CN106970932B - 用于查询处理的装置以及用于查询处理的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了自适应查询处理。查询处理服务处理属于客户端设备的问题的查询。该查询处理服务基于针对多个答案的相关性数据，从被确定为与查询最相关的多个答案当中识别答案子集。该查询处理服务向客户端设备提供包括答案子集的答案数据。该查询处理服务从客户端设备接收用户选择数据，该用户选择数据指定关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择。响应于接收到用户选择数据，查询处理服务器更新通过查询处理服务所保持的用户选择数据，从而包括关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择。该查询处理设备也可以基于对于用户选择数据做出的更新来修改相关性数据。

Description

用于查询处理的装置以及用于查询处理的方法
技术领域
本发明实施例总体上涉及处理查询。
背景技术
该部分中所描述的方法是能够实行的方法，但是不必是先前已经构思或者实行的方法。因此，除非另外指明，不应当假设，只因为该部分包括这些方法就将该部分中所描述的任何方法作为现有技术。
诸如打印机、扫描仪、多功能外围设备(MFP)、交互式白板(IWB)电器、投影仪等的客户端设备的用户经常有与这些设备的操作相关的问题。例如，用户可能有关于特定特征或者错误代码的含义的问题。这些设备中的一些设备允许用户使用设备的控制面板来访问用户手册或者常见问题(FAQ)文件，从而获得问题的答案或者获得关于设备的特征的信息。这些设备也可以允许用户输入查询来访问属于特定设备的信息的知识库。
这些方法的问题之一是提供给用户的信息经常是静态的，并且响应于用户反馈不进行更新。例如，对于一些客户端设备，经常在产品投放之前准备用户手册和FAQ，并且很少对其进行更新，即使该信息是经由因特网可用的。相似地，查询的答案经常是静态的并且不随时间推移而改变。这些问题也适用于从客户支持服务向用户提供的信息。客户支持人员通常是基于可用性从队列中进行选择，并且从与用户手册和FAQ中所找到信息相似的静态信息来提供问题的答案。
发明内容
一种装置包括：一个或多个处理器、通信耦接到该一个或多个处理器的一个或多个存储器、以及在该装置上执行的查询处理服务。该查询处理服务接收属于与客户端设备有关的问题的查询，并且作为响应，检索相关性得分数据，该相关性得分数据针对关于客户端设备的问题的每个答案来指定相关性得分，关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案。该查询处理服务基于相关性得分数据，从关于客户端设备的问题的多个答案当中，选择关于客户端设备的问题的答案的子集，并且从知识库获得答案数据，该答案数据包括关于客户端设备的问题的答案的子集。该查询处理服务生成答案数据，其包括客户端设备的问题的答案的子集，查询处理服务在一个或多个网络上向客户端设备发送该答案数据。该查询处理服务从客户端设备接收用户选择数据，该用户选择数据从关于客户端设备的问题的答案的子集当中，指定关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，以及作为响应，针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新用户选择数据，以及针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新相关性得分数据。
附图说明
在附图的各个图中，相同的附图标记表示相似的元件。
图1是描述处理查询的配置的框图。
图2A描述得分结构数据的示例实施例，得分结构数据指定用于向答案分配相关性值的一个或多个结构和/或范围。
图2B描述跟踪响应于查询所提供的特定信息的用户选择的用户选择数据的示例实施例。
图2C描述用户选择数据表格式的用户选择数据的示例实施例。
图2D描述指定知识库中所存储的信息的相关性得分的相关性得分数据的示例实施例。
图2E描述逗号分隔值(CSV)格式的相关性得分数据的示例实施例。
图2F描述知识库数据表格式的知识库。
图3是描述自适应查询处理期间的数据流和示例消息的流程图。
图4是描述可以在其上执行各个实施例的示例计算机系统的框图。
具体实施方式
在下面的描述中，出于说明的目的，阐述了大量的具体细节以便提供各个实施例的深入理解。但是，需要清楚的是，对于本领域的技术人员而言，没有这些具体细节也可以实践各个实施例。在其他情况下，为了不必要地模糊各个实施例，以框图形式来示出公知的结构和设备。
I.概述
II.系统架构
III.排名/相关性数据和知识库
IV.自适应查询处理
V.实现机制
I.概述
查询处理服务用于处理与客户端设备的问题有关的查询。查询处理服务基于多个答案的相关性数据，从待确定与查询最相关的多个答案中识别答案的子集。查询处理服务向客户端设备提供包括答案的子集的答案数据。查询处理服务从客户端设备接收用户选择数据，该用户选择数据指定关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择。响应于接收到用户选择数据，查询处理服务更新由查询处理服务所保持的用户选择数据，以便包括关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择。查询处理设备也可以基于对于用户选择数据做出的更新来修改相关性数据。该方法通过包括答案的用户选择和更新相关性数据随时间推移来改进另外的静态信息的相关性。该方法也适用于提供客户服务。更具体地，查询处理服务可以改进客户服务代表的相关性，其中的客户服务代表是响应于查询而选择的，而不是只基于可用性来选择客户服务代表。
II.系统架构
图1是描述处理查询的配置100的框图。配置100包括客户端设备110、查询处理服务130、知识库140以及排名/相关性数据150。客户端设备110、查询处理服务130、知识库140和排名/相关性数据150可以经由一个或多个网络进行通信耦接，其中的一个或多个网络包括例如一个或多个有线或无线网络，诸如局域网(LAN)、广域网(WAN)、因特网、以及一个或多个直接连接。另外，虽然在本文中将图1的元件描述为分离的，这只是出于说明的目的，可以将图1的各个元件通过任意方式进行组合。例如，知识库140和排名/相关性数据150可以由查询处理服务130进行承载和管理。可替换地，知识库140和排名/相关性数据150可以由查询处理服务130进行外部存储和管理，并且由查询处理服务130进行远程访问。作为另一个示例，查询处理服务130、知识库140和排名/相关性数据150可以在一个或多个客户端设备110上实现。配置100不限于图1中所描述的特定元件并且可以根据特定的实施方式来包括更少或者另外的元件。
客户端设备110包括IWB电子设备112、投影仪设备114、智能手机116、平板计算机118、桌上型计算机120以及膝上型计算机122。实施例不限于特定类型的客户端设备以及图1中所描述的客户端设备的类型，将本文中所描述的这些客户端设备的类型作为示例进行提供。在图中描述配置100，并且在本文中将其描述为具有六个客户端设备110，但是实施例适用于任何数量的客户端设备。
知识库140包括响应于查询向客户端设备提供的信息。该信息可以包括根据特定实施方式而改变的任何类型的信息。信息的示例无限制性地包括，问题的答案以及客户服务代表所提供或者所使用的信息。客户服务代表所提供或者所使用的信息的示例无限制地包括，客户服务代表公告在在线论坛或者提供在在线聊天室的问题的答案。在图1中所示的示例中，知识库140包括FAQ/自我帮助数据142以及支持代表(rep)数据144。
排名/相关性数据150包括用于从知识库140选择特定信息的数据，是响应于查询由查询处理服务130来提供的。排名/相关性数据150也包括由查询处理设备130随着时间进行修改的数据，以便提高响应于查询所提供的信息的相关性。在图1中所示的示例中，排名/相关性数据150包括相关性得分数据152、用户选择数据154、以及相关性得分结构数据156。用户选择数据154跟踪响应于查询所提供的特定信息的用户选择。相关性得分数据152指定在知识库140中所存储的信息的相关性得分。相关性得分是基于用户选择数据154和相关性得分结构数据156来确定的，其中相关性得分结构数据156如此后更详细所描述的，指定用于向答案分配相关性值的相关性得分结构和/或范围。
查询处理服务130用于执行图1中大体上所描述的各种功能性，并且被分类为相关性132、检索134以及排名136。该功能性将在此后进行更详细地描述。查询处理服务130用于处理从客户端设备接收到的查询，并且提供响应于查询的信息。根据一个实施例，查询处理服务130使用排名/相关性数据150来处理针对知识库140的查询，此后进行更详细地描述。根据一个实施例，查询处理服务130用于创建和管理排名/相关性数据150和知识库140。这可以包括，例如查询处理服务130通过适当的时候更新用户选择数据154和相关性得分数据152来提供自适应查询处理，以便随时间推移来改进响应于查询所提供的信息的相关性。查询处理服务130可以在存储器上(例如，在一个或多个易失性和/或非易失性存储器中)存储和管理知识库140和排名/相关性数据150，其中的存储器本地化在将查询处理服务130进行实例化的位置，或者远离将查询处理服务130进行实例化的位置。查询处理服务130可以由分立的硬件组件、计算机硬件、计算机软件或者以上的任意组合来实现。
III.排名/相关性数据和知识库
本文中所描述的自适应查询处理方法包括排名/相关性数据150的使用，以便从多个答案选择关于客户端设备的问题的答案的子集。接着，从知识库140检索所选择的答案的子集，并且提供给作出查询的客户端设备。
图2A描述相关性得分结构数据156的示例实施例，其中相关性得分结构数据156指定用于向答案分配相关性值的一个或多个结构和/或范围。在图2A所示的示例中，相关性得分结构数据156包括两种类型的相关性得分结构数据156a和156b。相关性得分结构数据156a提供用于向问题的答案分配相关性值的0至4的数值范围，其中相关性值0指示答案不相关，因此具有最低的相关性，而相关性值4指示答案是最好的答案，因此具有最高的相关性。
相关性得分结构数据156b提供用于向人员(可以代表，例如客户服务人员)分配相关性值的0至99的数值范围。相关性值0指示特定的人员不相关，因此具有最低的相关性，而相关性值99指示人员是回答的最佳人选，因此具有最高的相关性。
图2B描述用户选择数据154的示例实施例，该用户选择数据154跟踪响应于查询所提供的特定信息的用户选择。在图2B中所示的示例中，用户选择数据154包括两种类型的用户选择数据154a和154b。针对与关于客户端设备的问题的特定答案对应的每个答案ID，用户选择数据154a指定用户所作出的选择的数量。例如，用户选择数据154a的第一行指定，与答案ID“10”对应的答案被用户选择过98次。用户选择数据154a的第二行指定，与答案ID“16”对应的答案只被用户选择过五次。因此，针对每个答案ID的选择数量体现选择计数。
用户选择数据154b指定与特定的用户/代表对应的每个用户/代表(rep)ID所作出的响应次数。这些响应可以是，例如线上支持会议期间或者线上论坛上所提供的答案。例如，用户选择数据154b的第一行指定与用户/代表ID“杰克(Jack)”对应的用户/代表提供过10个响应。用户选择数据154b的第二行指定与用户/代表ID“汤姆(Tom)”对应的用户/代表提供过54个响应。
可以根据特定的实施方式，将用户选择数据154以任何格式和/或结构进行存储，并且实施例不限于任何特定的格式和/或结构。图2C描述用户选择数据表200格式的用户选择数据154的示例实施例。在用户选择数据表200中，每行对应一个答案，并且包括答案的答案ID和计数。在此示例中，计数说明与答案ID对应的答案被用户选择的次数。可以通过查询处理服务130来生成和修改用户选择数据154。例如，当创建新的答案并且将选择的数量设置为零时，查询处理服务130可以将新条目添加到用户选择数据154。此后，无论何时这个新答案被用户选择，查询处理服务130针对用户选择数据154中的新答案将选择的次数递增。
图2D描述指定知识库140中所存储的信息的相关性得分的相关性得分数据152的示例实施例。在该示例中，“信息”是关于客户端设备的问题的答案。相关性得分数据152的每行包括查询和多个针对该查询的答案。每个答案通过答案ID来进行识别，并且具有相关性得分。例如，相关性得分数据152的第一行对应于“如何启动交互式白板电器”的查询，并且包括针对答案的相关性得分。答案ID为“4”的答案的相关性得分为“4”，而答案ID为“3”的答案的相关性得分为“2”。在该示例中，基于相关性得分结构数据156，答案ID为“4”的答案的相关性为“最佳答案”，而答案ID为“3”的答案的相关性为“最相关答案”。只是出于说明的目的，在图2C中将每个问题描述为具有两个答案，问题可以具有根据特定实施方式而变化的任意数量的答案。
相关性得分可以利用根据特定实施方式而变化的各种技术来确定。根据一个实施例，用户选择数据154用于将答案进行排名，基于该排名来分配相关性得分。例如，向排名最高的答案分配最高的相关性得分，例如“4”，而向排名最低的答案分配最低的相关性得分，例如“0”。可以向排名中间的答案分配中间的相关性得分，例如“1”、“2”或者“3”。作为另一个示例，可以基于百分比排名来分配相关性得分。如在相关性得分结构数据156所示，给定五个相关性等级，在排名方面，前20％的答案将被分配最高的相关性得分“4”，表示最佳答案。后续20％的答案将被分配相关性得分“3”，表示最相关答案。通过相同的范式，第三高20％的答案将被分配相关性得分“2”，表示平均水平答案，第四高20％的答案将被分配相关性得分“1”，表示最少相关答案，最低20％的答案将被分配相关性得分“0”，表示非相关答案。这些方法也用于确定针对人员的相关性得分。根据特定的实施方式，可以使用任意数量的相关性等级，并且实施例不限于任何特定数量的相关性等级。可以利用各种其他的技术来确定和/或将相关性得分分配给答案和/或人员。虽然在图中描述相关性得分，并且以数值的背景在文中进行描述，但是相关性得分不限于数值，还可以使用其他类型的数据。例如，可以将字母数字并用的分类(例如，“A”、“B”、“C”等)分配给问题和/或人员来指示相关性。
根据特定的实施方式，可以将相关性得分数据152以任何格式和/或结构进行存储，并且实施例不限于任何格式和/或结构。图2E描述逗号分隔值(CSV)格式的相关性得分数据152的示例实施例。在该示例中，数据的每一行与关于客户端设备的问题对应，并且包括任何数量的值对，其中每个值对与一个答案对应，并且分配一个答案ID和相关性得分。例如，第一行与问题“如何改变字体？”对应，并且包括与问题“如何改变字体？”的两个答案对应的两个值对。第一值对指定答案ID“3”和相关性得分“3”。这意味着根据相关性得分结构数据156，答案ID为“3”的答案当前的相关性得分为“3”，意味着该答案是一个平均水平的答案。第二值对指定答案ID“4”和相关性得分“4”。这意味着根据相关性得分结构数据156，答案ID为“4”的答案当前的相关性得分为“4”，意味着该答案是一个最佳答案。
图2F描述采用知识库数据表210格式的知识库140。知识库140可以是根据特定实施方式来变化的任何格式或结构的数据，各个实施例不限于任何特定格式或结构的知识库140。在图2F所示的示例中，知识库数据表210的每一行与一个问题的答案对应，并且指定针对答案的标识(ID)、联系人、问题和答案适用的系统、问题和答案的标题和/或针对该问题的信息。例如，知识库数据表210的第一行具有：ID“1”、联系人“鲍勃(Bob)”、属于“IWB”、属于关于IWB“启动IWB”的问题，并且包括应对问题“启动IWB”的详细的答案和/或信息。图2F中所示的知识库数据表210包括针对属于客户端设备的三个不同问题的信息和/或答案，但是这只是出于说明的目的而提供的，知识库数据表210可以具有任何数量的行并且针对单个问题具有多个答案/信息。
可以通过查询处理服务130来生成和保持知识库数据表210。例如，在下面的表I中的伪代码可以用于将条目添加到知识库数据表210。
表I：
Figure GDA0002436850720000081
IV.自适应查询处理
根据一个实施例，查询处理服务130用于适应于答案的用户选择，从而改进问题的答案的后续选择。这包括响应于答案的用户选择，对于用户数据选择数据154进行更新，将选择的数量递增，如果适当也对于相关性得分信息152进行更新。例如，响应于指示答案ID为“10”的答案的用户选择的数据，查询处理服务130将用户选择数据表200中的计数从“100”修改为“101”。通过相同的方式，当人员提供响应时，例如线上支持会议或论坛期间，查询处理服务130可以更新针对人员的计数。
图3是描述自适应查询处理期间的数据流和示例消息的流程图300。在步骤302中，IWB电子设备112生成查询/请求并将其发送到查询处理服务130。在此示例中，假设查询/请求属于IWB电子设备112。例如，查询/请求可以属于IWB电子设备112的特征。可以通过根据特定实施方式而改变的不同方式来生成查询/请求。例如，IWB电子设备112的用户可以经由IWB电子设备112的操作面板来制订和提交查询。可以在一个或多个网络上将查询/请求发送到查询处理服务130。
在步骤304中，查询处理服务130从IWB电子设备112接收到查询/请求，并且响应于从IWB电子设备112接收到查询/请求，在步骤306中利用相关性得分数据152来检索针对查询的相关的答案ID。根据一个实施例，这包括利用相关性得分数据152来识别最相关的答案的数量N，例如具有最高相关性得分的答案的数量N。例如，查询处理服务130可以检查如图2D或图2E所示的相关性得分数据152，以便定位查询/请求，接着识别具有最高相关性得分的查询/请求的答案的数量N。
在步骤308和步骤310中，查询处理服务130检索与答案ID对应的答案。这可以通过如下方式来进行：查询处理服务130利用答案ID从知识库140检索答案数据，该答案数据包括数量N的针对查询/请求的答案的文本，其中N个答案具有最高相关性得分。可以在IWB电子设备112所提供的查询/请求中指定值N，或者可以通过其他方式来指定该值。另外，可以逐个客户端和/或逐个请求地对于值N进行改变。例如，不同的客户端设备可以基于例如操作面板上所能够显示的答案的数量等，来请求不同数量的答案。作为另一示例，单个客户端可以在不同的请求中请求不同数量的答案。作为又一个示例，查询处理服务130可以由管理员或者通过查询处理服务130所使用的配置数据配置为具有所指定的值。可以选择值N，以便减少提供答案所需的网络流量和计算资源的数量。
在步骤312中，查询处理服务130向IWB电子设备112提供数量为N的具有最高相关性得分的针对查询/请求的答案。可以利用根据特定实施方式而改变的各种技术来向IWB电子设备112提供这些答案。例如，可以通过消息来提供步骤308和步骤310中所获得的答案数据，该消息中包括与图2E相似的CSV格式的数据。查询处理服务130也可以向IWB电子设备112提供用于指定答案的答案ID的数据。响应于接收到数量为N的具有最高相关性得分的针对查询/请求的答案，IWB电子设备112可以在IWB电子设备112的操作面板上显示这些答案。例如，IWB电子设备112可以通过列表来显示答案，并且包括允许用户从列表选择特定答案的控制。
在步骤314中，IWB电子设备112的用户选择特定的答案，在步骤316中，IWB电子设备112向查询处理服务130发送用于指示所选择的答案的用户选择数据。该数据可以指定针对所选择的答案的答案ID，和/或可以包括所选择的答案本身。
响应于从IWB电子设备112接收用于指示所选择的答案的用户选择数据，在步骤318中，查询处理服务130更新查询处理服务130所保持的用户选择数据154，从而包括特定答案的用户选择。这可以包括，例如针对所选择的答案，将用户选择数据154中的选择的数量递增，或者将用户选择数据表200中的计数递增。针对答案的用户选择数据154中的选择的数量，或者用户选择数据表200中的计数，最初可以被设置为零，然后随时间推移通过查询处理服务130来递增。在步骤320中，查询处理服务130可以接收已经成功更新用户选择数据的确认。虽然各个实施例在图中示出，并且在本文中以基于从向其发送答案数据的客户端设备的响应，将针对答案的选择数量递增的上下文来描述，但是各个实施例不限于该上下文，还可以响应于来自其他源的数据来更新用户选择数据154中的选择的数量，或者用户选择数据表200中的计数。例如，可以从其他源(诸如一个或多个数据库、网络服务器等)向查询处理服务130提供用于指定答案的用户选择的数据，然后响应于该数据更新用户选择数据154。
在步骤322中，如果适当，查询处理服务130更新相关性得分数据152。根据一个实施例，这包括确定对于用户选择数据154的改变是否应当导致对于相关性得分数据152的改变。例如，查询处理服务130可以确定答案的排名是否由于更新用户选择数据154已经发生改变。在一些情况下，用户选择数据154的改变会导致相关性得分数据152的改变，但是在其他情况下，不需要改变相关性得分数据152。例如，假设特定的答案被连续选择五次，将针对该特定答案的选择计数增加五。进一步假设这样的选择计数的增加使得针对该特定答案的总选择计数大于另一个答案，其中针对该特定答案的选择计数先前小于另一个答案。当在步骤322中更新相关性得分数据152时，现在将赋予该特定答案较高的相关性得分，并且赋予另一个答案较低的相关性得分。这将保证基于当前的用户行为来更新相关性得分数据152，以便用户将被动态地提供最相关的答案。在启动期间所创建的静态知识库开始学习用户的行为，并且基于相关性得分数据152进行动态行动，帮助用户在终端设备上接收最相关的答案。这是一种实现了系统“自主学习”的强大机制。
通过这种方式随时间推移更新用户选择数据154和相关性得分数据152，提供了改进答案和其他信息的相关性的自主学习系统，其中的答案和其他信息否则是静态的。该方法也改进了由于某些原因在其上实现该方法的一个或多个计算设备的性能。由于随时间推移来修改和改进相关性，被确定为具有低相关性的数据不需要被处理和发送，较少的数据需要通过查询处理服务130来处理并且发送到客户端设备。另外，查询处理服务不需要从知识库140请求低相关性的答案。
V.实施机制
虽然本申请的流程图示出通过特定顺序的一组特定步骤，但是其他实施方式可以通过相同或不同的顺序来使用与图中所示的步骤相比较多或较少的步骤。
根据一个实施例中，本公开文本中所述的技术可以通过一个或多个特殊用途的计算设备来实施。特殊用途的计算设备可以是被硬接线以便执行这些技术，或者可以包括被持续编程以便执行这些技术的数据电子设备，诸如一个或多个应用专用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)，或者可以包括根据固件、存储器、其他存储器或组合中的程序指令来执行这些技术所编程的一个或多个普通用途的硬件处理器。这样的特殊用途的计算设备也可以将硬接线逻辑、ASIC或FPGA与定制编程进行组合从而完成这些技术。特殊用途的计算设备可以是桌上型计算机系统、便携式计算机系统、手提设备、联网设备或者并入硬接线的和/或程序逻辑来实施这些技术的任何其他设备。
图4是描述可以在其上执行各个实施例的示例计算机系统400。计算机系统400包括总线402或其他用于传送信息的通信设备，以及与总线402耦接用于处理信息的处理器404。计算机系统400也可以包括耦接到总线402用于存储信息以及处理器404待执行的指令的主存储器406，诸如随机存取存储器(RAM)或其他动态存储器设备。主存储器406也可用于存储处理器404待执行的指令的执行期间的暂时变量或其他中间信息。计算机系统400进一步包括耦接到总线402用于存储静态信息以及针对处理器404的指令的只读存储器(ROM)408或其他静态存储器设备。提供存储器设备410(诸如磁盘或光盘)并且将其耦接到总线402，用于存储信息以及指令。
计算机系统400可以经由总线402耦接到显示器412，诸如阴极射线管(CRT)，用于向计算机用户显示信息。虽然将总线表示为单个总线，总线402可以包括一个或多个总线。例如，总线402可以无限制地包括控制总线，处理器404通过该控制总线来控制计算机系统400内的其他设备；地址总线，处理器404通过该地址总线来指定用于执行的指令的存储位置；或者用于在计算机系统400的组件之间传送数据或信号的任何其他类型的总线。
将包括字母数字以及其他关键字的输入设备414耦接到总线402，用于向处理器404传送信息以及命令选项。另一种类型的用户输入设备是光标控制器416，诸如鼠标、跟踪球或光标方向键，用于向处理器404传送方向信息以及命令选项，并且用于控制显示器412上的光标移动。该输入设备通常具有允许设备指定平面内位置的两个轴(第一轴(例如，x轴)以及第二轴(例如，y轴))上的两个自由度。
计算机系统400可以利用将定制的硬接线逻辑、一个或多个ASIC或FPGA、固件和/或程序逻辑与计算机系统相结合来实施公开文本中所述的技术，其中计算机系统使得或编程计算机系统400成为特殊功能的计算机。根据一个实施例，响应于处理器404处理主存储器406中所存储的指令，这些技术可以通过计算机系统400来实现。可将这样的指令从诸如存储设备410的另一个非瞬态计算机可读介质读取到主存储器406。通过处理器404对于主存储器406中所包括的指令的处理导致公开文本中所述的功能性的实现。在替换的实施例中，可将硬接线电路用于代替软件指令或与软件指令结合来实现各个实施例。因此，各个实施例不限于硬件电路和软件的任何特定的组合。
如公开文本中所用的术语“非瞬态计算机可读介质”指的是参与提供使得计算机以特定方式执行操作的数据的任何非瞬态介质。在利用计算机系统400所实现的实施例中，各种计算机可读介质可以包括在，例如将指令提供给处理器404用于执行中。这样的存储介质可以采用许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性非瞬态介质。非易失性非瞬态介质包括例如光盘或磁盘，诸如存储设备410。易失性非瞬态介质包括动态存储器，诸如主存储器406。普通形式的非瞬态计算机可读介质包括但不限于，软盘、软磁盘、硬盘、磁带或任何其他磁存储介质、CD-ROM、任何其他光存储介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、任何其他存储芯片、存储盒或存储条，或任何其他计算机能够从其进行读取的介质。
各种形式的非瞬态计算机可读介质可以涉及存储用于由处理器404来处理的指令。例如，最初可以将这些指令存储在远端计算机的存储介质上，并且经由一个或多个通信链接将这些指令发送到计算机系统400。总线402将数据携带到主存储器406，处理器404从主存储器406检索和处理这些指令。主存储器406所接收到的指令可以可选地在由处理器404进行处理之前或之后，存储在存储设备410中。
计算机系统400也可以包括耦接到总线402的通信接口418。通信接口418提供耦接到网络链接420的双向数据通信，其中网络链接420与局域网络422连接。例如，通信接口418可以是向电话线提供数据通信连接的调制解调器。又例如，通信接口418可以是向兼容的LAN提供数据通信连接的局域网(LAN)卡。也可以实施无线链接。在任何这样的实施例中，通信接口418发送并且接收电、电磁或光信号，这些信号传送体现各种类型信息的数字数据流。
网络链接420通常通过一个或多个网络向其他数据设备提供数据通信。例如，网络链接420可以通过局域网络422向主机424或向因特网服务供应商(ISP)426所操作的数据设备提供连接。反过来，ISP 426通过世界范围的分组数据通信网(现在通常称为“因特网”)428提供数据通信服务。局域网络422和因特网428都使用携带数字数据流的电、电磁或光信号。
计算机系统400能够通过网络、网络链接420以及通信接口418，发送消息以及接收包括程序代码的数据。在因特网示例中，服务器430可以通过因特网428、ISP 426、局域网络422以及通信接口418，针对应用程序发送被请求的代码。接收到的代码可以在被接收到时通过处理器404来执行，和/或存储于存储设备410，或者其他非易失性存储器用于随后的执行。
在上述说明书中，已经参考因实施方式而不同的大量具体细节对于实施例进行描述。因此，本发明的范围以及申请人意图作为本发明范围的唯一且排他的指示是以权利要求出现的具体形式而从本申请发布一组权利要求的字面及等效的范围，包括任何后续修正。因此无限制地，权利要求中未明确叙述的元件、性质、特征、优势或属性不应当以任何方式限制该权利要求的范围。因此，以描述意义而非限制意义来考虑该说明书及附图。

Claims (14)

1.一种用于查询处理的装置，包括：
一个或多个处理器；以及
存储指令的一个或多个存储器，当通过一个或多个处理器来处理所述指令时，使得：
查询处理服务接收属于与客户端设备有关的问题的查询，
响应于查询处理服务接收到属于与客户端设备有关的问题的查询，所述查询处理服务：
检索相关性得分数据，所述相关性得分数据针对关于客户端设备的问题的每个答案指定相关性得分，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，
基于所述相关性得分数据，从关于客户端设备的问题的多个答案，选择关于客户端设备的问题的答案的子集，
从知识库获得答案数据，所述答案数据包括关于客户端设备的问题的答案的子集，以及
生成答案数据并且在一个或多个网络上向客户端设备发送所述答案数据，所述答案数据包括关于客户端设备的问题的答案的子集，
所述查询处理服务从所述客户端设备接收用户选择数据，所述用户选择数据从关于客户端设备的问题的答案的子集当中，指定关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，以及
响应于所述查询处理服务从所述客户端设备接收到用户选择数据，所述用户选择数据从关于客户端设备的问题的答案的子集当中，指定关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，所述查询处理服务：
针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新用户选择数据，以及
针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新相关性得分数据。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新相关性得分数据包括：将关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择数量，与关于客户端设备的问题的每个答案的用户选择数量进行比较，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案。
3.根据权利要求1所述的装置，其中所述针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新相关性得分数据还包括：
基于关于客户端设备的问题的每个答案的用户选择数量，将关于客户端设备的问题的多个答案进行排名，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，以及
基于关于客户端设备的问题的多个答案的排名和指定相关性得分结构的相关性得分结构数据，确定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性得分，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案。
4.根据权利要求3所述的装置，其中基于关于客户端设备的问题的多个答案的排名和指定相关性得分结构的相关性得分结构数据，确定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性得分，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，该确定过程包括针对关于客户端设备的问题的特定答案来增加相关性得分。
5.根据权利要求1所述的装置，其中针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新用户选择数据包括：针对关于客户端设备的问题的特定答案使得选择计数递增。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述查询处理服务还用于：
确定是否需要更新相关性数据，其中进行的确定是基于更新所述查询处理服务所保持的用户选择数据，从而包括关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，其中关于客户端设备的问题的特定答案来自关于客户端设备的问题的答案的子集，而关于客户端设备的问题的答案的子集来自关于客户端设备的问题的多个答案，其中所述相关性数据指定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，以及
响应于确定需要更新相关性数据，接着更新所述相关性数据，其中进行的确定是基于更新所述查询处理服务所保持的用户选择数据，从而包括关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，其中关于客户端设备的问题的特定答案来自关于客户端设备的问题的答案的子集，而关于客户端设备的问题的答案的子集来自关于客户端设备的问题的多个答案，其中所述相关性数据指定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案。
7.根据权利要求1中所述的装置，其中属于关于客户端设备的问题的查询指定关于客户端设备的问题的答案的子集中的答案数量。
8.一种由计算机实现的用于查询处理的方法，包括：
计算设备上执行的查询处理服务接收属于与客户端设备有关的问题的查询，
响应于查询处理服务接收到属于与客户端设备有关的问题的查询，所述查询处理服务：
检索相关性得分数据，所述相关性得分数据针对关于客户端设备的问题的每个答案指定相关性得分，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，
基于所述相关性得分数据，从关于客户端设备的问题的多个答案当中，选择关于客户端设备的问题的答案的子集，
从知识库获得答案数据，所述答案数据包括关于客户端设备的问题的答案的子集，以及
生成答案数据并且在一个或多个网络上向客户端设备发送所述答案数据，所述答案数据包括关于客户端设备的问题的答案的子集，
所述查询处理服务从所述客户端设备接收用户选择数据，所述用户选择数据从关于客户端设备的问题的答案的子集当中，指定关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，以及
响应于所述查询处理服务从所述客户端设备接收到用户选择数据，所述用户选择数据从关于客户端设备的问题的答案的子集当中，指定关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，所述查询处理服务：
针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新用户选择数据，以及
针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新相关性得分数据。
9.根据权利要求8所述的由计算机实现的用于查询处理的方法，其中所述针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新相关性得分数据包括：将关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择数量，与关于客户端设备的问题的每个答案的用户选择数量进行比较，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案。
10.根据权利要求8所述的由计算机实现的用于查询处理的方法，其中所述针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新相关性得分数据还包括：
基于关于客户端设备的问题的每个答案的用户选择数量，将关于客户端设备的问题的多个答案进行排名，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，以及
基于关于客户端设备的问题的多个答案的排名和指定相关性得分结构的相关性得分结构数据，确定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性得分，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案。
11.根据权利要求10所述的由计算机实现的用于查询处理的方法，其中基于关于客户端设备的问题的多个答案的排名和指定相关性得分结构的相关性得分结构数据，确定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性得分，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，该确定过程包括针对关于客户端设备的问题的特定答案来增加相关性得分。
12.根据权利要求8所述的用于查询处理的方法，其中针对关于客户端设备的问题的特定答案来更新用户选择数据包括：针对关于客户端设备的问题的特定答案使得选择计数递增。
13.根据权利要求8所述的由计算机实现的用于查询处理的方法，其中所述查询处理服务还用于：
确定是否需要更新相关性数据，其中进行的确定是基于更新所述查询处理服务所保持的用户选择数据，从而包括关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，其中关于客户端设备的问题的特定答案来自关于客户端设备的问题的答案的子集，而关于客户端设备的问题的答案的子集来自关于客户端设备的问题的多个答案，其中所述相关性数据指定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案，以及
响应于确定需要更新相关性数据，接着更新所述相关性数据，其中进行的确定是基于更新所述查询处理服务所保持的用户选择数据，从而包括关于客户端设备的问题的特定答案的用户选择，其中关于客户端设备的问题的特定答案来自关于客户端设备的问题的答案的子集，而关于客户端设备的问题的答案的子集来自关于客户端设备的问题的多个答案，其中所述相关性数据指定关于客户端设备的问题的每个答案的相关性，其中关于客户端设备的问题的每个答案来自关于客户端设备的问题的多个答案。
14.根据权利要求8中所述的由计算机实现的用于查询处理的方法，其中属于关于客户端设备的问题的查询指定关于客户端设备的问题的答案的子集中的答案数量。
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