CN108198083A - 保单多维度分析实现方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种保单多维度分析实现方法、装置、终端设备及存储介质。该保单多维度分析实现方法，包括：获取保单查询信息；采用预设的保单维度词库对所述保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个所述保单维度；根据至少一个所述保单维度，获取至少一个目标保单；根据至少一个所述目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果。该保单多维度分析实现方法在基于多个保单维度进行保单分析时，能够实现对保单进行全面和多样化分析的功能。

Description

保单多维度分析实现方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本发明涉及保险应用领域，尤其涉及一种保单多维度分析实现方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

目前，在进行保单分析的时候，往往只能实现对保单进行单一维度的分析，不能实现保单间关联分析。例如，在实际生活中，可通过保单号查询并获取每个保单的保单信息，并对获取的保单信息进行单一维度的分析，无法实现对保单进行全面分析，如无法实现对保单间关联分析。这种采用保单号获取保单信息并进行单一维度分析的方式，使得保单分析过程过于孤立和单一，造成保单分析较大的局限性。

发明内容

本发明实施例提供一种保单多维度分析实现方法、装置、终端设备及存储介质，以解决当前保单分析过程过于单一的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种保单多维度分析实现方法，包括：

获取保单查询信息；

采用预设的保单维度词库对所述保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个所述保单维度；

根据至少一个所述保单维度，获取至少一个目标保单；

根据至少一个所述目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果。

第二方面，本发明实施例提供一种保单多维度分析实现装置，包括：

保单查询信息获取模块，用于获取保单查询信息；

保单维度获取单元模块，用于采用预设的保单维度词库对所述保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个所述保单维度；

目标保单获取模块，用于根据至少一个所述保单维度，获取至少一个目标保单；

多维度分析结果获取单元，用于根据至少一个所述目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果。

第三方面，本发明实施例提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述保单多维度分析实现方法的步骤。

第四方面，本发明实施例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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述保单多维度分析实现方法的步骤。

本发明实施例所提供的保单多维度分析实现方法、装置、终端设备及存储介质中，首先获取保单查询信息，然后采用预设的保单维度词库对保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个保单维度，通过对保单查询信息进行匹配分析，可以准确地从保单查询信息中获取保单维度词库中对应的保单维度，达到提取保单查询信息中保单维度的目的。接着根据至少一个保单维度，获取至少一个目标保单，可以有效快速地根据保单维度获取相对应的目标保单。最后根据至少一个目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果，基于目标保单根据需要进行多维度分析，能够满足从多个维度对目标保单进行分析的功能，达到对目标保单进行全面和多样化分析的目的，快速有效地获取基于多个维度的目标保单分析结果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例1中保单多维度分析实现方法的一流程图。

图2是图1中步骤S10之前的一具体流程图。

图3是图1中步骤S20的一具体流程图。

图4是图1中步骤S30的一具体流程图。

图5是本发明实施例2中保单多维度分析实现装置的一原理框图。

图6是本发明实施例4中终端设备的一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

图1示出本实施例中保单多维度分析实现方法的一流程图。该保单多维度分析实现方法可应用在保险机构配置的终端设备中，用于实现保单多维度分析，具体可应用在安装在终端设备上的保单多维度分析系统中。该保单多维度分析系统是指用于对保单进行多维度分析的系统。其中，该终端设备是可与用户进行人机交互的设备，包括但不限于电脑、智能手机和平板等设备。如图1所示，该保单多维度分析实现方法包括如下步骤：

S10：获取保单查询信息。

其中，保单查询信息是指与保单相关的用于查询保单的信息。

本实施例中，保单查询信息可以是用户在保单多维度分析系统输入的由任意字符组成的字符串信息。该保单查询信息可以包括地区维度、时间维度、保单类型维度、保单事务维度和所属用户维度等保单维度，同时还支持模糊查询。模糊查询标识符包括但不限于“％”和“_”等标识符，这些模糊查询标识符代表模糊查询的实现方式。其中，“％”代表不确定但实际存在(即模糊查询)的一个或多个字符。相对应地，“_”代表不确定但实际存在的一个字符。

例如，保单查询信息具体可以是“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”，其中，“北京市朝阳区”代表地区上的保单维度，“9月份”代表时间上的保单维度，“重疾险”代表保单类型上的保单维度，“理赔”代表保单事务上的保单维度，“陈％”代表保单所属用户上的保单维度，“％”表示一种对保单维度进行模糊查询的实现方式，如在该保单所属用户维度上，陈％可以表示所有姓陈的用户。又例如，在包括“陈_明”的保单查询信息中，“陈_明”表示姓为“陈”，用户名第三个字为“明”，用户名由三个字符组成的用户。

需要说明的是，字符与字节的含义不同，例如中文的一个字和英文一个字母都称为字符，但是一个中文字符占两个字节(16bit)，一个英文字母占一个字节(8bit)。模糊查询的方式能够更灵活地表达保单查询信息，使得保单查询信息更能够贴近用户想要获取的保单的信息。通过保单多维度分析系统获取保单查询信息，为多维度查询保单提供了基础，有利于根据保单查询信息进行后续的分析。

在一具体实施方式中，如图2所示，在步骤S10之前，即在获取保单查询信息之前，该保单多维度分析实现方法还包括创建保单维度词库，该创建保单维度词库具体包括如下步骤：

S11：从存储保单的数据库中获取所有保单的保单数据。

其中，保单数据是指保单上包含的所有数据信息。本实施例中，存储在数据库中的所有保单的保单数据，可以通过遍历所有保单中记载的保单数据的方式获取。可以理解地，保单数据是大量的，在获取所有保单的保单数据过程中，只提取同一保单中数据相同的部分作为该保单的保单数据，以避免数据冗余，从而保证最终获取的任一保单的保单数据为数据互不相同的部分。

S12：对所有保单的保单数据进行分词处理，获取至少一个索引维度词，每一索引维度词对应一保单维度。

其中，对保单数据进行的分词处理是指通过保单数据获取索引维度词的处理。本实施例中的索引维度词即索引，可以理解地，索引具体通过代表保单维度的词(即索引维度词)表示。每一索引维度词对应一种保单维度，多个不同的索引维度词可以同时对应一种保单维度，如北京、深圳和上海分别为一索引维度词，每个索引维度词同时对应保单的地区维度。

本实施例中，通过分词工具(如IKAnalyzer或MMAnalyzer)获取索引维度词。其中，IKAnalyzer是一个开源的，基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包，是基于正向迭代最细粒度切分算法的中文分词工具包。MMAnalyzer是基于正向最大匹配算法的支持中文、数字和中文混合分词的分词工具包。

具体地，可以根据分词工具(如IKAnalyzer或MMAnalyzer)中的已收录词汇与保单数据进行匹配，若保单数据中存在与已收录词汇相同的词汇，则提取保单数据中这部分的词汇，根据保单维度的实际情况去除与保单维度无关的词汇，获取第一预选索引维度词；接着采用分词工具过滤保单数据中与建立索引维度词的无关数据，该无关数据具体是指如标点符号、转义字段(如而且、但是)和代词(如这个、那些)等与建立索引维度词的无关数据；然后将过滤后的保单数据根据保单维度的实际情况自定义建立和添加索引维度词，获取第二预选索引维度词；最后整合(相加)第一预选索引维度词和第二预选索引维度词，获取最终的与保单维度相关的索引维度词。基于实际保单维度，通过分词处理获取索引维度词，达到了提取保单数据中与保单维度相关的索引维度词的目的。

S13：基于至少一个索引维度词构建索引维度表，创建保单维度词库；其中，索引维度表包括索引维度词和索引维度词对应的保单的存储地址。

其中，索引维度表是用于指示索引维度词和保单的存储地址之间对应关系的表，该索引维度表包括多个索引项，每个索引项由索引维度词和与该索引维度词相对应的保单的存储地址组成。可以理解地，在建立索引维度表时，根据索引维度词与其对应保单的存储地址创建索引项，通过所有的索引项形成完整的索引表。保单维度词库是指与保单维度相关的索引文件，该保单维度词库(索引文件)包括主文件和索引维度表，其中，主文件是指词库本身存储的数据(物理数据层存储的索引维度词和保单的存储地址)，而索引维度表是描述该数据间对应关系的表，存储的是索引维度词和保单的存储地址之间的对应关系(索引维度表属于逻辑数据层，描述的是数据间的逻辑关系)。

例如，“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”中的“北京市朝阳区”、“9月份”、“重疾险”、“理赔”和“陈％”都是索引维度表中的索引，该索引具体以索引维度词表示。每一索引维度词都与其对应的保单的存储地址相关联，如“北京市朝阳区”与包括“北京市朝阳区”的所有保单的存储地址相关联，“重疾险”与包括“重疾险”的所有保单的存储地址相关联，若“北京市朝阳区”和“重疾险”这两个索引维度词同时出现，则取这两个索引维度词对应保单的存储地址的交集，即“北京市朝阳区”和“重疾险”这两个索引维度词对应的保单的存储地址为同时包括“北京市朝阳区”和“重疾险”这两个索引维度词的保单。可以理解地，当索引维度词代表的维度越多越具体，其对应的保单的存储地址将会越少，通过索引维度词检索的结果将会更精准。

本实施例中，保单维度词库可以通过Lucene建立。其中，Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，提供了完整的查询引擎和索引引擎；Lucene是一套用于全文检索和搜寻的开源程式库，它提供了一个简单却强大的应用程式接口，能够做全文索引和搜索。采用Lucene建立索引维度词与对应的保单的存储地址之间的对应关系，形成索引维度表。索引维度表与在物理数据层存储索引维度词和保单的存储地址的主文件共同形成保单维度词库。该保单维度词库中的索引维度表可以理解为词库的目录，记载着维度索引词与保单的存储地址之间的对应关系，主文件可以理解为词库实际包含的物理数据，存储所有与保单相关的数据。

S20：采用预设的保单维度词库对保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个保单维度。

本实施例中，采用预先创建的保单维度词库对保单查询信息进行匹配分析。保单查询信息可以是用户在保单多维度分析系统输入的由任意字符组成的字符串信息。该保单查询信息包含至少一个索引维度词，将保单查询信息与保单维度词库进行匹配可以确定保单查询信息中的索引维度词，根据确定的索引维度词可以获取对应的至少一个保单维度。例如，保单查询信息为“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”则通过与保单维度进行匹配，可以确定索引维度词分别是“北京市朝阳区”、“9月份”、“重疾险”、“理赔”和“陈％”。其中，“北京市朝阳区”代表地区上的保单维度，“9月份”代表时间上的保单维度，“重疾险”代表保单类型上的保单维度，“理赔”代表保单事务上的保单维度，“陈％”代表保单所属用户上的保单维度。特别地，若保单查询信息中不包含索引维度词时，保单多维度分析系统将会显示“没有搜索结果，请重新输入！”的提示语。

本实施例中，通过将保单查询信息与保单维度词库进行匹配分析，达到了根据保单查询信息获取保单查询信息包含的保单维度的目的。

在一具体实施方式中，步骤S20中，如图3所示，采用预设的保单维度词库对保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个保单维度，具体包括如下步骤：

S21：从左至右将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的索引维度词设置为第一匹配词。

本实施例中，从左至右扫描保单查询信息，将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配，并将首次匹配成功的索引维度词作为第一匹配词。具体地，当保单查询信息为“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”时，其中“北京”、“北京市”和“北京市朝阳区”都是保单维度词库中地区维度上的索引维度词。对“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”这一保单查询信息进行扫描匹配，从左至右匹配保单查询信息和保单维度词库时，首次扫描的是“北”，“北”不是索引维度词，但是属于索引维度词如“北京”、“北京市”和“北京市朝阳区”的前缀，则需继续往右扫描。接着扫描到的是“京”，加上先前扫描得到的北，共同组成“北京”一词。由于“北京”是索引维度词，则在扫描到北京时即完成了首次匹配，并将“北京”设置为第一匹配词。需要说明的是，部分索引维度词如“北京”和“北京市”的实际含义相同，但在进行匹配的时候仍需区分开，按照匹配规则从左至右进行匹配。

S22：判断保单维度词库中是否存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词。

本实施例中，如第一匹配词是“北京”，由于保单维度词库中可能存在包含第一匹配词“北京”作为前缀的索引维度词，则不能确定第一匹配词“北京”是不是最终代表地区维度上的索引维度词，则需要先判断保单维度词库中是否存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词，以确定是否还有将该匹配词作为前缀的，更长的、范围更小的索引维度词。

S23：若保单维度词库中存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词，则继续从左至右将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配，若匹配成功，则将包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词更新为第一匹配词，重复执行判断保单维度词库中是否存在包含第一匹配词的索引维度词的步骤。

本实施例中，如第一匹配词是“北京”，由于“北京”是“北京市”、“北京朝阳区”和“北京市朝阳区”等保单维度词库中部分索引维度词的前缀，则继续从左至右将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配。若保单查询信息为“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”，则下一个匹配成功的索引维度词是“北京市”。此时，获取的新的索引维度词是“北京市”，由于“北京市”可能是保单维度词库中部分索引词的前缀，所以更新“北京市”为第一匹配词，并重复步骤S22的判断过程。若步骤S22的判断为是，则继续本步骤，此时将在原本“北京市”的基础上匹配到“北京市朝”。将“北京市朝”更新为第一匹配词并重复步骤S22的判断保单维度词库中是否存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词的步骤。依次类推，通过步骤S22的多次判断步骤，在判断结果为是并重复执行本步骤的过程中，匹配分析将会匹配到“北京市朝阳”和“北京市朝阳区”。直至步骤S22的判断为否，即“北京市朝阳区”不是保单维度词库中任何一个索引维度词的前缀(这里假设区为最小单位)时，不执行本步骤，改为执行步骤S22中判断为否时的下一步骤(即步骤S24)。

S24：若保单维度词库中不存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词，则将第一匹配词作为一已匹配的保单维度。

本实施例中，若保单维度词库中不存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词时，如第一匹配词更新到“北京市朝阳区”，在保单维度词库中找不到将“北京市朝阳区”作为前缀的索引维度词的时候，则可以认为该第一匹配词是范围最小的索引维度词，此时将该第一匹配词作为一个匹配的保单维度，即将“北京市朝阳区”作为一个已匹配完成的保单维度。

S25：去除保单查询信息中已匹配的保单维度，更新保单查询信息，重复执行从左至右将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的索引维度词设置为第一匹配词，判断保单维度词库中是否存在包含第一匹配词的索引维度词的步骤；直至匹配完保单查询信息中的所有保单维度，获取至少一个保单维度。

其中，步骤S25中的“直至匹配完保单查询信息中的所有保单维度，获取至少一个保单维度”是指在每次更新保单查询信息之后，需判断更新后的保单查询信息是否为空，若保单查询信息不为空(即还有内容)，则执行S21，若保单查询信息为空(即去除保单查询信息中已匹配的保单维度后，已没有内容)，则结束匹配流程。

本实施例中，如保单查询信息为“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”。则在经过匹配获取第一个保单维度“北京市朝阳区”之后，去除该保单维度，更新保单查询信息。更新后的保单查询信息为“9月份重疾险理赔陈％”，重复步骤S21、步骤S22(步骤S22为判断步骤，若判断结果为是则执行步骤S23，若判断结果为否则执行步骤S24)和本步骤，对每次更新后的保单查询信息和保单维度词典进行匹配，获取更新后的保单查询信息中的保单维度。经过有限次的保单查询信息更新和重复的匹配，在匹配完所有的保单维度后，完成对保单查询信息的匹配分析过程。可以理解地，即最终从原始的保单查询信息为“北京市朝阳区9月份重疾险理赔陈％”中获取的保单维度分别有“北京市朝阳区”、“9月份”、“重疾险”、“理赔”和“陈％”。

S30：根据至少一个保单维度，获取至少一个目标保单。

其中，目标保单是指用于进行多维度分析的保单。本实施例中，根据在保单查询信息中获取的至少一个保单维度，利用至少一个保单维度与目标保单之间的对应关系，获取与保单维度相对应的目标保单，达到通过保单维度获取目标保单的目的。

在一具体实施方式中，步骤S30中，如图4所示，根据至少一个保单维度，获取至少一个目标保单，具体包括如下步骤：

S31：根据至少一个保单维度查询索引维度表，确定与至少一个保单维度相对应的至少一个保单的存储地址。

本实施例中，根据至少一个保单维度查询索引维度表，例如，获取的保单维度(由索引维度词表示)有“北京市朝阳区”、“9月份”、“重疾险”、“理赔”和“陈％”时，查询索引维度表，根据索引维度表中存储的保单维度和保单的存储地址的逻辑关系，确定保单维度相对应的保单的存储地址。具体地，根据保单维度“北京市朝阳区”、“9月份”、“重疾险”、“理赔”和“陈％”，在索引维度表中最终获取的是9月份北京市朝阳区在重疾险保单类型上所有姓陈用户有关理赔事务方面保单的存储地址。可以理解地，在根据至少一个保单维度查询索引维度表时，可获取与所有保单维度相匹配的保单的存储地址，该保单的保单数据与所有保单维度相匹配。

S32：根据至少一个保单的存储地址，获取至少一个目标保单。

本实施例中，根据索引维度表(逻辑数据层)中存储的与保单维度逻辑对应的保单的存储地址，在索引文件的主文件(物理数据层)中获取存储的目标保单。

S40：根据至少一个目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果。

对保单进行的多维度分析可以有多种多样，根据获取的目标保单，能够对目标保单包含的多个保单维度上的信息进行针对性的分析以获取相对应的多维度分析结果，该多维度分析结果有利于更加直观地获知保单的情况和操作轨迹，提高分析保单的效率。其中，多维度分析包括但不限于多维度查询分析、多维度对比分析和多维度统计分析。

本实施例中，若进行多维度查询分析，则根据获取的目标保单，在保单多维度分析系统的显示界面上对目标保单进行多个维度的查询。例如，查询重疾险的理赔情况时，可以对获取的至少一个目标保单突出显示重疾险关于理赔事务方面的情况，以实现对多个任意维度上的查询功能。

若进行多维度对比分析，可以根据获取的目标保单进行保单自身或保单之间各个维度(包括但不限于保单查询信息中的保单维度)的对比。目标保单中包含的各个维度信息(如保单的出单时间、续保情况、缴费情况或契撤原因等)都能够进行对比，可以通过保单多维度分析系统获取各个维度上的信息并针对用户感兴趣的维度进行对比，对比结果可以通过文字、表格或图像等多种方式展现，实现保单的多维度对比功能。

若进行保单的多维度统计分析，可以选取所需的至少两个目标保单，根据实际需求对保单的任意多个保单维度进行统计分析。例如可以统计所有重疾险保单的理赔金额、统计所有重疾险保单的续保数量或统计所有重疾险保单的契撤原因等，并将多维度统计结果在保单多维度分析系统上通过文字、表格和图像等多种方式展现，实现保单的多维度统计功能。

本实施例所提供的保单多维度分析实现方法中，首先获取保单查询信息，然后采用预设的保单维度词库对保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个保单维度，通过对保单查询信息进行匹配分析，可以准确有效地从保单查询信息中获取保单维度词库中对应的至少一个保单维度，达到提取保单查询信息中保单维度的目的。接着根据至少一个保单维度，获取至少一个目标保单，通过索引维度表存储的索引维度词和相对应的保单的存储地址之间的逻辑关系，可以有效快速地根据索引维度词对应的保单维度获取相对应的目标保单。最后根据至少一个目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果，基于目标保单根据需要进行多维度分析，能够满足从多个保单维度对目标保单进行多维度查询分析、多维度对比分析或多维度统计分析等多维度分析功能，达到对目标保单进行全面和多样化分析的目的，快速有效地获取基于多个维度的目标保单分析结果。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例2

图5示出与实施例1中保单多维度分析实现方法一一对应的保单多维度分析实现装置的原理框图。如图5所示，该保单多维度分析实现装置包括保单查询信息获取模块10、保单维度获取单元模块20、目标保单获取模块30、和多维度分析结果获取模块40。其中，保单查询信息获取模块10、保单维度获取单元模块20、目标保单获取模块30、和多维度分析结果获取模块40的实现功能与实施例1中保单多维度分析实现方法对应的步骤一一对应，为避免赘述，本实施例不一一详述。

保单查询信息获取模块10，用于获取保单查询信息。

保单维度获取模块20，用于采用预设的保单维度词库对保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个保单维度。

目标保单获取模块30，用于根据至少一个保单维度，获取至少一个目标保单。

多维度分析结果获取模块40，用于根据至少一个目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果。

优选地，保单多维度分析实现装置还包括保单维度词库创建模块50，用于创建保单维度词库。

保单维度词库创建模块50包括保单数据获取单元51、索引维度词获取单元52和保单维度词库创建单元53。

保单数据获取单元51，用于从存储保单的数据库中获取所有保单的保单数据。

索引维度词获取单元52，用于对所有保单的保单数据进行分词处理，获取至少一个索引维度词，每一索引维度词对应一保单维度。

保单维度词库创建单元53，用于基于至少一个索引维度词构建索引维度表，创建保单维度词库；其中，索引维度表与索引维度词和索引维度词对应的保单的存储地址相关联。

优选地，保单维度获取模块20包括第一匹配词获取单元21、索引维度词判断单元22、第一匹配词更新获取单元23、第一匹配词确定单元24和保单维度获取单元25。

第一匹配词获取单元21，用于从左至右将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的索引维度词设置为第一匹配词。

索引维度词判断单元22，用于判断保单维度词库中是否存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词。

第一匹配词更新获取单元23，用于在保单维度词库中存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词时，继续从左至右将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配，若匹配成功，则将包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词更新为第一匹配词，重复执行判断保单维度词库中是否存在包含第一匹配词的索引维度词的步骤。

第一匹配词确定单元24，用于若保单维度词库中不存在包含将第一匹配词作为前缀的索引维度词，则将第一匹配词作为一已匹配的保单维度。

保单维度获取单元25，用于去除保单查询信息中已匹配的保单维度，更新保单查询信息，重复从左至右将保单查询信息与保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的索引维度词设置为第一匹配词，判断保单维度词库中是否存在包含第一匹配词的索引维度词的步骤；直至匹配完保单查询信息中的所有保单维度，获取至少一个保单维度。

优选地，目标保单获取模块30包括存储地址确定单元31和目标保单获取单元32。

存储地址确定单元31，用于根据至少一个保单维度查询索引维度表，确定与至少一个保单维度相对应的至少一个保单的存储地址。

目标保单获取单元32，用于根据至少一个保单的存储地址，获取至少一个目标保单。

优选地，多维度分析包括多维度查询分析、多维度对比分析和多维度统计分析。

本实施例所提供的保单多维度分析实现装置中，保单查询信息获取模块10和保单维度获取模块20，分别用于获取保单查询信息和用于采用预设的保单维度词库对保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个保单维度，通过对保单查询信息进行匹配分析，可以准确有效地从保单查询信息中获取保单维度词库中对应的至少一个保单维度，达到提取保单查询信息中保单维度的目的。目标保单获取模块30，用于根据至少一个保单维度，获取至少一个目标保单，通过索引维度表存储的索引维度词和相对应的保单的存储地址之间的逻辑关系，可以有效快速地根据索引维度词对应的保单维度获取相对应的目标保单。多维度分析结果获取模块40，用于根据至少一个目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果，基于目标保单根据需要进行多维度分析，能够满足从多个保单维度对目标保单进行多维度查询分析、多维度对比分析或多维度统计分析等多维度分析功能，达到对目标保单进行全面和多样化分析的目的，快速有效地获取基于多个维度的目标保单分析结果。

实施例3

本实施例提供一计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现实施例1中保单多维度分析实现方法，为避免重复，这里不再赘述。或者，该计算机程序被处理器执行时实现实施例2中保单多维度分析实现装置中各模块/单元的功能，为避免重复，这里不再赘述。

实施例4

图6是本实施例中终端设备的示意图。如图6所示，终端设备60包括处理器61、存储器62以及存储在存储器62中并可在处理器61上运行的计算机程序63。处理器61执行计算机程序63时实现实施例1中保单多维度分析实现方法的各个步骤，例如图1所示的步骤S10、S20、S30和S40。或者，处理器61执行计算机程序63时实现实施例2中保单多维度分析实现装置各模块/单元的功能，如图5所示保单查询信息获取模块10、保单维度获取单元模块20、目标保单获取模块30和多维度分析结果获取模块40的功能。

示例性的，计算机程序63可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器62中，并由处理器61执行，以完成本发明。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序63在终端设备60中的执行过程。例如，计算机程序63可被分割成实施例2中的保单查询信息获取模块10、保单维度获取单元模块20、目标保单获取模块30和多维度分析结果获取模块40，各模块的具体功能如实施例2所示，为避免重复，此处不一一赘述。

终端设备60可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。终端设备可包括，但不仅限于，处理器61、存储器62。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备60的示例，并不构成对终端设备60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，例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器61可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器62可以是终端设备60的内部存储单元，例如终端设备60的硬盘或内存。存储器62也可以是终端设备60的外部存储设备，例如终端设备60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。进一步地，存储器62还可以既包括终端设备60的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器62用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器62还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种保单多维度分析实现方法，其特征在于，包括：

获取保单查询信息；

采用预设的保单维度词库对所述保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个所述保单维度；

根据至少一个所述保单维度，获取至少一个目标保单；

根据至少一个所述目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果。

2.根据权利要求1所述的保单多维度分析实现方法，其特征在于，在所述获取保单查询信息的步骤之前，所述保单多维度分析实现方法还包括：创建所述保单维度词库；

所述创建所述保单维度词库，包括：

从存储保单的数据库中获取所有保单的保单数据；

对所有保单的保单数据进行分词处理，获取至少一个索引维度词，每一所述索引维度词对应一所述保单维度；

基于至少一个所述索引维度词构建索引维度表，创建所述保单维度词库；其中，所述索引维度表与所述索引维度词和所述索引维度词对应的保单的存储地址相关联。

3.根据权利要求2所述的保单多维度分析实现方法，其特征在于，所述采用预设的保单维度词库对所述保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个所述保单维度，包括：

从左至右将所述保单查询信息与所述保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的所述索引维度词设置为第一匹配词；

判断所述保单维度词库中是否存在包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词；

若所述保单维度词库中存在包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词，则继续从左至右将所述保单查询信息与所述保单维度词库中的所述索引维度词进行匹配，若匹配成功，则将包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词更新为所述第一匹配词，重复执行所述判断所述保单维度词库中是否存在包含所述第一匹配词的索引维度词的步骤；

若所述保单维度词库中不存在包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词，则将所述第一匹配词作为一已匹配的保单维度；

去除所述保单查询信息中已匹配的所述保单维度，更新所述保单查询信息，重复执行所述从左至右将所述保单查询信息与所述保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的所述索引维度词设置为第一匹配词，判断所述保单维度词库中是否存在包含所述第一匹配词的索引维度词的步骤；直至匹配完所述保单查询信息中的所有所述保单维度，获取至少一个所述保单维度。

4.根据权利要求2所述的保单多维度分析实现方法，其特征在于，所述根据至少一个所述保单维度，获取至少一个目标保单，包括：

根据至少一个所述保单维度查询所述索引维度表，确定与至少一个所述保单维度相对应的至少一个保单的存储地址；

根据至少一个所述保单的存储地址，获取至少一个目标保单。

5.根据权利要求1所述的保单多维度分析实现方法，其特征在于，所述多维度分析包括多维度查询分析、多维度对比分析和多维度统计分析。

6.一种保单多维度分析实现装置，其特征在于，包括：

保单查询信息获取模块，用于获取保单查询信息；

保单维度获取模块，用于采用预设的保单维度词库对所述保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个所述保单维度；

目标保单获取模块，用于根据至少一个所述保单维度，获取至少一个目标保单；

多维度分析结果获取模块，用于根据至少一个所述目标保单进行多维度分析，获取多维度分析结果。

7.根据权利要求6所述的保单多维度分析实现装置，其特征在于，所述保单多维度分析实现装置还包括保单维度词库创建模块，用于创建所述保单维度词库，所述保单维度词库创建模块包括：

保单数据获取单元，用于从存储保单的数据库中获取所有保单的保单数据；

索引维度词获取单元，用于对所有保单的保单数据进行分词处理，获取至少一个索引维度词，每一所述索引维度词对应一所述保单维度；

保单维度词库创建单元，用于基于至少一个所述索引维度词构建索引维度表，创建所述保单维度词库；其中，所述索引维度表与所述索引维度词和所述索引维度词对应的保单的存储地址相关联。

8.根据权利要求7所述的保单多维度分析实现装置，其特征在于，所述保单维度获取模块，用于采用预设的保单维度词库对所述保单查询信息进行匹配分析，获取至少一个所述保单维度，包括：

第一匹配词获取单元，用于从左至右将所述保单查询信息与所述保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的所述索引维度词设置为第一匹配词；

索引维度词判断单元，用于判断所述保单维度词库中是否存在包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词；

第一匹配词更新获取单元，用于若所述保单维度词库中存在包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词，则继续从左至右将所述保单查询信息与所述保单维度词库中的所述索引维度词进行匹配，若匹配成功，则将包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词更新为所述第一匹配词，重复执行所述判断所述保单维度词库中是否存在包含所述第一匹配词的索引维度词的步骤；

第一匹配词确定单元，用于若所述保单维度词库中不存在包含将所述第一匹配词作为前缀的索引维度词，则将所述第一匹配词作为一已匹配的保单维度；

保单维度获取单元，用于去除所述保单查询信息中已匹配的所述保单维度，更新所述保单查询信息，重复执行所述从左至右将所述保单查询信息与所述保单维度词库中的索引维度词进行匹配，将首次匹配成功的所述索引维度词设置为第一匹配词，判断所述保单维度词库中是否存在包含所述第一匹配词的索引维度词的步骤；直至匹配完所述保单查询信息中的所有所述保单维度，获取至少一个所述保单维度。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述保单多维度分析实现方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述保单多维度分析实现方法的步骤。