CN107688667A - 智能机器人客服方法、电子装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
发明公开了一种智能机器人客服方法,属于语义识别领域。一种智能机器人客服方法,包括如下步骤:S1、构建标准知识库;S2、构建同义词库;S3、接收客户的服务会话请求,并创建与客户的客户服务会话;S4、对客户服务会话的内容进行分析,得到用户服务会话的分析结果;S5、将分析结果与标准知识库中的标准问题相匹配,计算出匹配值;S6、根据匹配值按照推送规则推送不同的信息给客户。本发明通过将客户问题与标准问题进行匹配并计算出匹配值,由匹配值判断客户问题与标准问题之间的匹配度,且在匹配度不高时,通过推送若干可能的标准问题供客户选择以更好地识别客户意图,达到推送答案更准确的目的。
Description
技术领域
本发明涉及语义识别领域,涉及一种智能机器人客服方法、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网的飞速发展,人们服务意识的提高,网络客服已经普及到各行各业,深入到日常商业服务的各个环节。
目前,常见的网络客户通常由智能客服机器人和人工客服组成,相较于传统的客服方式,智能客服可以实现昼夜和节假日的全天候服务,分流人工客服负担,从而有效降低企业客服领域的运营成本。
但是,客户普遍反应智能客服机器人较“笨”,很多时候无法准确理解客户的问题,使得推送的答案与客户的问题并不匹配,严重影响了客户体验。
因此,现有智能客服机器人的还难以有效满足顾客的服务需求,客户体验普遍较差,很多客户不愿与智能客服机器人交流,很多时候直接点人工客服,使得智能客服机器人使用率不高,无法有效缓解人工客服的压力。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中智能客服机器人经常推送与客户提问不匹配的答案的问题,提出了一种智能机器人客服方法、电子装置及计算机可读存储介质,通过在客户问题与标准问题匹配度不高时,通过推送标准问题供客户选择来更好地识别客户意图,以便推送更准确的答案给客户。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题:
一种智能机器人客服方法,包括如下步骤:
S1、构建标准知识库,存储有若干用于智能问答客户问题的标准问题-答案对,并将标准问题拆分为由若干关键词组成的词序列与该标准问题关联保存;
S2、构建同义词库,存储有若干由标准词关联该标准词的近义词组成的词群,所述标准词与标准问题中的关键词相对应;
S3、接收客户的服务会话请求,并创建与所述客户的客户服务会话;
S4、对客户服务会话的内容进行分析,得到所述用户服务会话的分析结果;
S5、将分析结果与标准知识库中的标准问题相匹配,计算出匹配值;
S6、根据匹配值按照推送规则推送不同的信息给客户,所述信息包括答案、至少一个标准问题或人工服务选项。
优选地,步骤S1具体包括以下分步骤:
S11、搜集并整理问题和与该问题相匹配的答案,构建成标准问题-答案对并保存;
S12、通过分词工具将标准问题拆分成由若干个词组成的词序列;
S13、将词序列中的停用词去除,生成由若干关键词组成的词序列与该标准问题关联保存。
优选地,步骤S2具体包括以下分步骤:
S21、提取标准知识库中各标准问题中的关键词;
S22、将所有关键词组成关键词集合并进行去重处理,得到标准词集合;
S23、依次提取标准词集合中的标准词,搜集与该标准词意思相近的至少一个近义词,并将所述近义词与所述标准词关联成词群进行保存。
优选地,步骤S4具体包括以下分步骤:
S41、分词,利用分词工具将客户服务会话的内容拆分成由若干个词组成的词序列;
S42、提取关键词,通过去除词序列中的停用词,生成仅由关键词组成的简化词序列;
S43、替换同义词,判断简化词序列中的关键词是否属于同义词库中的标准词,若不是则用同义词库中的标准词替换该关键词,生成仅包含有标准词的标准词序列;
S44、输出标准词序列。
优选地,分步骤S43具体包括以下子步骤:
S431、获取简化词序列中的关键词;
S432、将获取的关键词与同义词库中的标准词进行一一比对;
S433、判断同义词库中是否具有与该关键词相匹配的标准词,若是则执行步骤S435,若否则执行步骤S434;
S434、将该关键词与同义词库中的近义词进行一一比对,找出与所述该关键词相同的同义词,并将该同义词所关联的标准词替换该关键词在简化词序列中的位置;
S435、判断该关键词是否为所述简化词序列中的最后一个词,若是则执行步骤S436,若否则执行步骤S431;
S436、生成仅包含有标准词的标准词序列。
优选地,步骤5具体包括以下分步骤:
S51、将标准词序列中的各个标准词依次与各个标准问题相关联的词序列中的关键词进行匹配;
S52、对应一个标准问题,每匹配一个关键词根据打分规则累计相应的分值;
S53、对应一个标准问题,计算出累计得到的合计分值和完全匹配下的总分值的比值。
优选地,所述打分规则为:将关键词划分为动词、名词和专业名词三类词,三类词的分值从小到大依次为动词、名词和专业名词。
优选地,所述步骤S6具体包括以下分步骤:
S60、将全部比值降序排列;
S61、判断排在首位的比值是否大于或等于预设的答案推送阈值比对,若是则执行步骤S62,若否则执行步骤S67;
S62、判断是否存在与排在首位的比值并列的比值,若是则执行S64,若否则执行步骤S63;
S63、推送该比值所指向的词序列对应的标准问题所关联的答案,并结束;
S64、将排在首位的比值及与其并列的比值所指向的若干词序列对应的若干标准问题按被提问频率降序排列,推送排列在前的预设数量的标准问题供客户选择;
S65、判断客户是否从推送的标准问题中进行选择;若选择则执行步骤S66;若不选择则执行步骤S69;
S66、推送客户选择的标准问题所关联的答案,并结束;
S67、判断排在首位比值以及其后预设数量的比值中是否存在大于或等于预设问题推送阈值的比值,若是则执行步骤S68,若否则执行步骤S69;
S68、取比值大于或等于预设问题推送阈值的若干比值所指向的若干标准词序列对应的若干标准问题,并执行步骤S65;
S69、推送人工服务选项,并结束。
一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有可被所述处理器执行的智能机器人客服系统,所述智能机器人客服系统包括:
标准知识库,用于存储有若干用于智能问答客户问题的标准问题-答案对;
同义词库,用于存储有若干由标准词关联该标准词的近义词组成的词群,所述标准词与标准问题中的关键词相对应;
会话连接模块,用于接收客户的服务会话请求,并创建与所述客户的客户服务会话;
会话分析模块,用于对客户服务会话的内容进行分析,得到所述用户服务会话的分析结果;
匹配模块,用于将分析结果与标准知识库中的标准问题相匹配,计算出匹配值。
推送模块,用于根据匹配值按照推送规则推送不同的信息给客户,所述信息包括答案、至少一个标准问题或人工服务选项。
一种计算机可读存储介质,述计算机可读存储介质内存储有智能机器人客服系统,所述智能机器人客服系统可被至少一个处理器所执行,以使所述至少一个处理器执行如前述任一项所述的智能机器人客服方法的步骤。
本发明的积极进步效果在于:本发明通过将客户问题与标准问题进行匹配并计算出匹配值,由匹配值判断客户问题与标准问题之间的匹配度,且在匹配度不高时,通过推送若干可能的标准问题供客户选择以更好地识别客户意图,达到推送答案更准确的目的。
附图说明
图1示出了本发明电子装置一实施例的硬件架构示意图;
图2示出了本发明电子装置中智能机器人客服系统一实施例的程序模块示意图;
图3示出了本发明智能机器人客服方法第一实施例的流程图;
图4示出了本发明智能机器人客服方法第二实施例中构建标准知识库的流程图;
图5示出了本发明智能机器人客服方法第三实施例中构建同义词库的流程图;
图6示出了本发明智能机器人客服方法第四实施例中会话分析的流程图;
图7示出了本发明智能机器人客服方法第五实施例中会话分析中的替换同义词的流程图;
图8示出了本发明智能机器人客服方法第六实施例中计算匹配值的流程图;
图9示出了本发明智能机器人客服方法第七实施例中按照推送规则推送答案的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明,但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
首先,本发明提出了一种电子装置。
参阅图1所示,是本发明电子装置一实施例的硬件架构示意图。本实施例中,所述电子装置1是一种能够按照事先设定或者存储的指令,自动进行数值计算和/或信息处理的设备。例如,可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器,或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图所示,所述电子装置2至少包括,但不限于,可通过系统总线相互通信连接存储器21、处理器22、网络接口23、以及智能机器人客服系统20。其中:
所述存储器21至少包括一种类型的计算机可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中,所述存储器21可以是所述电子装置2的内部存储单元,例如该电子装置2的硬盘或内存。在另一些实施例中,所述存储器21也可以是所述电子装置2的外部存储设备,例如该电子装置2上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。当然,所述存储器21还可以既包括所述电子装置2的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中,所述存储器21通常用于存储按照于所述电子装置2的操作系统和各类应用软件,例如所述智能机器人客服系统20的程序代码等。此外,所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器22在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器22通常用于控制所述电子装置2的总体操作,例如执行与所述电子装置2进行数据交互或者通信相关的控制和处理等。本实施例中,所述处理器22用于运行所述存储器21中存储的程序代码或者处理数据,例如运行所述的智能机器人客服系统20等。
所述网络接口23可包括无线网络接口或有线网络接口,该网络接口23通常用于在所述电子装置2与其他电子装置之间建立通信连接。例如,所述网络接口23用于通过网络将所述电子装置2与外部终端相连,在所述电子装置2与外部终端之间的建立数据传输通道和通信连接等。所述网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication,GSM)、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access,WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是,图1仅示出了具有组件21-23的电子装置2,但是应理解的是,并不要求实施所有示出的组件,可以替代的实施更多或者更少的组件。
在本实施例中,存储于存储器21中的所述智能机器人客服系统20可以被分割为一个或者多个程序模块,所述一个或者多个程序模块被存储于存储器11中,并可由一个或多个处理器(本实施例为处理器12)所执行,以完成本发明。
例如,图2示出了所述智能机器人客服系统20第一实施例的程序模块示意图,该实施例中,所述智能机器人客服系统20可以被分割为标准知识库201、同义词库202、会话连接模块203、会话分析模块204、匹配模块205和推送模块206。其中,本发明所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,比程序更适合于描述所述智能机器人客服系统20在所述电子装置1中的执行过程。以下描述将具体介绍所述程序模块201-206的具体功能。
所述标准知识库201,用于存储有若干用于智能问答客户问题的标准问题-答案对;
所述同义词库202,用于存储有若干由标准词关联该标准词的近义词组成的词群,所述标准词与标准问题中的关键词相对应;
所述会话连接模块203,用于接收客户的服务会话请求,并创建与所述客户的客户服务会话;
所述会话分析模块204,用于对客户服务会话的内容进行分析,得到所述用户服务会话的分析结果;
所述匹配模块205,用于将分析结果与标准知识库中的标准问题相匹配,计算出匹配值。
所述推送模块206,用于根据匹配值按照推送规则推送不同的信息给客户,所述信息包括答案、至少一个标准问题或人工服务选项。
本实施例中,所述智能机器人客服系统20可以根据客户问题与标准问题之间的匹配度,选择直接推送答案、进一步追问客户意图或者推送人工服务选项。下面以客户询问“信用卡自动还款借记卡里钱不够怎么办?”为例做具体说明:
1、通过会话连接模块与客户建立服务会话并接收客户的问题“信用卡自动还款借记卡里钱不够怎么办?”。
2、通过会话分析模块,针对客户的问题进行分析,将该问题拆分为由关键词组成的词序列“信用卡自动还款钱不够”,并用同义词库中的标准词“不足”替换词序列中不属于标准词的关键词“不够”,最终将客户的问题表述为仅包含有标准词的标准词序列“信用卡自动还款钱不足”;
3、通过匹配模块,将标准词序列“信用卡自动还款钱不足”与标准知识库中的标准问题相匹配,并经计算得出该标准词序列与标准知识库中的标准问题“信用卡自动还款借记卡里余额不足怎么办?”相关联的词序列“信用卡自动还款余额不足”之间的匹配值为0.9。
4、通过推送模块,按照推送规则,直接将标准问题“信用卡自动还款借记卡里余额不足怎么办?”相对应的答案推送给客户。
本实施例中,标准知识库和同义词库都为预先维护在系统中的,并可根据实际情况做相应的修改、增加等。
其次,本发明提出一种智能机器人客服方法。
在第一实施例中,如图6所示,所述的智能机器人客服方法包括如下步骤:
S1、构建标准知识库,存储有若干用于智能问答客户问题的标准问题-答案对,并将标准问题拆分为由若干关键词组成的词序列与该标准问题关联保存;
S2、构建同义词库,存储有若干由标准词关联该标准词的近义词组成的词群,所述标准词与标准问题中的关键词相对应;
S3、接收客户的服务会话请求,并创建与所述客户的客户服务会话;
S4、对客户服务会话的内容进行分析,得到所述用户服务会话的分析结果;
S5、将分析结果与标准知识库中的标准问题相匹配,计算出匹配值;
S6、根据匹配值按照推送规则推送不同的信息给客户,所述信息包括答案、至少一个标准问题或人工服务选项。
需要说明的是,步骤S1中的构建标准知识库和步骤S2中的构建同义词库为预先维护在系统中的,无需每次使用都维护一次,只要在内容需要更新时维护便可,维护方式可以是手动维护、系统自动抓取信息后自动维护或者两者相结合维护。
基于上述第一实施例,在第二实施例中,如图4所示,所述步骤S1具体包括以下分步骤:
S11、搜集并整理问题和与该问题相匹配的答案,构建成标准问题-答案对并保存;
在搜集问题时,可能有多种提问方式的问题都指向相同的答案,此时需要将多个问题中的一个问题确定为标准问题存储在标准知识库中。
S12、通过分词工具将标准问题拆分成由若干个词组成的词序列;
S13、将词序列中的停用词去除,生成由若干关键词组成的词序列与该标准问题关联保存。
下面以有关信用卡方面的问题维护为例对标准知识库的构建流程做具体说明:
标准问题1:如何申请开通信用卡?
标准问题2:信用卡自动还款借记卡余额不足怎么办?
标准问题3:如何办理信用卡挂失?
1、针对3个标准问题分别查找相对应的答案,将答案和3个标准问题分别对应构建成标准问题-答案对并保存在标准知识库中。
2、将3个标准问分别拆分成词序列,分别为:“如何 申请 开通 信用卡”、“信用卡自动 还款 借记卡 余额 不足 怎么办”和“如何 办理 信用卡 挂失”。
3、去除词序列中的停用词,生成3组由若干关键词组成的词序列,分别为“申请 开通 信用卡”、“信用卡 自动 还款 余额 不足”和“办理 信用卡 挂失”,并将这3组词序列分别与相对应的标准问题关联保存在标准知识库中。
基于上述第二实施例,在第三实施例中,如图5所示,所述步骤S2具体包括以下分步骤:
S21、提取标准知识库中各标准问题中的关键词;
S22、将所有关键词组成关键词集合并进行去重处理,得到标准词集合;
S23、依次提取标准词集合中的标准词,搜集与该标准词意思相近的至少一个近义词,并将所述近义词与所述标准词关联成词群进行保存。
本实施例中,将标准问题中关键词确定为标准词,然后给每个标准词关联若干近义词,以便客户根据各自习惯使用词时,系统可以将非标准词替换成标准词,这样在将客户问题匹配标准问题时,可以具有更好的匹配效果,提高匹配的正确率。
接上例,同义词库的维护流程如下:
1、分别提取3个标准问题中的关键词“申请 开通 信用卡”、“信用卡 自动 还款余额 不足”和“办理 信用卡 挂失”。
2、将“信用卡”这个关键词去重,得到标准词集合“申请 开通 信用卡 自动 还款余额 不足 办理 挂失”。
3、先找出“申请”的近义词,可以是“申办”、“请求”或“办理”等,将这些词与标准词“申请”关联保存为申请词群;其他关键词词群的组成同申请词群的组成。
基于上述第三实施例,在第四实施例中,如图6所示,步骤S4具体包括以下分步骤:
S41、分词,利用分词工具将客户服务会话的内容拆分成由若干个词组成的词序列;
S42、提取关键词,通过去除词序列中的停用词,生成仅由关键词组成的简化词序列;
S43、替换同义词,判断简化词序列中的关键词是否属于同义词库中的标准词,若不是则用同义词库中的标准词替换该关键词,生成仅包含有标准词的标准词序列;
S44、输出标准词序列。
接上例,假设有客户进线询问老带新活动,问题为“信用卡自动还款借记卡里钱不够怎么办?”,以此为例具体说明会话分析的流程:
1、将客户的问题“信用卡自动还款借记卡里钱不够怎么办?”拆分为“信用卡 自动还款 借记卡 里 钱 不够 怎么办”的词序列。
2、提取出前述词序列中的关键词“信用卡 自动 还款 钱 不够”。
3、将前述简化词序列中的“不够”用“不足”替换,生成标准词序列“信用卡 自动还款 钱 不足”。
4、输出标准词序列“信用卡 自动 还款 钱 不足”。
基于上述第四实施例,在第五实施例中,如图7所示,分步骤S43具体包括以下子步骤:
S431、获取简化词序列中的关键词;
S432、将获取的关键词与同义词库中的标准词进行一一比对;
S433、判断同义词库中是否具有与该关键词相匹配的标准词,若是则执行步骤S435,若否则执行步骤S434;
S434、将该关键词与同义词库中的近义词进行一一比对,找出与所述该关键词相同的同义词,并将该同义词所关联的标准词替换该关键词在简化词序列中的位置;
S435、判断该关键词是否为所述简化词序列中的最后一个词,若是则执行步骤S436,若否则执行步骤S431;
S436、生成仅包含有标准词的标准词序列。
接上例,以对简化词序列“信用卡 自动 还款 钱 不够”进行替换同义词为例具体说明替换过程:
1、获取简化词序列“信用卡 自动 还款 钱 不够”中的第一个关键词“信用卡”;
2、将关键词“信用卡”与同义词库中的标准词进行比对,找到一样的词“信用卡”;
3、判断关键词“信用卡”不是简化词序列“信用卡 自动 还款 钱 不够”中的最后一个词;
4、获取简化词序列“信用卡 自动 还款 钱 不够”中的第二个关键词“自动”,重复前面的步骤,直到该简化词序列中的第四个关键词“钱”;
5、获取简化词序列“信用卡自动还款钱不够”中的第五个关键词“不够”;
6、将关键词“不够”与同义词库中的标准词进行比对,没有找到一样的词;
7、将关键词“不够”与同义词库中的近义词进行比对,找到一样的词“不够”,用词“不够”关联的标准词“不足”替换简化词序列中的关键词“不够”;
8、判断关键词“不够”是简化词序列“信用卡 自动 还款 钱 不够”中的最后一个词;
9、生成标准词序列“信用卡 自动 还款 钱 不足”。
基于上述第五实施例,在第六实施例中,如图8所示,步骤S5具体包括以下分步骤:
S51、将标准词序列中的各个标准词依次与各个标准问题相关联的词序列中的关键词进行匹配;
S52、对应一个标准问题,每匹配一个关键词根据打分规则累计相应的分值;
S53、对应一个标准问题,计算出累计得到的合计分值和完全匹配下的总分值的比值。
进一步地,所述打分规则为:将关键词划分为动词、名词和专业名词三类词,三类词的分值从小到大依次为动词、名词和专业名词。
接上例,将标准词序列“信用卡 自动 还款 钱 不足”与标准知识库中的词序列依次进行匹配:
假设专业名词匹配到的分数为5,名词匹配到的分数为2,动词匹配到的分数为1,其余词匹配到的分数都为1.5。
1、标准词序列“信用卡 自动 还款 钱 不足”与标准知识库中的各标准问题相关联的词序列分别进行匹配;
2、假设该标准词序列与标准知识库中的词序列“信用卡 自动 还款 余额 不足”进行匹配,共匹配到4个关键词,将这4个关键词所对应的分值相加,得到合计分值;
具体计算如下:
“信用卡”为专业名词,得分为5;“还款”为动词,得分为1;其余的“自动”和“不足”为其余词,共得分3,因此,标准词序列“信用卡 自动还款 钱 不足”和标准知识库中的词序列“信用卡 自动 还款 余额 不足”匹配的合计分值为9。
3、将合计分值除以5个关键词全部匹配所对应的总分值,得到的比值即为匹配值。
具体计算如下:
全部匹配所对应的总分值为11,将合计分值为9除以该总分值为11,得到的匹配值为0.82。
基于上述第六实施例,在第七实施例中,如图9所示,步骤S6具体包括以下分步骤:
S60、将全部比值降序排列;
S61、判断排在首位的比值是否大于或等于预设的答案推送阈值比对,若是则执行步骤S62,若否则执行步骤S67;
S62、判断是否存在与排在首位的比值并列的比值,若是则执行S64,若否则执行步骤S63;
S63、推送该比值所指向的词序列对应的标准问题所关联的答案,并结束;
S64、将排在首位的比值及与其并列的比值所指向的若干词序列对应的若干标准问题按被提问频率降序排列,推送排列在前的预设数量的标准问题供客户选择;
S65、判断客户是否从推送的标准问题中进行选择;若选择则执行步骤S66;若不选择则执行步骤S69;
S66、推送客户选择的标准问题所关联的答案,并结束;
S67、判断排在首位比值以及其后预设数量的比值中是否存在大于或等于预设问题推送阈值的比值,若是则执行步骤S68,若否则执行步骤S69;
S68、取比值大于或等于预设问题推送阈值的若干比值所指向的若干标准词序列对应的若干标准问题,并执行步骤S65;
S69、推送人工服务选项,并结束。
接上例,以针对客户问题“信用卡自动还款借记卡里钱不够怎么办?”为例对推送答案流程说明如下:
这里假设匹配度在0.75-1之间直接推送匹配值最高的标准问题所对应的答案;匹配度在在0.75到0.5之间,则推送相关问题给客户,以进一步询问客户意图;匹配度小于0.5,则推送人工服务选项。这里的0.75为答案推送阈值,0.5为问题推送阈值。
1、客户问题“信用卡自动还款借记卡里钱不够怎么办?”与标准知识库中的3个标准问题“如何申请开通信用卡?”、“信用卡自动还款借记卡余额不足怎么办?”及“如何办理信用卡挂失?”的匹配值分别为:0.67、0.82、0.67,根据匹配值排序为0.82、0.67、0.67。
2、排在首位的匹配值0.82大于答案推送阈值。
3、直接推送该匹配值0.82对应的标准问题“信用卡自动还款借记卡余额不足怎么办?”相对应的答案给客户。
若在本例中,仅有两个匹配值0.62所对应的标准问题,则将两个标准问题推送给客户进行选择,并进一步根据客户选择的标准问题推送相对应的答案。
此外,本发明一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质内存储有智能机器人客服系统20,该智能机器人客服系统20可被一个或多个处理器执行时,实现上述智能机器人客服方法或电子装置的操作。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式,但是本领域的技术人员应当理解,这仅是举例说明,本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下,可以对这些实施方式做出多种变更或修改,但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种智能机器人客服方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、构建标准知识库,存储有若干用于智能问答客户问题的标准问题-答案对,并将标准问题拆分为由若干关键词组成的词序列与该标准问题关联保存;
S2、构建同义词库,存储有若干由标准词关联该标准词的近义词组成的词群,所述标准词与标准问题中的关键词相对应;
S3、接收客户的服务会话请求,并创建与所述客户的客户服务会话;
S4、对客户服务会话的内容进行分析,得到所述用户服务会话的分析结果;
S5、将分析结果与标准知识库中的标准问题相匹配,计算出匹配值;
S6、根据匹配值按照推送规则推送不同的信息给客户,所述信息包括答案、至少一个标准问题或人工服务选项。
2.根据权利要求1所述的智能机器人客服方法,其特征在于,步骤S1具体包括以下分步骤:
S11、搜集并整理问题和与该问题相匹配的答案,构建成标准问题-答案对并保存;
S12、通过分词工具将标准问题拆分成由若干个词组成的词序列;
S13、将词序列中的停用词去除,生成由若干关键词组成的词序列与该标准问题关联保存。
3.根据权利要求2所述的智能机器人客服方法,其特征在于,步骤S2具体包括以下分步骤:
S21、提取标准知识库中各标准问题中的关键词;
S22、将所有关键词组成关键词集合并进行去重处理,得到标准词集合;
S23、依次提取标准词集合中的标准词,搜集与该标准词意思相近的至少一个近义词,并将所述近义词与所述标准词关联成词群进行保存。
4.根据权利要求3所述的智能机器人客服方法,其特征在于,步骤S4具体包括以下分步骤:
S41、分词,利用分词工具将客户服务会话的内容拆分成由若干个词组成的词序列;
S42、提取关键词,通过去除词序列中的停用词,生成仅由关键词组成的简化词序列;
S43、替换同义词,判断简化词序列中的关键词是否属于同义词库中的标准词,若不是则用同义词库中的标准词替换该关键词,生成仅包含有标准词的标准词序列;
S44、输出标准词序列。
5.根据权利要求4所述的智能机器人客服方法,其特征在于,分步骤S43具体包括以下子步骤:
S431、获取简化词序列中的关键词;
S432、将获取的关键词与同义词库中的标准词进行一一比对;
S433、判断同义词库中是否具有与该关键词相匹配的标准词,若是则执行步骤S435,若否则执行步骤S434;
S434、将该关键词与同义词库中的近义词进行一一比对,找出与所述该关键词相同的同义词,并将该同义词所关联的标准词替换该关键词在简化词序列中的位置;
S435、判断该关键词是否为所述简化词序列中的最后一个词,若是则执行步骤S436,若否则执行步骤S431;
S436、生成仅包含有标准词的标准词序列。
6.根据权利要求5所述的智能机器人客服方法,其特征在于,步骤5具体包括以下分步骤:
S51、将标准词序列中的各个标准词依次与各个标准问题相关联的词序列中的关键词进行匹配;
S52、对应一个标准问题,每匹配一个关键词根据打分规则累计相应的分值;
S53、对应一个标准问题,计算出累计得到的合计分值和完全匹配下的总分值的比值。
7.根据权利要求6所述的智能机器人客服方法,其特征在于,所述打分规则为:将关键词划分为动词、名词和专业名词三类词,三类词的分值从小到大依次为动词、名词和专业名词。
8.根据权利要求6所述的智能机器人客服方法,其特征在于,所述步骤S6具体包括以下分步骤:
S60、将全部比值降序排列;
S61、判断排在首位的比值是否大于或等于预设的答案推送阈值比对,若是则执行步骤S62,若否则执行步骤S67;
S62、判断是否存在与排在首位的比值并列的比值,若是则执行S64,若否则执行步骤S63;
S63、推送该比值所指向的词序列对应的标准问题所关联的答案,并结束;
S64、将排在首位的比值及与其并列的比值所指向的若干词序列对应的若干标准问题按被提问频率降序排列,推送排列在前的预设数量的标准问题供客户选择;
S65、判断客户是否从推送的标准问题中进行选择;若选择则执行步骤S66;若不选择则执行步骤S69;
S66、推送客户选择的标准问题所关联的答案,并结束;
S67、判断排在首位比值以及其后预设数量的比值中是否存在大于或等于预设问题推送阈值的比值,若是则执行步骤S68,若否则执行步骤S69;
S68、取比值大于或等于预设问题推送阈值的若干比值所指向的若干标准词序列对应的若干标准问题,并执行步骤S65;
S69、推送人工服务选项,并结束。
9.一种电子装置,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器上存储有可被所述处理器执行的智能机器人客服系统,所述智能机器人客服系统包括:
标准知识库,用于存储有若干用于智能问答客户问题的标准问题-答案对;
同义词库,用于存储有若干由标准词关联该标准词的近义词组成的词群,所述标准词与标准问题中的关键词相对应;
会话连接模块,用于接收客户的服务会话请求,并创建与所述客户的客户服务会话;
会话分析模块,用于对客户服务会话的内容进行分析,得到所述用户服务会话的分析结果;
匹配模块,用于将分析结果与标准知识库中的标准问题相匹配,计算出匹配值。
推送模块,用于根据匹配值按照推送规则推送不同的信息给客户,所述信息包括答案、至少一个标准问题或人工服务选项。
10.一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内存储有智能机器人客服系统,所述智能机器人客服系统可被至少一个处理器所执行,以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的智能机器人客服方法的步骤。
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---|---|
CN (1) | CN107688667A (zh) |
WO (1) | WO2019062001A1 (zh) |
Cited By (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108829663A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-16 | 宁波薄言信息技术有限公司 | 一种文章评估方法及系统 |
CN109033083A (zh) * | 2018-07-20 | 2018-12-18 | 吴怡 | 一种基于语义网的法律咨询系统 |
CN109120513A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-01 | 湖南畅远信息技术有限公司 | 基于智能机器人应答的全媒体系统及实现方法 |
CN109165327A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-01-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 人机对话方法、装置及计算机可读存储介质 |
WO2019062012A1 (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-04 | 平安科技(深圳)有限公司 | 问题联想推送方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
CN109684455A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-26 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 智能客服系统的实现方法及装置、设备、可读存储介质 |
CN109727598A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 浙江省公众信息产业有限公司 | 大噪音语境下的意图识别方法 |
CN109727594A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-07 | 北京百佑科技有限公司 | 语音处理方法及装置 |
CN109800415A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于语义解析的生产问题分发方法及系统 |
CN109947927A (zh) * | 2019-03-31 | 2019-06-28 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及装置 |
CN110188205A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-30 | 三角兽(北京)科技有限公司 | 一种智能客服系统知识库的更新方法及装置 |
CN110232920A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语音处理方法和装置 |
CN110287301A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-27 | 上海华兴数字科技有限公司 | 故障咨询方法、装置及系统 |
CN110287294A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-09-27 | 厦门智融合科技有限公司 | 知识产权概念自动解答方法及系统 |
CN110309378A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 一种问题答复的处理方法、装置及系统 |
CN110321416A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-10-11 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于aiml的智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110377745A (zh) * | 2018-04-11 | 2019-10-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息处理方法、信息检索方法、装置及服务器 |
CN110388933A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-29 | 上海图聚智能科技股份有限公司 | 兴趣点搜索方法、装置、服务器及存储介质 |
CN110457453A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-11-15 | 平安普惠企业管理有限公司 | 用户问题与客服对接方法、装置、介质、电子设备 |
CN110543555A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用于智能客服中的标问召回方法和装置 |
CN110765247A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-02-07 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种用于问答机器人的输入提示方法及装置 |
CN110866764A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-06 | 冠杰消防工程师教育服务(深圳)有限公司 | 客服方法及装置 |
CN110874394A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-03-10 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 智能答疑方法、电子装置及存储介质 |
CN111104500A (zh) * | 2019-12-21 | 2020-05-05 | 江西省天轴通讯有限公司 | 一种线索匹配方法、系统、可读存储介质及计算机设备 |
CN111159372A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-15 | 合肥凌极西雅电子科技有限公司 | 一种应用于普法教育的问答系统 |
CN111353033A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-30 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种训练文本相似度模型的方法和系统 |
CN111988477A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-24 | 中国银行股份有限公司 | 一种电话进线处理方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112199471A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-08 | 康佳集团股份有限公司 | 一种客服问题信息处理方法、设备及存储介质 |
CN113095879A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-09 | 中国工商银行股份有限公司 | 呼入场景下的客户行为预测方法及装置 |
CN113282733A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-08-20 | 上海寻梦信息技术有限公司 | 客服问题匹配方法、系统、设备及存储介质 |
WO2022179118A1 (zh) * | 2021-02-26 | 2022-09-01 | 深圳追一科技有限公司 | 信息推送方法、推送机器人、计算机设备和存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104933084A (zh) * | 2015-05-04 | 2015-09-23 | 上海智臻网络科技有限公司 | 一种用于获得答案信息的方法、装置和设备 |
CN105630887A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-06-01 | 北京中科汇联科技股份有限公司 | 中文问答系统知识标记语言的表示方法及中文问答系统 |
CN105843897A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 青岛海尔软件有限公司 | 一种面向垂直领域的智能问答系统 |
US20170212872A1 (en) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | International Business Machines Corporation | Duplicate post handling with natural language processing |
CN107220380A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-29 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于人工智能的问答推荐方法、装置和计算机设备 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1794233A (zh) * | 2005-12-28 | 2006-06-28 | 刘文印 | 一种网上用户交互问答方法及其系统 |
CN105630938A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-06-01 | 深圳市智客网络科技有限公司 | 一种智能问答系统 |
CN107015983A (zh) * | 2016-01-27 | 2017-08-04 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用于智能问答中提供知识信息的方法与设备 |
CN106484801B (zh) * | 2016-09-23 | 2019-10-11 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 一种智能客服机器人的对话方法及其知识库管理系统 |
CN106776936B (zh) * | 2016-12-01 | 2020-02-18 | 上海智臻智能网络科技股份有限公司 | 智能交互方法和系统 |
-
2017
- 2017-09-30 CN CN201710934034.1A patent/CN107688667A/zh active Pending
-
2018
- 2018-02-12 WO PCT/CN2018/076559 patent/WO2019062001A1/zh active Application Filing
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104933084A (zh) * | 2015-05-04 | 2015-09-23 | 上海智臻网络科技有限公司 | 一种用于获得答案信息的方法、装置和设备 |
CN105630887A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-06-01 | 北京中科汇联科技股份有限公司 | 中文问答系统知识标记语言的表示方法及中文问答系统 |
US20170212872A1 (en) * | 2016-01-22 | 2017-07-27 | International Business Machines Corporation | Duplicate post handling with natural language processing |
CN105843897A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-08-10 | 青岛海尔软件有限公司 | 一种面向垂直领域的智能问答系统 |
CN107220380A (zh) * | 2017-06-27 | 2017-09-29 | 北京百度网讯科技有限公司 | 基于人工智能的问答推荐方法、装置和计算机设备 |
Cited By (39)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019062012A1 (zh) * | 2017-09-30 | 2019-04-04 | 平安科技(深圳)有限公司 | 问题联想推送方法、电子装置及计算机可读存储介质 |
CN110377745A (zh) * | 2018-04-11 | 2019-10-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 信息处理方法、信息检索方法、装置及服务器 |
CN108829663B (zh) * | 2018-05-21 | 2022-04-29 | 宁波薄言信息技术有限公司 | 一种文章评估方法及系统 |
CN108829663A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-16 | 宁波薄言信息技术有限公司 | 一种文章评估方法及系统 |
CN109033083A (zh) * | 2018-07-20 | 2018-12-18 | 吴怡 | 一种基于语义网的法律咨询系统 |
CN109120513A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-01 | 湖南畅远信息技术有限公司 | 基于智能机器人应答的全媒体系统及实现方法 |
CN109165327B (zh) * | 2018-08-21 | 2021-06-29 | 北京汇钧科技有限公司 | 人机对话方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN109165327A (zh) * | 2018-08-21 | 2019-01-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 人机对话方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN109800415A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-24 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于语义解析的生产问题分发方法及系统 |
CN109727594A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-07 | 北京百佑科技有限公司 | 语音处理方法及装置 |
CN109684455A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-04-26 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 智能客服系统的实现方法及装置、设备、可读存储介质 |
CN110287294A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-09-27 | 厦门智融合科技有限公司 | 知识产权概念自动解答方法及系统 |
CN109727594B (zh) * | 2018-12-27 | 2021-04-09 | 北京百佑科技有限公司 | 语音处理方法及装置 |
CN109727598A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-07 | 浙江省公众信息产业有限公司 | 大噪音语境下的意图识别方法 |
CN109947927A (zh) * | 2019-03-31 | 2019-06-28 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法及装置 |
CN110188205A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-30 | 三角兽(北京)科技有限公司 | 一种智能客服系统知识库的更新方法及装置 |
WO2020233386A1 (zh) * | 2019-05-23 | 2020-11-26 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于aiml的智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110321416A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-10-11 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于aiml的智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN110232920A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-13 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 语音处理方法和装置 |
CN110232920B (zh) * | 2019-06-21 | 2021-11-19 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 语音处理方法和装置 |
CN110287301A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-09-27 | 上海华兴数字科技有限公司 | 故障咨询方法、装置及系统 |
CN110309378A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-10-08 | 深圳前海微众银行股份有限公司 | 一种问题答复的处理方法、装置及系统 |
CN110457453A (zh) * | 2019-07-12 | 2019-11-15 | 平安普惠企业管理有限公司 | 用户问题与客服对接方法、装置、介质、电子设备 |
CN110388933A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-10-29 | 上海图聚智能科技股份有限公司 | 兴趣点搜索方法、装置、服务器及存储介质 |
CN110543555A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-12-06 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种用于智能客服中的标问召回方法和装置 |
CN110765247A (zh) * | 2019-09-30 | 2020-02-07 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种用于问答机器人的输入提示方法及装置 |
CN110765247B (zh) * | 2019-09-30 | 2022-10-25 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种用于问答机器人的输入提示方法及装置 |
CN110874394A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-03-10 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 智能答疑方法、电子装置及存储介质 |
CN110866764A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-06 | 冠杰消防工程师教育服务(深圳)有限公司 | 客服方法及装置 |
CN111104500A (zh) * | 2019-12-21 | 2020-05-05 | 江西省天轴通讯有限公司 | 一种线索匹配方法、系统、可读存储介质及计算机设备 |
CN111159372A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-05-15 | 合肥凌极西雅电子科技有限公司 | 一种应用于普法教育的问答系统 |
CN111353033A (zh) * | 2020-02-27 | 2020-06-30 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种训练文本相似度模型的方法和系统 |
CN111353033B (zh) * | 2020-02-27 | 2023-04-07 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种训练文本相似度模型的方法和系统 |
CN111988477A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-11-24 | 中国银行股份有限公司 | 一种电话进线处理方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112199471A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-01-08 | 康佳集团股份有限公司 | 一种客服问题信息处理方法、设备及存储介质 |
WO2022179118A1 (zh) * | 2021-02-26 | 2022-09-01 | 深圳追一科技有限公司 | 信息推送方法、推送机器人、计算机设备和存储介质 |
CN113095879A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-07-09 | 中国工商银行股份有限公司 | 呼入场景下的客户行为预测方法及装置 |
CN113282733A (zh) * | 2021-06-11 | 2021-08-20 | 上海寻梦信息技术有限公司 | 客服问题匹配方法、系统、设备及存储介质 |
CN113282733B (zh) * | 2021-06-11 | 2024-04-09 | 上海寻梦信息技术有限公司 | 客服问题匹配方法、系统、设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2019062001A1 (zh) | 2019-04-04 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20180213 |