择参照哪一个案例进行学习参照。可能最终的参照案例不符合实际情况，导致开发人员无法快速学习到相关业务处理流程，降低了开发人员的工作效率。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种寿险案例检索方法、检索装置、服务器及计算机可读存储介质，旨在解决庞大的参考案例无法让开发人员快速学习相关业务的处理流程，导致工作效率降低的技术问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种寿险案例检索方法，所述寿险案例检索方法包括：

当接收到案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；

将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度；

按照所述第一检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。

优选地，所述将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度的步骤包括：

根据案例关键词的输入顺序确定与所述案例关键词对应的关键词标签的优先级；

获取与所述优先级对应的优先权重值，并将所述优先权重值作为所述关键词标签的优先权重值；

将所述各个寿险案例的技术标签分别与所述各个关键词标签进行优先权重值匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

获取所述各个技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值；

分别将各个寿险案例中技术标签的预设权重值与相互映射的关键词标签的优先权重值进行乘积求和，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

优选地，所述获取所述各个技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值的步骤包括：

获取各个技术标签在对应的寿险案例中的出现频次；

获取各个技术标签在所有寿险案例中的出现频率；

根据出现频次和出现频率确定各个技术标签的预设权重值。

优选地，所述关键词标签包括解析标签和关联标签，所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签的步骤包括：

将所述案例关键词与进行字符匹配和语义匹配，以获得解析标签；

从所有技术标签中获取与解析标签语义关联的第一技术标签；

根据第一技术标签在所有寿险案例中的出现频次，计算第一技术标签的关联权重值；

确定所有第一技术标签中关联权重值大于预设阈值的所有第二技术标签；

将所述第二技术标签设为关联标签。

优选地，所述方法还包括：

当接收到案例风格时，将所述案例风格与预设数据库中的各个寿险案例的风格标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第二检索匹配度；

按照所述第二检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。

优选地，所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类的步骤之前还包括：

若所述案例关键词是基于预先显示的预设数据库中所有寿险案例的技术标签进行输入的，则获取用户基于所述技术标签选取的确认标签，并获得与所述确认标签相匹配的目标寿险案例；

根据所述确认标签在所述第一寿险案例中的出现频率计算所述确认标签与所述目标寿险案例的关联匹配度，按照所述关联匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例；

若所述案例关键词是基于预设输入框进行输入的，则进入所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类的步骤。

本发明还提供一种检索装置，所述检索装置包括：

接收模块，用于当接收到案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；

第一匹配模块，用于将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度；

第一输出模块，用于按照所述第一检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种服务器，所述服务器包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的寿险案例检索程序，所述寿险案例检索程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有寿险案例检索程序，其中所述寿险案例检索程序被处理器执行时，实现如上述的寿险案例检索方法的步骤。

本发明通过当接收到案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度；按照所述第一检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。本发明相对于已有的搜索引擎的关键词匹配，对当前保险案例处理流程进行了技术改善，区别于普通的办公oa系统检索以及系统文案检索，本发明对关键词进行拆分，使得检索更为精细化，避免了大量检索出无效的寿险案例，提高了保险案例管理的检索效率。同时，将该方案应用到特定的寿险行业中，当前并未有相关案例，针对行业应用场景改进以及标签关联上的技术特征而言，本发明在寿险行业上的应用场景更为精细化。

附图说明

图1为本发明寿险案例检索方法第一实施例的流程示意图；

图2为图1中步骤S20的细化流程示意图；

图3为本发明检索装置的功能模块示意图；

图4为本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的服务器结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种寿险案例检索方法，在寿险案例检索方法第一实施例中，参照图1，所述寿险案例检索方法包括：

步骤S10，当接收到案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；

本发明旨在解决庞大的参考案例无法让开发人员快速学习相关业务的处理流程，导致工作效率降低的技术问题。

本实施例可应用于检索装置，所述装置中存在有预设数据库，所述预设数据保存有大量的寿险案例，所述寿险案例均是经过处理并备案在预设数据库中的业务处理流程案例。在本实施例中，对寿险案例的检索需要通过寿险案例的技术标签进行识别匹配，而不同的寿险案例所对应的技术标签可能是不一样的。为方便区分，检索装置将先获取到预设数据库中所有寿险案例的所有技术标签。所述技术标签指的是检索装置在录入寿险案例时对寿险案例的案例内容进行关键词区分的技术类别。例如寿险案例a是关于万能险的介绍说明，那么装置可将万能险作为寿险案例a的技术标签。当然，单一寿险案例中可以包括多个技术标签。

用户可输入所需的案例关键词，该案例关键词代表当前用户想要了解的业务流程。此时检索装置会接收并判定外界输入的词组是否为案例关键词，若是，则通过预设的分类规则对案例关键词进行解析，以得到关键词标签。

所述分类规则是对案例关键词进行预处理的处理机制，指的是将案例关键词进行分析，获取其具体含义，并在预设数据库中进行词义匹配，得到符合该案例关键词定义的技术标签。而这个技术标签，即为关键词标签，代表了该案例关键词所涉及到的技术需求。

所述关键词标签包括解析标签和关联标签，所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签的步骤包括：

步骤S11，将所述案例关键词与所有技术标签进行字符匹配和语义匹配，以获得解析标签；

具体地，关键词标签分为两种，一种是由案例关键词解析后得到的解析标签，一种是通过对解析标签进行预处理后得到的关联标签。首先，解析标签可通过将案例关键词与所有技术标签进行字符匹配获得以及基于语义匹配获得。

例如，1、字符匹配：用户想要学习查看关于分红险的权益处理流程，则可向检索装置输入“分红险权益”的案例关键词。装置将对案例关键词进行解析分类，例如，“分红险权益”可根据预设数据库中技术标签进行分类，如技术标签中包括“分红险”和“权益”两种类别，而这两种类别正好能在关键词“分红险权益”中匹配到。此时，“分红险权益”的解析标签即为“分红险”和“权益”；

2、语义匹配：用户输入“利随本清”的案例关键词，而在解析分类之后，装置未检测到数据库中存在与该案例关键词直接关联的技术标签。但数据库中存在一个语义映射表，并且在语义映射表中包括有案例关键词“利随本清”，且该关键词与一个标签“一次还本付息”相互映射。也就是说，“利随本清”等同于关联标签“一次还本付息”。那么该关联标签即将纳入关键词标签的范畴。

步骤S12，从所有技术标签中获取与解析标签语义关联的第一技术标签；

步骤S13，根据第一技术标签在所有寿险案例中的出现频次，计算第一技术标签的关联权重值；

在预设数据库中，解析标签可能具有对应关联关系的第一技术标签。关联关系指的是在众多的寿险案例中经常出现两个或两个以上的技术标签一起出现，而这种同步出现的现象代表所述技术标签具有关联关系。

例如解析标签“分红险”所属的寿险案例中经常出现“权益计算”和“分红计算”的技术标签，并且，解析标签“权益”所属的寿险案例中也经常出现“权益计算”和“分红计算”的技术标签。因此，所有技术标签中，与解析标签“分红险”和“权益”均有关联关系的第一技术标签即为“权益计算”和“分红计算”。为提高检索装置的检索效率，本实施例中，当第一技术标签为两个以上时，检索装置将只确定其中一个作为关联标签。具体过程为，装置将计算第一技术标签与解析标签之间的关联权重值。所述关联权重值指的是第一技术标签与解析标签同时出现的频次。例如，第一技术标签中，“权益计算”和“分红计算”分别与解析标签同时出现的频次为35和42，也就是说，“权益计算”同时与解析标签“分红险”和“权益”在所有寿险案例中出现的次数相比较“分红计算”更多。那么“权益计算”的关联权重值将大于“分红计算”。通常地，关联权重值的确定可通过频次与总寿险案例数进行计算，例如关联权重值＝频次/总寿险案例数。基于以上算法，检索装置可获得各个第一技术标签与解析标签之间的关联权重值。

步骤S14，确定所有第一技术标签中关联权重值大于预设阈值的所有第二技术标签；

步骤S15，将所述第二技术标签设为关联标签。

在获取到各个第一技术标签的关联权重值之后，装置可对所有关联权重值进行筛选判定。本实施例中设定了一个预设阈值，该预设阈值代表了关联权重值的最低门限值，假设所有第一技术标签的关联权重值低于该预设阈值，证明当前其他标签与解析标签的关联程度不达标。通过对关联权重值的比对，检索装置可从第一技术标签中确定下当前关联权重值大于预设阈值的所有第二技术标签。例如，预设阈值是47％，则第一技术标签只有大于47％时，才会被确定为第二技术标签。所述第二技术标签即为关联标签，代表与解析标签关联强度较强的其他技术标签。

步骤S20，将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度；

在确定下关键词标签之后，关键词标签即为本次检索过程中的参考数据。预设数据库中的技术标签可能成千上万，装置需要先确定技术标签中与关键词标签一致的目标技术标签。例如关键词标签为“利随本清”，相对应的在寿险业务中，“利随本清”即为与关键词标签对应的目标技术标签。

此时，装置将把各个寿险案例的目标技术标签分别与关键词便签进行匹配，以得到该寿险案例的第一检索匹配度。例如关键词标签为A1、A2、A3，而对应的某寿险案例的目标技术标签为a1，a2，a3。这里获取第一检索匹配度的方式是获取A1与在本寿险案例中的a1的匹配度1、A2与在本寿险案例中的a2的匹配度2以及A3与在本寿险案例中的a3的匹配度3，将匹配度1、匹配度2和匹配度3进行加法计算，从而获得第一检索匹配度。

进一步地，所述方法还包括：

步骤a，当接收到案例风格时，将所述案例风格与预设数据库中的各个寿险案例的风格标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第二检索匹配度；

步骤b，按照所述第二检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。

进一步地，用户可能对所要检索的寿险案例存在自定义要求，例如用户希望检索到的寿险案例具备较多的实例举证，通过举证来形象解析每一步执行步骤的功能效用，而不是单纯的理论分析。那么用户可向检索装置输入想要检索到的案例风格，例如想要检索的寿险案例中包含有较多的实例举证，即可输入“实例举证”的功能需求。而这个步骤需要将案例风格与预设数据库中的各个寿险案例的风格标签进行匹配，其匹配原理与步骤S20相同，区别在于该步骤以案例风格和风格标签为主。

检索装置将会在预设数据库中的所有寿险案例进行筛选，并根据案例风格筛选出所有寿险案例中实例举证篇幅较多的合格的寿险案例，同时获取到所述合格的寿险案例中的所有技术标签。通过将案例风格与风格标签相互匹配，得到各寿险案例的第二检测匹配度。该第二检索匹配度反映了寿险案例的风格标签与案例风格的映射程度。获取到各寿险案例的第二检索匹配度之后，系统将按照第二检索匹配度由高至低依次输出前预设个对应的寿险案例

步骤S30，按照所述第一检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。

获取到各个寿险案例的第一检索匹配度之后，检索装置将对所有寿险案例的第一检索匹配度进行排列，并按照从大到小的顺序将匹配度最高的前预设个寿险案例输出显示。

进一步地，在本发明寿险案例检索方法第一实施例的基础上，提出本发明寿险案例检索方法第二实施例，参照图2，与前述实施例的区别在于，所述将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度的步骤包括：

步骤S21，根据案例关键词的输入顺序确定与所述案例关键词对应的关键词标签的优先级；

步骤S22，获取与所述优先级对应的优先权重值，并将所述优先权重值作为所述关键词标签的优先权重值；

假设案例关键词可能不止一个，其输入顺序代表了对应案例关键词的优先级程度。例如，用户输入“分红险”和“权益”两个关键词，代表“分红险”为第一优先级，“权益”为第二优先级。那么对应获取到的关键词标签“分红险”和“权益”分别为第一优先级和第二优先级。那么根据第一优先级和第二优先级，检索装置可确定关键词标签“分红险”“权益”的优先权重值。进一步地，为关联标签设置一个预设优先权重值。例如关联标签“权益计算”的预设优先权重值为“0.2”那么“分红险”优先权重值为0.5，“权益”优先权重值为0.3。

步骤S23，将所述各个寿险案例的技术标签分别与所述各个关键词标签进行优先权重值匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

检索装置将根据寿险案例的目标技术标签和关键词标签进行优先权重值匹配，以得到各个寿险案例的第一检索匹配度。

所述将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度的步骤还包括：

步骤S24，获取所述各个技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值；

所述获取所述各个技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值的步骤包括：

获取各个技术标签在对应的寿险案例中的出现频次；

获取各个技术标签在所有寿险案例中的出现频率；

根据出现频次和出现频率确定各个技术标签的预设权重值。

检索装置先得到寿险案例的案例内容，并在该案例内容中对每一个单一目标技术标签进行计算，从而获得各个目标技术标签在该寿险案例中的出现频次。其次，装置会在预设数据库中的所有寿险案例中进行查询，寿险案例中有些案例会出现目标技术标签，而有些案例不会出现目标技术标签。统计出现过各个目标技术标签的寿险案例的统计数量，将统计数量/总寿险案例所获得的数值即为各个目标技术标签的出现频率。所述出现频次代表了目标技术标签在对应的寿险案例中出现的次数，证明该目标技术标签在本寿险案例中的重要程度；而出现频率代表了目标技术标签在所有寿险案例中的占比程度。那么根据出现频次和出现频率，各个目标技术标签的重要程度即可确定。而检索装置也可通过各个目标技术标签的重要程度赋予各个目标技术标签相应的预设权重值。具体算法可参照TF-IDF加权算法。

步骤S25，分别将各个寿险案例中技术标签的预设权重值与相互映射的关键词标签的优先权重值进行乘积求和，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

检索装置可根据预设权重值与优先权重值进行计算，以获得第一检索匹配度。为方便解释说明，以下将通过举例进行解释：

假设关键词标签及其优先权重值分别为：分红险(5)、权益(3)、权益计算(2)。

案例1中：

目标技术标签及其预设权重值分别为：分红险(2)、权益(7)。

由于缺少权益计算的目标技术标签，缺省装置下检索装置将把权益计算的预设权重值设置为最低门限值1。此时，案例1的第一检索匹配度＝分红险(5)*分红险(2)+权益(3)*权益(7)+权益计算(2)*权益计算(1)＝33；

案例2中：

目标技术标签及其预设权重值分别为：分红险(2)、权益(2)、权益计算(6)。

案例2的第一检索匹配度＝分红险(5)*分红险(2)+权益(3)*权益(2)+权益计算(2)*权益计算(6)＝28；

案例3中不存在目标技术标签，故缺省状态下检索装置把权益计算的预设权重值设置为分红险(1)、权益(1)、权益计算(1)。此时案例3的第一检索匹配度＝分红险(5)*分红险(1)+权益(3)*权益(1)+权益计算(2)*权益计算(1)＝10。

.....

以此类推，检索装置可得到所有寿险案例中的第一检索匹配度。

进一步地，在本发明寿险案例检索方法第二实施例的基础上，提出本发明寿险案例检索方法第三实施例，与前述实施例的区别在于，所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类的步骤之前还包括：

根据所述确认标签在所述第一寿险案例中的出现频率计算所述确认标签与所述目标寿险案例的关联匹配度，按照所述关联匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。

本实施例中，用户可通过触发操作进入高级检索模式。在高级检索模式中，用户无需输入案例关键词，而是在检索装置上的选择界面选择寿险案例的技术标签，所述选择页面上显示多种可选技术标签，用户通过选择界面上提供的技术标签选中想要检索的寿险案例所包括的确认标签，通过多选，过滤等方式缩小可匹配的案例范围，从而获得与确认标签相匹配映射的所有寿险案例。

根据确认标签确定与当前所有寿险案例的关联匹配度，其方式为，确认标签在每个寿险案例中的出现频率，若是频率越大，则证明该确认标签与该寿险案例的关联匹配度较高。根据出现频率，检索装置将按照从大到小的顺序输出关联匹配程度最高的前预设个寿险案例。

参照图3，本发明提供了一种检索装置，所述检索装置包括：

接收模块，用于当检测到外界输入的词组为案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；

优选地，所述第一匹配模块包括：

第一确定单元，用于根据案例关键词的输入顺序确定与所述案例关键词对应的关键词标签的优先级；

第一获取单元，用于获取与所述优先级对应的优先权重值，并将所述优先权重值作为所述关键词标签的优先权重值；

第一匹配单元，用于将所述各个寿险案例的技术标签分别与所述各个关键词标签进行优先权重值匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

优选地，所述第一匹配模块还包括：

第二获取单元，用于获取所述各个技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值；

第一计算单元，用于分别将各个寿险案例中技术标签的预设权重值与相互映射的关键词标签的优先权重值进行乘积求和，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

优选地，所述第二获取单元包括：

第一获取子单元，用于获取各个技术标签在对应的寿险案例中的出现频次；

第二获取子单元，用于获取各个技术标签在所有寿险案例中的出现频率；

确定子单元，用于根据出现频次和出现频率确定各个技术标签的预设权重值。

优选地，所述接收模块包括：

第二匹配单元，用于将所述案例关键词与进行字符匹配和语义匹配，以获得解析标签；

第三获取单元，用于从所有技术标签中获取与解析标签语义关联的第一技术标签；

第二计算单元，用于根据第一技术标签在所有寿险案例中的出现频次，计算第一技术标签的关联权重值；

第二确定单元，用于确定所有第一技术标签中关联权重值大于预设阈值的所有第二技术标签；

设置单元，用于将所述第二技术标签设为关联标签。

优选地，所述检索装置还包括：

第二匹配模块，用于当接收到案例风格时，将所述案例风格与预设数据库中的各个寿险案例的风格标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第二检索匹配度；

第二输出模块，用于按照所述第二检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例。

优选地，所述检索装置还包括：

获取模块，用于若所述案例关键词是基于预先显示的预设数据库中所有寿险案例的技术标签进行输入的，则获取用户基于所述技术标签选取的确认标签，并获得与所述确认标签相匹配的目标寿险案例；

第三输出模块，用于根据所述确认标签在所述第一寿险案例中的出现频率计算所述确认标签与所述目标寿险案例的关联匹配度，按照所述关联匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例；

解析模块，用于若所述案例关键词是基于预设输入框进行输入的，则进入所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类的步骤。

参照图4，图4是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

本发明实施例终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机等终端设备。

如图4所示，该服务器可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，该服务器还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的服务器结构并不构成对服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及寿险案例检索程序。操作系统是管理和控制服务器硬件和软件资源的程序，支持寿险案例检索程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与服务器中其它硬件和软件之间通信。

在图4所示的服务器中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的寿险案例检索程序，实现以下步骤：

当检测到外界输入的词组为案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；

进一步地，所述案例关键词的输入顺序代表案例关键词的优先级程度，

所述将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度的步骤包括：

确定所述案例关键词的优先级，并根据优先级的大小获取预设的所述关键词标签的优先权重值；

进一步地，所述将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度的步骤包括：

获取所述各个技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值；

进一步地，所述获取所述各个技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值的步骤包括：

获取各个技术标签在对应的寿险案例中的出现频次；

获取各个技术标签在所有寿险案例中的出现频率；

根据出现频次和出现频率确定各个技术标签的预设权重值。

进一步地，所述关键词标签包括解析标签和关联标签，所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签的步骤包括：

将所述案例关键词与所有技术标签进行字符匹配，以获得解析标签；

对所述解析标签进行语义分析，并从所有技术标签中获取与解析标签语义关联的第一技术标签；

将所述第二技术标签设为关联标签。

当检测到外界输入的词组为案例风格时，将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的风格标签和技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

进一步地，所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类的步骤之前还包括：

本发明服务器的具体实施方式与上述寿险案例检索方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：

本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述寿险案例检索方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims

1.一种寿险案例检索方法，其特征在于，所述寿险案例检索方法包括：

接收并判定外界输入的词组是否包含案例关键词；

当外界输入的词组包含案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；

将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度，所述技术标签为对寿险案例内容进行关键词区分的技术类别；

按照所述第一检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例；

其中，所述关键词标签包括解析标签和关联标签，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签的步骤包括：

将所述案例关键词与所有技术标签进行字符匹配和语义匹配，以获得解析标签；

将所述第二技术标签设为关联标签；

将所述各个寿险案例的技术标签分别与所述关键词标签进行优先权重值匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

2.如权利要求1所述的寿险案例检索方法，其特征在于，所述将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度的步骤包括：

获取所述技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值；

3.如权利要求2所述的寿险案例检索方法，其特征在于，所述获取所述技术标签在对应的寿险案例中的预设权重值的步骤包括：

获取所述技术标签在对应的寿险案例中的出现频次；

获取所述技术标签在所有寿险案例中的出现频率；

根据出现频次和出现频率确定所述技术标签的预设权重值。

4.如权利要求1所述的寿险案例检索方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.如权利要求1所述的寿险案例检索方法，其特征在于，所述根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类的步骤之前还包括：

根据所述确认标签在第一寿险案例中的出现频率计算所述确认标签与所述目标寿险案例的关联匹配度，按照所述关联匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例；

6.一种检索装置，其特征在于，所述检索装置包括：

接收模块，用于接收并判定外界输入的词组是否包含案例关键词；当外界输入的词组包含案例关键词时，根据预设的分类规则对所述案例关键词进行解析分类，获得关键词标签；

匹配模块，用于将所述关键词标签分别与预设数据库中的各个寿险案例的技术标签进行匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度，所述技术标签为对寿险案例内容进行关键词区分的技术类别；

输出模块，用于按照所述第一检索匹配度由高至低的顺序输出前预设个寿险案例；

将所述第二技术标签设为关联标签；

所述匹配模块，还用于根据案例关键词的输入顺序确定与所述案例关键词对应的关键词标签的优先级；获取与所述优先级对应的优先权重值，并将所述优先权重值作为所述关键词标签的优先权重值；将所述各个寿险案例的技术标签分别与所述关键词标签进行优先权重值匹配，以获得所述各个寿险案例的第一检索匹配度。

7.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的寿险案例检索程序，所述寿险案例检索程序被所述处理器执行时实现以下步骤：

接收并判定外界输入的词组是否包含案例关键词；

将所述第二技术标签设为关联标签；

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有寿险案例检索程序，所述寿险案例检索程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的寿险案例检索方法的步骤。