CN109345282A - 一种业务咨询的响应方法及设备 - Google Patents

Abstract

本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种业务咨询的响应方法及设备，包括：接收业务咨询请求；通过预设的语义分析算法解析业务描述语段，确定业务咨询请求对应的业务类型；获取业务类型对应的咨询答复模板；将业务描述语段分别导入各个正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，并将参数值导入咨询内容模板，生成业务咨询请求的咨询内容；基于咨询答复数据库，查询咨询内容的业务咨询结果，输出业务咨询结果。本发明通过语义分析确定用户咨询请求的业务类型，继而通过咨询答复模板进一步确定用户的咨询内容，实现精准业务咨询解答，提高了咨询的效率，减少用户的等待时间，并且减少人工成本率。

Description

一种业务咨询的响应方法及设备

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，尤其涉及一种业务咨询的响应方法及设备。

背景技术

随着业务类型的不断增多，用户需要办理业务之前常常需要对各个业务的产品信息、功能信息、适用范围等资讯进行了解，因此也衍生出了业务咨询服务。现有的业务咨询服务，一般是基于业务人员对用户进行人工解答，这依赖业务人员对于各个业务的熟悉程度，并且当咨询的用户数量较多时，业务人员会出现人手不足而需要用户较长时间的等待。由此可见，现有的业务咨询方法，人工成本较大，且当咨询用户数量较多时，需要用户等待较较长的时间。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种业务咨询的响应方法及设备，以解决现有的业务咨询方法，人工成本较大，且当咨询用户数量较多时，需要用户等待较较长的时间的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种业务咨询的响应方法，包括：

接收业务咨询请求；所述业务咨询请求包含用于描述用户所需办理业务的业务描述语段；

通过预设的语义分析算法解析所述业务描述语段，确定所述业务咨询请求对应的业务类型；

获取所述业务类型对应的咨询答复模板；所述咨询答复模板中包含各个咨询参数项的正则表达式；

将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，并将所述参数值导入咨询内容模板，生成所述业务咨询请求的咨询内容；

基于咨询答复数据库，查询所述咨询内容的业务咨询结果，输出所述业务咨询结果。

本发明实施例的第二方面提供了一种业务咨询的响应设备，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第一方面的各个步骤。

本发明实施例的第三方面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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面的各个步骤。

实施本发明实施例提供的一种业务咨询的响应方法及设备具有以下有益效果：

本发明实施例通过在接收到业务咨询请求时，将该业务咨询请求中包含的业务描述语段进行语义解析，确定用户所需办理的业务类型，并在确定了业务类型的基础上，获取该业务类型对应的咨询答复模板；该咨询答复模板中包含了所需获取的多个咨询参数项的正则表达式，以通过该正则表达式获取所需的咨询参数项的参数值；在确定各个咨询参数项的参数值后，则可以识别用户所需进行咨询的咨询内容，并获取该咨询内容对应的业务咨询结果，并将该结果返回该用户，以实现自动响应用户的业务咨询请求的目的。与现有的业务咨询方法相比，无需通过人工进行解答，业务咨询的响应设备即可通过语义分析确定用户咨询请求的业务类型，继而通过咨询答复模板进一步确定用户的咨询内容，实现精准业务咨询解答，提高了咨询的效率，减少用户的等待时间，并且减少人工成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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是本发明第一实施例提供的一种业务咨询的响应方法的实现流程图；

图2是本发明第二实施例提供的一种业务咨询的响应方法S102具体实现流程图；

图3是本发明第三实施例提供的一种业务咨询的响应方法S1023具体实现流程图；

图4是本发明第四实施例提供的一种业务咨询的响应方法S103具体实现流程图；

图5是本发明第五实施例提供的一种业务咨询的响应方法S104的具体实现流程图；

图6是本发明一实施例提供的一种业务咨询的响应设备的结构框图；

图7是本发明另一实施例提供的一种业务咨询的响应设备的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。

本发明实施例本发明实施例通过在接收到业务咨询请求时，将该业务咨询请求中包含的业务描述语段进行语义解析，确定用户所需办理的业务类型，并在确定了业务类型的基础上，获取该业务类型对应的咨询答复模板；该咨询答复模板中包含了所需获取的多个咨询参数项的正则表达式，以通过该正则表达式获取所需的咨询参数项的参数值；在确定各个咨询参数项的参数值后，则可以识别用户所需进行咨询的咨询内容，并获取该咨询内容对应的业务咨询结果，并将该结果返回该用户，以实现自动响应用户的业务咨询请求的目的，解决了现有的业务咨询方法，人工成本较大，且当咨询用户数量较多时，需要用户等待较较长的时间的问题。

在本发明实施例中，流程的执行主体为业务咨询的响应设备。该业务咨询的响应设备包括但不限于：服务器、计算机、智能手机以及平板电脑等具有业务咨询的响应功能的设备。图1示出了本发明第一实施例提供的业务咨询的响应方法的实现流程图，详述如下：

在S101中，接收业务咨询请求；所述业务咨询请求包含用于描述用户所需办理业务的业务描述语段。

在本实施例中，该业务咨询的响应设备可以为一服务器，并配置对应的域名，基于该域名用户可以通过本地终端与该服务器连接，并在服务器生成对应的交互界面中向业务咨询的响应设备发起业务咨询请求，将所需咨询的业务内容通过常规语言进行表达，并封装于该业务咨询请求内。当该交互界面接收到用户点击的请求发送操作，会将交互界面的信息进行打包，生成对应的数据包发送给响应设备，实现发起业务咨询请求的目的；该业务咨询的响应设备可以为安装有业务咨询响应客户端的用户终端，在该情况下，用户可通过打开用户终端的客户端，生成对应的业务咨询页面，并在该页面中输入该业务描述语段，客户端在采集了用户的业务描述语段后，会生成业务咨询请求，并通过与上位机进行通信，响应用户发起的业务咨询请求。

在本实施例中，用户可以通过业务描述语段来描述所需进行办理的业务内容，响应设备会解析该业务描述语段，确定用户所需办理的业务，并把办理该业务的相关资讯返回给用户。与常规的业务咨询方式相比，本实施例并非提供一个业务办理列表，让用户从列表中点击相关的业务内容并显示对应的结果，而是提供一种具有更高自由度的方式，即采集用户的业务描述语段来确定用户的咨询内容，从而使得用户可咨询的内容种类更多，也避免了用户手动查找咨询选项，提高了咨询的效率以及用户所需进行的操作。

可选地，该业务咨询的响应设备可以为一服务器，各个用户可以同自身用户终端安装的客户端向业务咨询的响应设备发送电子报告生成请求，在该情况下，响应设备可以同时响应多个用户发送的电子报告生成请求。响应设备可以通过主进程基于各个请求的上传次序，确定各个业务咨询请求对应的处理次序，通过后续的方式依次处理多个电子报告生成请求；另一方面，响应设备还可以将主进程划分为多个并发子进程，从而通过多个子进程同时响应多个电子报告生成请求，并在生成完毕后基于该电子报告生成请求中携带的用户标识，返回给对应的客户端，以实现将电子报告展示给用户。

在S102中，通过预设的语义分析算法解析所述业务描述语段，确定所述业务咨询请求对应的业务类型。

在本实施例中，响应设备在接收到业务咨询请求后，会提取该请求中包含的业务描述语段，并通过预设的语义分析算法对该业务描述语段进行解析，将该业务描述语段转换为计算机可读的业务信息，举例性地，该语义分析算法可以为一哈希函数，首先将业务描述语段进行分词操作，生成多个业务关键词，并将各个业务关键词导入该哈希函数中，该哈希函数可以将导入的业务关键词转换为与该关键词关联性最大的一个业务类型的类型标识，最后计算类型标识出现的次数，选取出现次数最高的类型标识对应的业务类型，作为该业务咨询请求的业务类型。响应设备在确定业务描述语段对应的业务信息后，可以将该业务信息与各个候选的业务类型进行匹配，并选择匹配度最高的一个业务类型作为该业务描述语段对应的业务类型。

在本实施例中，该业务类型可以根据用户办理所办理的业务领域进行划分，例如：车险业务类型、寿险业务类型、债券业务类型等将不同的业务咨询内容划分为多个不同的业务类型；还可以根据用户所需办理的业务操作的不同进行划分，例如：产品购买类型、售后服务类型、投诉建议类型等。响应设备存储有一个业务类型列表，该列表中记录有可咨询的所有业务类型以及各个业务类型对应的业务信息，响应设备在对业务描述语言进行语义分析确定其对应的业务信息后，与各个业务类型对应的业务信息进行匹配，确定该业务咨询请求的业务类型。

可选地，在本实施例中，该业务咨询请求中除了包含业务描述语段外，还记录有业务领域。响应设备在通过预设的语义分析算法，将业务描述语段转换为业务类型向量，并提取该业务领域中所包含的各个业务类型的标准类型向量，计算该业务类型向量与各个标准类型向量之间的相似度，选取相似度最高的标准类型向量作为所述业务咨询请求的业务类型。通过业务领域进一步减少所述识别业务类型的种类，从而能够提高识别的准确性以及识别效率。

在S103中，获取所述业务类型对应的咨询答复模板；所述咨询答复模板中包含各个咨询参数项的正则表达式。

在本实施例中，由于回答用户的咨询内容的时候，不同业务类型所关注的重点是不一样的，例如投诉建议的业务类型，其所关注投诉建议的对象以及该对象所产生了哪些操作致使用户需要投诉；而对于产品购买的业务类型，其所关注的是购买产品的型号，或所需咨询的功能。因此，为了应对不同的咨询内容，其所对应的咨询答复模板也会存在差异，故而响应设备确定了业务咨询请求对应的业务类型后，会获取该业务类型所对应的咨询答复模板，以通过该咨询答复模板生成对应的咨询结果。

在本实施例中，为了确定用户所咨询的内容，换而言之，即用户的咨询提问具体是什么，该咨询答复模板配置有关于咨询内容在各个预设维度的咨询参数项，例如业务类型为产品购买类型，则回答该用户的提问则需要获取产品编号以及购买渠道这两个咨询参数项的信息，才能够进行针对性地回答。因而每个咨询参数项会具有对应的正则表达式，以确定该咨询参数项具体的参数值。

在S104中，将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，并将所述参数值导入咨询内容模板，生成所述业务咨询请求的咨询内容。

在本实施例中，响应设备在获取了业务类型的业务答复模板后，会将业务描述语段分别导入到各个咨询参数项的正则表达式内，以获取各个咨询参数项对应的参数值。由于不同的咨询参数项的参数值具有一定的字符编码规则，例如产品编号这一咨询参数项，可以是以两个大写字母作为主编码，后续由10位数字构成次编码，通过从业务描述语段中提取符合上述编码规则的字符串，则可以作为该参数项对应的参数值；又例如对于所需咨询的功能，则用于描述功能的关键词一般是在“能够”、“可以”等词语之后，或者在“的功能”之前。由此可见，不同咨询参数项均有对应的字符组合规则，将这个字符组合规则转换为正则表达式后，则可以从业务描述语段中进行提取，从而实现自动识别咨询参数项的参数值的目的。

可选地，若业务描述语段中描述了用户的多个咨询内容，则通过正则表达式输出后，存在咨询参数项的参数值有多个，例如业务描述语段中包含两个产品标识，则通过产品标识的正则表达式识别后，会输出两个参数值，从而得到的咨询内容也会有多个，从而后续S105中输出的业务查询结果也可以为多个，即响应设备可以同时回答用户的多个咨询内容，提高了用户进行咨询的效率，无需多次发起咨询请求。

在本实施例中，响应设备确定了各个咨询参数项对应的参数值后，可以将各个参数值代入该业务类型对应的咨询内容模板内，构成该业务咨询请求的咨询内容，通过上述操作后，则实现了将业务描述语段转换后计算机可识别的咨询内容。

可选地，若某一咨询参数项的参数值为空，可以则响应设备可以进行缺省结果查询。即响应设备可获取参数值为空的咨询参数项的所有可能取值，并基于各个可能取值生成与之对应的可能咨询内容，并获取各个可能咨询内容对应的业务咨询结果，并将所有可能的业务咨询结果返回给用户，完成缺省查询的过程。

在S105中，基于咨询答复数据库，查询所述咨询内容的业务咨询结果，输出所述业务咨询结果。

在本实施例中，响应设备存储有不同咨询内容对应的业务咨询结果，构成一个咨询答复数据库。响应设备在确定了业务咨询请求对应的咨询内容后，可以从该咨询答复数据库中提取与该咨询内容对应的业务咨询结果，并将该业务咨询结果返回给用户，完成业务咨询请求的响应流程。如上述所，若该业务咨询请求中包含多个咨询内容，获取得到的业务咨询结果也可以为多个，响应设备可以将多个业务咨询结果进行汇聚，生成业务咨询报告，并一次性返回给用户，避免重复发送，也可以避免用户在多个结果中切换，提高了用户的阅读效率。

以上可以看出，本发明实施例提供的一种业务咨询的响应方法通过在接收到业务咨询请求时，将该业务咨询请求中包含的业务描述语段进行语义解析，确定用户所需办理的业务类型，并在确定了业务类型的基础上，获取该业务类型对应的咨询答复模板；该咨询答复模板中包含了所需获取的多个咨询参数项的正则表达式，以通过该正则表达式获取所需的咨询参数项的参数值；在确定各个咨询参数项的参数值后，则可以识别用户所需进行咨询的咨询内容，并获取该咨询内容对应的业务咨询结果，并将该结果返回该用户，以实现自动响应用户的业务咨询请求的目的。与现有的业务咨询方法相比，无需通过人工进行解答，业务咨询的响应设备即可通过语义分析确定用户咨询请求的业务类型，继而通过咨询答复模板进一步确定用户的咨询内容，实现精准业务咨询解答，提高了咨询的效率，减少用户的等待时间，并且减少人工成本。

图2示出了本发明第二实施例提供的一种业务咨询的响应方法S102的具体实现流程图。参见图2所示，相对于图1述实施例，本实施例提供的一种业务咨询的响应方法中S102包括：S1021～S1024，具体详述如下：

在S1021中，对所述业务描述语段进行分词操作，得到多个业务关键词。

在本实施例中，业务咨询的响应设备会通过预设的分词算法，对业务描述语段进行分词操作，识别该业务描述语段中各个字符之间的关联性，将关键性大于预设的阈值且位置连续的多个字符识别为一个词组，构成一个业务关键词，从而对业务描述语段中每一个字符均执行上述操作，可以划分得到多个业务关键词。

可选地，在本实施例中，响应设备在识别业务关键词的过程中，可以将无具体业务意义的字符删除，从而减少无效的业务关键词。其中无具体业务意义的字符包括：连接词、助词以及代词等。连接词包括“和”、“或”、“且”等字符，助词包括“的”、“地”、“得”等字符，代词包括“其他”、“我”、“它”、“这”等。响应设备存储有无具体业务意义的字符库，响应设备若识别得到业务描述语段中包含上述字符库中记录有的字符或字符串，则将其删除，并将删除后的业务描述语段进行分词操作。

可选地，响应设备还可以存储有业务关键词库，该业务关键词库记录有与业务类型相关的多个关键词。响应设备从业务描述语段中查询是否包含业务关键词库中记录有的关键词，若存在，则识别为该业务描述语段的业务关键词。

在S1022中，基于各个业务关键词所属的词语类型，将所述业务关键词划分为多个关键词组；每个所述关键词组内各个所述业务关键词的词语类型相同。

在本实施例中，响应设备为了提高识别的效率以及准确性，会根据词语类型，对识别得到业务关键词进行分类。其中，响应设备可以根据业务关键词中字符的个数不同，分为不同词语类型，例如两字词语、三字词语以及四字词语；还可以根据词语在句子中的成分划分为不同的词语类型，例如：主语类型词语、宾语类型词语、状语类型词语、谓语类型词语；还可以根据词语的词性进行划分，例如：名称类型词语、动词类型词语。具体基于哪一种分类模式划分为不同的关键词组，可以基于用户的设置确定，还可以基于设备默认配置进行确定。

在本实施例中，一个关键词组包含至少一个业务关键词，若某一业务关键词在不同的语境下对应不同的词语类型，例如“胜利”一次，若根据词性分类，可以作为名词也可以作为动词，对于该类型的业务关键词，响应设备可以分别将该业务关键词添加到多个关键词组内。

在S1023中，分别确定各个关键词组与候选业务类型中对应词语类型的特征关键词之间的关联度，并基于所有关键词组对应的关联度，计算所述业务描述语段相对于所述候选业务类型的匹配度。

在本实施例中，响应设备在对业务关键词进行划分，得到多个关键词组后，会根据各个关键词组所属的词语类型，确定该关键词组与候选业务类型中所对应的特征关键词，例如某一关键词组中各个业务关键词均为动词类型，则响应设备会计算该关键词组与候选业务类型中动词类型的特征关键词之间的关联度，从而基于不同关键词组分别确定业务描述语段在多个维度与候选业务类型的关联度，提高了识别的准确性。

可选地，计算关键词组与特征关键词之间的关联度的方式可以为：首先判断该关键词组是否包含该特征关键词，若包含，则将两者之间的关联度识别为最大值，例如为100％；若该关键词组中不包含该特征关键词，则获取关键词组中各个业务关键词的词语解释信息，识别该词语解释信息与特征关键词对应的词语解释信息之间的相同字符的个数，并将相同字符个数占总字符之间的比值作为两者之间的关联度。

在本实施例中，响应设备在确定了各个关键词组对应的关联度后，则可以确定业务描述语段与候选业务类型之间的匹配度，该匹配度可以为所有关键词组的关联度之和，还可以通过预设的转换算法，将多个关联度转换为该匹配度。

在S1024中，选取所述匹配度最大的候选业务类型作为所述业务咨询请求的业务类型。

在本实施例中，由于匹配度可以确定业务描述语段与候选业务类型之间是否存在强关联性，匹配度越大，则表示两者之间的关联性越强。因此，响应设备会选取匹配度最大的候选类型作为业务描述语段对应的业务类型，即业务咨询请求的业务类型。

在本发明实施例中，通过划分多个业务关键词，并对各个业务关键词进行分类，从而计算业务描述语段与各个候选业务类型之间的匹配度，并选取匹配度最大的业务类型作为业务咨询请求的业务类型，从而提高了业务类型识别的准确率。

图3示出了本发明第三实施例提供的一种业务咨询的响应方法S1023的具体实现流程图。参见图3所示，相对于图2所述实施例，本实施例提供的一种业务咨询的响应方法中S1023包括S301～S303，具体详述如下：

进一步地，所述分别确定各个关键词组与候选业务类型中对应词语类型的特征关键词之间的关联度，包括：

在S301中，基于预设的词语属性维度，构建词语属性坐标，并在所述词语属性坐标内标记所述关键词组内各个业务关键词的第一坐标以及所述特征关键词的第二坐标。

在本实施例中，业务咨询的响应设备为了计算不同关键词之间的关联度，即两个关键词是否相似，会通过在多个预设的词语属性维度，构建一个词语属性坐标，若该坐标中某两个关键词之间的距离越大，则表示两者之间的关联度越小，若该关键词中某两个关键词之间的距离越小，则表示两者之间的关联度越大。因此，响应设备会确定关键词组中各个业务关键词以及特征关键词在各个语塞的词语属性维度对应的数值，从而得到各个业务关键词与特征关键词在该词语属性坐标中的坐标位置。

在本实施例中，预设的词语属性维度包括但不限于：词语情感维度，即某一词语是正面且积极的程度，例如“胜利”则可以位于该词语情感维度的正半轴，而“失败”则可以位于该词语情感维度的负半轴；词语幅度维度，即某一词语所表示的情感、位置、力量等的强弱轻度，例如“昂贵”则可以位于该词语幅度维度的正半轴；而“微不足道”则可以位于该词语幅度维度的负半轴。因此，各个业务关键词以及特征关键词可以在不同词语属性维度具有对应的数值，从而所有词语属性维度的数值构成了该业务关键词或特征关键词的坐标，即上述的第一坐标以及第二坐标。

在S302中，计算各个所述第一坐标与所述第二坐标的欧氏距离；所述欧氏距离的计算方法具体为：

其中，Dist(Word_i)为所述关键词组中第i个业务关键词与特征关键词之间的所述欧氏距离；Word_ij为所述第i个业务关键词在第j维度的坐标值；为所述特征关键词在第j维度的坐标值；Dimesion为词语属性维度的总个数。

在本实施例中，响应设备在确定了各个业务关键词的第一坐标以及特征关键词的第二坐标后，可以计算各个业务关键词与特征关键词之间的欧氏距离。需要说明的是，若特征关键词存在两个或以上，则将某一业务关键词与各个特征关键词之间的欧氏距离的最小值，作为该业务关键词对应的欧氏距离。通过欧氏距离公式，计算两个坐标之间的距离值，能够准确表达两者之间的关联程度，从而提高了业务类型识别的准确性。

在S303中，将所述业务关键词对应的欧氏距离的最小值识别为所述关键词组与所述特征关键词之间的关联度。

在本实施例中，由于任意两个词语在预设的词语属性坐标中的距离的大小，可以表征两个词语之间的关联程度，且某一关键词组中只要存在一个关键词与该候选业务类型的特征关键词具有强关联，则可以表示该业务咨询请求与该候选业务类型具有较强的关联性，因此，响应设备会从多个业务关键词对应的欧氏距离中选取数值最小的欧氏距离作为该关键词组与特征关键词之间的关联度。

在本发明实施例中，通过将业务关键词以及特征关键词投影到预设的坐标中，从而将词语之间的关联性进行量化，方便响应设备计算不同关键词之间的关联度，从而提高了业务类型识别的准确率。

图4示出了本发明第四实施例提供的一种业务咨询的响应方法S103的具体实现流程图。参见图4所示，相对于图1-图3所述实施例，本实施例提供的一种业务咨询的响应方法中S103包括：S1031～S1032，具体详述如下：

进一步地，所述将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，包括：

在S1031中，基于参数值为空的咨询参数项，向所述用户的终端返回咨询参数补充信息；所述咨询参数补充信息用于提示用户填写关于所述参数值为空的咨询参数项的描述语段。

在本实施例中，为了确定用户所咨询的具体内容，并提供精准的咨询答复结果，业务咨询的响应设备需要确定业务答复模板中各个咨询参数项的参数值。因此，在将业务描述语段导入到某一咨询参数项的正则表达式后，无法确定该咨询参数项的参数值，即正则表达式的输出结果为空，则需要用户补充与该咨询参数项对应的内容。

在本实施例中，响应设备会根据该参数值为空的咨询参数项，生成一个咨询参数补充信息，并要求用户填写关于该参数值为空的咨询参数项的描述语段，以通过该描述语段确定该咨询参数项的参数值。

在S1032中，接收所述用户的终端返回的所述描述语段，并将所述描述语段导入所述参数值为空的咨询参数项的正则表达式，确定该咨询参数项的参数值。

在本实施例中，响应设备接收用户基于咨询参数补充信息返回的描述语段后，会将该描述语段导入到对应的正则表达式中，从而能够确定该参数值为空的咨询参数项所对应的参数值，从而能够确定用户所需咨询的咨询内容。

在本发明实施例中，通过要求用户补充相关的描述语段，从而能够确定所有咨询参数项的参数值，提高了识别得到的咨询内容的准确性。

图5示出了本发明第五实施例提供的一种业务咨询的响应方法S104的具体实现流程图。参见图5所示，相对于图1-图3所述实施例，本实施例提供的一种业务咨询的响应方法中S104包括：S1041～S1042，具体详述如下：

进一步地，所述根据所述参数值确定所述业务咨询请求的咨询内容，包括：

在S1041中，获取所述业务类型对应的咨询内容模板。

在本实施例中，业务咨询模板中主要记录了所需采集的各个咨询参数项的正则表达式，为了能够将提取得到的各个参数项的参数值，组成用户可读的咨询内容，业务咨询的响应设备会根据业务咨询请求的业务类型，获取其赌赢的咨询内容模板。

在本实施例中，该咨询内容模板中规定了各个咨询参数项的填入次序，并且咨询参数项之间为了使得语句通顺会填入响应的连接词，从而能够在导入参数值后生成的咨询内容对于用户而言是可读的。

在S1042中，基于各个所述业务参数项在所述咨询内容模板的预设次序，将各个所述参数值导入所述咨询内容模板内，生成所述业务咨询请求的咨询内容。

在本实施例中，响应设备将各个业务参数项对应的参数值，依次填入到咨询内容模板内，从而得到业务咨询请求对应的咨询内容。可选地，响应设备在输出业务咨询结果时，可以添加该咨询内容于返回的结果内，从而提高业务咨询结果的可读性。

在本发明实施例中，通过将各个业务参数项的参数值导入到预设的咨询内容模板中，从而使得生产的咨询内容对于用户而言也是可读的。

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。

图6示出了本发明一实施例提供的一种业务咨询的响应设备的结构框图，该业务咨询的响应设备包括的各单元用于执行图1对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1与图1所对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。

参见图6，所述业务咨询的响应设备包括：

咨询请求接收单元61，用于接收业务咨询请求；所述业务咨询请求包含用于描述用户所需办理业务的业务描述语段；

业务类型确定单元62，用于通过预设的语义分析算法解析所述业务描述语段，确定所述业务咨询请求对应的业务类型；

业务参数项识别单元63，用于获取所述业务类型对应的咨询答复模板；所述咨询答复模板中包含各个咨询参数项的正则表达式；

咨询内容生成单元64，用于将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，并将所述参数值导入咨询内容模板，生成所述业务咨询请求的咨询内容；

业务咨询结果输出单元65，用于基于咨询答复数据库，查询所述咨询内容的业务咨询结果，输出所述业务咨询结果。

可选地，业务类型确定单元62包括：

业务关键词确定单元，用于对所述业务描述语段进行分词操作，得到多个业务关键词；

关键词组划分单元，用于基于各个业务关键词所属的词语类型，将所述业务关键词划分为多个关键词组；每个所述关键词组内各个所述业务关键词的词语类型相同；

匹配度计算单元，用于分别确定各个关键词组与候选业务类型中对应词语类型的特征关键词之间的关联度，并基于所有关键词组对应的关联度，计算所述业务描述语段相对于所述候选业务类型的匹配度；

业务类型选取单元，用于选取所述匹配度最大的候选业务类型作为所述业务咨询请求的业务类型。

可选地，所述匹配度计算单元包括：

坐标构建单元，用于基于预设的词语属性维度，构建词语属性坐标，并在所述词语属性坐标内标记所述关键词组内各个业务关键词的第一坐标以及所述特征关键词的第二坐标；

欧氏距离计算单元，用于计算各个所述第一坐标与所述第二坐标的欧氏距离；所述欧氏距离的计算方法具体为：

其中，Dist(Word_i)为所述关键词组中第i个业务关键词与特征关键词之间的所述欧氏距离；Word_ij为所述第i个业务关键词在第j维度的坐标值；为所述特征关键词在第j维度的坐标值；Dimesion为词语属性维度的总个数；

关联度计算单元，用于将所述业务关键词对应的欧氏距离的最小值识别为所述关键词组与所述特征关键词之间的关联度。

可选地，所述业务参数项识别单元63包括：

描述语段获取单元，用于基于参数值为空的咨询参数项，向所述用户的终端返回咨询参数补充信息；所述咨询参数补充信息用于提示用户填写关于所述参数值为空的咨询参数项的描述语段；

描述语段导入单元，用于接收所述用户的终端返回的所述描述语段，并将所述描述语段导入所述参数值为空的咨询参数项的正则表达式，确定该咨询参数项的参数值。

可选地，所述咨询内容生成单元64包括：

咨询内容模板获取单元，用于获取所述业务类型对应的咨询内容模板；

咨询内容导入单元，用于基于各个所述业务参数项在所述咨询内容模板的预设次序，将各个所述参数值导入所述咨询内容模板内，生成所述业务咨询请求的咨询内容。

因此，本发明实施例提供的业务咨询的响应设备同样可以无需通过人工进行解答，业务咨询的响应设备即可通过语义分析确定用户咨询请求的业务类型，继而通过咨询答复模板进一步确定用户的咨询内容，实现精准业务咨询解答，提高了咨询的效率，减少用户的等待时间，并且减少人工成本。

图7是本发明另一实施例提供的一种业务咨询的响应设备的示意图。如图7所示，该实施例的业务咨询的响应设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72，例如业务咨询的响应程序。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个业务咨询的响应方法实施例中的步骤，例如图1所示的S101至S105。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各单元的功能，例如图6所示模块61至65功能。

示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个单元，所述一个或者多个单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本发明。所述一个或多个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，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述业务咨询的响应设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成咨询请求接收单元、业务类型确定单元、业务参数项识别单元、咨询内容生成单元以及业务咨询结果输出单元，各单元具体功能如上所述。

所述业务咨询的响应设备7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。所述业务咨询的响应设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是业务咨询的响应设备7的示例，并不构成对业务咨询的响应设备7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，例如所述业务咨询的响应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70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)、现成可编程门阵列(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。

所述存储器71可以是所述业务咨询的响应设备7的内部存储单元，例如业务咨询的响应设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述业务咨询的响应设备7的外部存储设备，例如所述业务咨询的响应设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述业务咨询的响应设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述业务咨询的响应设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

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。

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)

1.一种业务咨询的响应方法，其特征在于，包括：

接收业务咨询请求；所述业务咨询请求包含用于描述用户所需办理业务的业务描述语段；

通过预设的语义分析算法解析所述业务描述语段，确定所述业务咨询请求对应的业务类型；

获取所述业务类型对应的咨询答复模板；所述咨询答复模板中包含各个咨询参数项的正则表达式；

将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，并将所述参数值导入咨询内容模板，生成所述业务咨询请求的咨询内容；

基于咨询答复数据库，查询所述咨询内容的业务咨询结果，输出所述业务咨询结果。

2.根据权利要求1所述的响应方法，其特征在于，所述通过预设的语义分析算法解析所述业务描述语段，确定所述业务咨询请求对应的业务类型，包括：

对所述业务描述语段进行分词操作，得到多个业务关键词；

基于各个业务关键词所属的词语类型，将所述业务关键词划分为多个关键词组；每个所述关键词组内各个所述业务关键词的词语类型相同；

分别确定各个关键词组与候选业务类型中对应词语类型的特征关键词之间的关联度，并基于所有关键词组对应的关联度，计算所述业务描述语段相对于所述候选业务类型的匹配度；

选取所述匹配度最大的候选业务类型作为所述业务咨询请求的业务类型。

3.根据权利要求2所述的响应方法，其特征在于，所述分别确定各个关键词组与候选业务类型中对应词语类型的特征关键词之间的关联度，包括：

基于预设的词语属性维度，构建词语属性坐标，并在所述词语属性坐标内标记所述关键词组内各个业务关键词的第一坐标以及所述特征关键词的第二坐标；

计算各个所述第一坐标与所述第二坐标的欧氏距离；所述欧氏距离的计算方法具体为：

其中，Dist(Word_i)为所述关键词组中第i个业务关键词与特征关键词之间的所述欧氏距离；Word_ij为所述第i个业务关键词在第j维度的坐标值；为所述特征关键词在第j维度的坐标值；Dimesion为词语属性维度的总个数；

将所述业务关键词对应的欧氏距离的最小值识别为所述关键词组与所述特征关键词之间的关联度。

4.根据权利要求1-3任一项所述的响应方法，其特征在于，所述将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，包括：

基于参数值为空的咨询参数项，向所述用户的终端返回咨询参数补充信息；所述咨询参数补充信息用于提示用户填写关于所述参数值为空的咨询参数项的描述语段；

接收所述用户的终端返回的所述描述语段，并将所述描述语段导入所述参数值为空的咨询参数项的正则表达式，确定该咨询参数项的参数值。

5.根据权利要求1-3任一项所述的响应方法，其特征在于，所述根据所述参数值确定所述业务咨询请求的咨询内容，包括：

获取所述业务类型对应的咨询内容模板；

基于各个所述业务参数项在所述咨询内容模板的预设次序，将各个所述参数值导入所述咨询内容模板内，生成所述业务咨询请求的咨询内容。

6.一种业务咨询的响应设备，其特征在于，所述业务咨询的响应设备包括存储器、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如下步骤：

接收业务咨询请求；所述业务咨询请求包含用于描述用户所需办理业务的业务描述语段；

通过预设的语义分析算法解析所述业务描述语段，确定所述业务咨询请求对应的业务类型；

获取所述业务类型对应的咨询答复模板；所述咨询答复模板中包含各个咨询参数项的正则表达式；

将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，并将所述参数值导入咨询内容模板，生成所述业务咨询请求的咨询内容；

基于咨询答复数据库，查询所述咨询内容的业务咨询结果，输出所述业务咨询结果。

7.根据权利要求6所述的响应设备，其特征在于，所述通过预设的语义分析算法解析所述业务描述语段，确定所述业务咨询请求对应的业务类型，包括：

对所述业务描述语段进行分词操作，得到多个业务关键词；

基于各个业务关键词所属的词语类型，将所述业务关键词划分为多个关键词组；每个所述关键词组内各个所述业务关键词的词语类型相同；

分别确定各个关键词组与候选业务类型中对应词语类型的特征关键词之间的关联度，并基于所有关键词组对应的关联度，计算所述业务描述语段相对于所述候选业务类型的匹配度；

选取所述匹配度最大的候选业务类型作为所述业务咨询请求的业务类型。

8.根据权利要求6所述的响应设备，其特征在于，所述分别确定各个关键词组与候选业务类型中对应词语类型的特征关键词之间的关联度，包括：

基于预设的词语属性维度，构建词语属性坐标，并在所述词语属性坐标内标记所述关键词组内各个业务关键词的第一坐标以及所述特征关键词的第二坐标；

计算各个所述第一坐标与所述第二坐标的欧氏距离；所述欧氏距离的计算方法具体为：

其中，Dist(Word_i)为所述关键词组中第i个业务关键词与特征关键词之间的所述欧氏距离；Word_ij为所述第i个业务关键词在第j维度的坐标值；为所述特征关键词在第j维度的坐标值；Dimesion为词语属性维度的总个数；

将所述业务关键词对应的欧氏距离的最小值识别为所述关键词组与所述特征关键词之间的关联度。

9.根据权利要求6-8任一项所述的响应设备，其特征在于，所述将所述业务描述语段分别导入各个咨询参数项的正则表达式，确定各个咨询参数项对应的参数值，包括：

基于参数值为空的咨询参数项，向所述用户的终端返回咨询参数补充信息；所述咨询参数补充信息用于提示用户填写关于所述参数值为空的咨询参数项的描述语段；

接收所述用户的终端返回的所述描述语段，并将所述描述语段导入所述参数值为空的咨询参数项的正则表达式，确定该咨询参数项的参数值。

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任一项所述方法的步骤。