CN110222165A - 基于即时聊天实现员工日常管理的方法和系统 - Google Patents

基于即时聊天实现员工日常管理的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于聊天机器人技术领域,提供一种基于即时聊天实现员工管理的方法和系统,包括:对企业管理数据库中的管理文档进行知识抽取,生成企业管理知识图谱,管理文档包括通知、公告、办事流程、规章制度、提醒、企业信息、客户信息;即时采集用户的聊天信息进行意图分析,获取交互意图;根据企业管理知识图谱,对交互意图进行回复。通过聊天机器人实现员工管理工作,提供制度解读、流程咨询、信息查询、通知提醒、审批许可等功能,企业员工可以快速理解企业规章制度、获取工作信息及审批许可,提高了企业运行的效率。

Description

基于即时聊天实现员工日常管理的方法和系统
技术领域
本发明属于聊天机器人技术领域,尤指基于即时聊天实现员工日 常管理的方法和系统。
技术背景
在现在的企业管理中,管理人员需要熟悉企业管理制度,并在此 基础上对员工的生产活动进行规范化控制。然而,随着企业规模的扩 大,管理机构也日益庞杂,对于某一特定岗位的员工来说,并没有掌 握企业所有管理文档的需求。例如在员工进行一些财务报销时,除了 财务人员之外,其他员工并不需要对报销制度进行记忆和深入理解, 大多数情况下,其他员工有财务制度理解需求时,会求助财务人员, 这种方式一定程度上增加了财务人员的工作量。而这种情形普遍存在 于企业中,企业的各个部门需要相互协作,但是部门间不同的制度使 得沟通效率降低。
互联网和计算机技术的发展为辅助管理工作带来了新的方向,使 用信息系统进行辅助管理成为大多数企业用以降低管理成本的方法, 但许多信息化过程只是改变了文件流通的方式,并没能解决企业管理 面临的一些实质问题。企业的内部分工导致各部门信息资源占有不平 衡,形成信息资源的局部垄断,即孤岛效应;企业的金字塔形层级管 理,忽视了基层与个体的能动性,导致信息传递过程过长,造成信息 衰减和延迟。一些便于企业内部人员进行沟通和管理的OA系统的出 现,一定程度上加强了管理者和员工的交流效率,但是,OA系统带 来便利的同时,也带来了新的问题。OA系统需要建立在对企业管理 逻辑的深入理解基础上,往往每个企业都有自己独有的管理文档,这 使我们无法使用一套通用的OA系统方便地适配每个企业,针对每个 企业进行管理文档理解和OA系统构建,又增加了软件编写成本。
此外,对于企业员工来说,其岗位职责不同,对企业制度的熟悉 程度不同,其工作需求存在一定差异性,使用一套统一的OA系统来 实现所有员工的工作辅助有时并不能得到很好的效果。缺乏个性化设 置的OA系统只能将流程性的工作进行流程电子化,并不能针对企业 员工的个性需求做出回应,其带来的员工办公辅助效果有限。
基于上述分析,我们提出新的问题,如何对企业的不同管理文档 进行自动理解,如何针对企业员工不同的办公需求实现辅助办公。
发明内容
为了解决传统的OA系统无法对企业的不同管理文档进行自动理 解,且无法针对企业员工不同的办公需求实现辅助办公的问题,本申 请提供一种基于即时聊天实现员工日常管理的方法和系统,通过神经 网络模型对企业的管理文档进行自动处理获得企业管理知识图谱,针 对企业员工的自然语言进行个性化理解,根据其提出的工作问题自动 回复。
本申请提供的一种基于即时聊天实现员工日常管理的方法,包括:
对企业管理数据库中的管理相关文档进行知识抽取,生成企业管 理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办事流程、规章制度、 提醒、企业信息、客户信息;
即时采集员工用户发出的聊天信息,基于所述聊天信息进行意图 分析,获取其交互意图;
根据所述企业管理知识图谱,对所述员工用户的交互意图进行回 复。
进一步地,所述根据所述企业管理知识图谱,对所述用户的交互 意图进行回复具体包括:
当所述交互意图为员工用户对企业管理制度的咨询问题时,搜索 与所述咨询问题相匹配的解答规则;
根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
或,当存在多个与所述咨询问题相匹配的解答规则时,对它们进 行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据所述最终解答规则, 对所述用户咨询问题进行解答。
进一步地,所述根据所述企业管理知识图谱,对所述用户的交互 意图进行回复具体包括:
当所述交互意图为员工用户对绩效的咨询问题时,获取所述员工 用户的工作记录;
基于所述企业管理知识图谱和所述工作记录,搜索与所述咨询问 题相匹配的解答规则;
根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
或,当存在多个与所述咨询问题相匹配的解答规则时,对它们进 行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据所述最终解答规则, 对所述用户咨询问题进行解答。
进一步地,所述方法还包括:
当所述交互意图为员工用户的审批请求时,根据所述企业管理知 识图谱,完成对所述审批请求的流程审批。
进一步地,所述方法还包括:
预先上传员工用户的出勤信息和工作绩效至所述企业管理数据 库,根据所述企业管理知识图谱,以及员工的用户身份信息,向员工 用户下发考勤提醒信息、出勤信息或者员工用户的工作绩效、薪资信 息。
本申请提供一种基于即时聊天实现员工任务管理的系统包括:
知识抽取模块,对企业管理数据库中的管理相关文档进行知识抽 取,生成企业管理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办事流 程、规章制度、提醒、企业信息、客户信息;
意图分析模块,即时采集员工用户发出的聊天信息,基于所述聊 天信息进行意图分析,获取其交互意图;
回复模块,根据所述企业管理知识图谱,对所述员工用户的交互 意图进行回复。
进一步地,所述回复模块包括:
匹配子模块,当所述交互意图为员工用户对企业管理制度的咨询 问题时,搜索与所述咨询问题相匹配的解答规则;
解答子模块,根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
所述解答子模块还用于,当存在多个与所述咨询问题相匹配的解 答规则时,对它们进行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据 所述最终解答规则,对所述用户咨询问题进行解答。
进一步地,所述回复模块包括:
记录查询子模块,当所述交互意图为员工用户对绩效的咨询问题 时,获取所述员工用户的工作记录;
所述匹配子模块还用于,基于所述企业管理知识图谱和所述工作 记录,搜索与所述咨询问题相匹配的解答规则。
进一步地,所述回复模块还包括:
审批子模块,当所述交互意图为员工用户的审批请求时,根据所 述企业管理知识图谱,完成对所述审批请求的流程审批。
进一步地,所述系统还包括:
提醒模块,预先上传员工用户的出勤信息和工作绩效至所述企业 管理数据库,根据所述企业管理知识图谱,以及员工的用户身份信息, 向员工用户下发考勤提醒信息、出勤信息或者员工用户的工作绩效、 薪资信息。
本申请中,通过一种基于即时聊天实现员工任务管理的方法和系 统,至少带来以下有益的技术效果:
1、通过对企业的管理相关文档、管理文档进行知识抽取,自动 生成企业管理知识图谱,代替传统的人工理解和人工管理,在员工需 要进行制度咨询时,直接由系统提供相关规则,而不需要咨询相关部 门的工作人员,有效地提高了企业员工获取和理解企业管理制度的效 率。
2、通过对企业员工的自然语言进行理解,获取其交互意图,相 比传统的Q&A问答系统,员工可以个性化地提出自己的问题,降低了 员工使用系统的难度。
3、基于企业管理知识图谱,对员工提出问题进行分析解答,自 动为员工的问题匹配解答规则,处理员工提出的各式各样的问题,提 高了机器人聊天系统的适用范围。
附图说明
图1是基于即时聊天实现员工日常管理的一种方法的流程图;
图2是基于即时聊天实现员工日常管理的又一种方法的流程图;
图3是一种神经网络模型的结构图;
图4是基于即时聊天实现员工日常管理的另一种方法的流程图;
图5是基于即时聊天实现员工日常管理的又一种方法的流程图;
图6是基于即时聊天实现员工日常管理的另一种方法的流程图;
图7是基于即时聊天实现员工日常管理的又一种方法的流程图;
图8是一种基于即时聊天实现员工日常管理的系统的结构示意 图
附图标号说明:
100知识抽取模块 150提醒模块
200意图分析模块 300回复模块
310匹配子模块 320解答子模块
330记录查询子模块 340审批子模块
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面 将对照附图说明本发明的具体实施方式。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 不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图, 并获得其他的实施方式。
为使图面简洁,各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分, 它们并不代表其作为产品的实际结构。另外,以使图面简洁便于理解, 在有些图中具有相同结构或功能的部件,仅示意性地绘示了其中的一 个,或仅标出了其中的一个。在本文中,“一个”不仅表示“仅此一 个”,也可以表示“多于一个”的情形。
在微软小娜等通用聊天机器人中,一般只针对用户的个人终端信 息进行响应和回复,本申请将聊天机器人应用于企业管理中,对企业 的管理文档使用聊天机器人进行知识抽取,进而获得企业的知识图谱, 基于知识图谱,企业的管理者和员工与聊天机器人进行对话时,可以 方便的获取管理文档内容,图1提供了一种基于即时聊天实现企业管 理的方法的流程图,包括:
S010企业管理者使用聊天机器人实现管理,发布通知、公告、 办事流程、规章制度、提醒、企业信息、客户信息等公司管理文档;
S020聊天机器人通过知识抽取算法,基于这些管理文档生成企 业管理知识图谱;
S030企业员工与聊天机器人交互,获取和理解企业管理知识图 谱中的公司管理文档,学习各种管理制度文件,包括绩效管理办法、 考勤制度、公司奖惩制度;
S040聊天机器人针对企业员工的提问,通过知识匹配算法从知 识图谱获取员工需要了解的各种知识,包括员工的绩效情况、工作进 度,辅助员工的制定工作计划、进行工作提醒。
通过聊天机器人作为中介,从公司管理者那里获取管理文档,基 于知识抽取技术将公司的管理文档转化为知识图谱,当员工有具体需 求时,通过聊天机器人即可方便地获取相关信息,聊天机器人还会根 据用户的考勤状况、工作进度对员工进行主动地提醒。
本发明第一实施例。图2是一些实施例中,基于即时聊天实现员 工日常管理的又一种方法的流程图,包括:
S100对企业管理数据库中的管理相关文档进行知识抽取,生成 企业管理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办事流程、规章 制度、提醒、企业信息、客户信息;
S200即时采集员工用户发出的聊天信息,基于所述聊天信息进 行意图分析,获取其交互意图;
S300根据所述企业管理知识图谱,对所述员工用户的交互意图 进行回复。
具体地,在步骤S100中,通过对企业的管理文档进行知识抽取, 生成企业管理知识图谱,企业文档包括企业的管理文档、办事流程、 企业信息、客户信息以及各种通知、公告、提醒,这些信息通过聊天 机器人进行对话的过程中,由具有权限的管理人员上传,随后基于知 识抽取技术,根据这些文档建立企业知识图谱。
图3为一些实施例中,进行知识抽取所使用的一种神经网络模型 的结构图。具体采用基于Attention机制的双向LSTM神经网络模型 进行关系抽取。Attention机制能够自动发现对于关系抽取起关键作 用的词,使得模型可以从每个句子中获取最重要的语义信息,不依赖 于任何外部知识或NLP系统。
模型一共包括5层结构:
输入层:将句子输入到模型中;
词嵌入层:将每个词映射到低维空间;
LSTM层:使用双向LSTM从词嵌入层获取高级特征;
Attention层:生成一个权重向量,通过与这个权重向量相乘, 使每一次迭代中的词汇级的特征合并为句子级的特征;
输出层:将句子级的特征向量用于关系分类。
词向量层:对于一个给定的包含T个词的句子S:S=x1,x2,…,xT。 每一个词xi都会转换为一个实数向量ei
对于S中的每一个词来说,首先存在一个词向量矩阵: 其中v为一个固定大小的词汇表,dw为词向量的维度,是一 个由用户自定义的超参数,Wwrd则是通过训练学习到的一个参数矩 阵。使用这个词向量矩阵,可以将每个词转化为其词向量的表示:
ei=Wwrdvi
双向LSTM:为了解决循环神经网络中的梯度消失问题。主要思 想是引入门机制,从而能够控制每一个LSTM单元保留的历史信息的 程度以及记忆当前输入的信息,保留重要特征,丢弃不重要的特征。 该方法将上一个细胞状态同时引入到输入门、遗忘门以及新信息的计 算当中。该LSTM模型也同样包含四个部分:
输入门:包含了当前输入、上一个隐状态、上一个细胞状态,组 成权重矩阵,以决定加入多少新信息:
it=σ(Wxixt+Whiht-1+Wcict-1+bi)
遗忘门:同上,决定丢弃多少旧信息:
ft=σ(Wxfxt+Whfht-1+Wcfct-1+bf)
细胞状态:包含了上一个细胞状态以及基于当前输入和上个隐状 态信息生成的新信息:
ct=itgt+ftct-1
gt=tanh(Wxcxt+Whcht-1+Wccct-1+bf)
输出门:包含了当前输入、上一个隐状态、当前细胞状态,组成 权重矩阵,以决定哪些信息被输出:
ot=σ(Wxoxt+Whoht-1+Wcoct-1+bo)
最终,输出的当前隐状态则由当前细胞状态乘以输出门的权重矩 阵得到:
ht=ottanh(ct)
Attention机制;将LSTM层输入的向量集合表示为H: [h1,h2,…,hT]。其Attention层得到的权重矩阵由下面的方式得到:
M=tanh(H)
α=softmax(wTM)
r=HαT
其中dw为词向量的维度,wT是一个训练学习得到的 参数向量的转置。最终用以分类的句子将表示如下:
h*=tanh(r)
经过训练,我们的模型能很好地提取实体之间的关系。通过知识 抽取将非结构化文本数据抽取为实体与实体之间的关系,储存为三元 组的形式。
如,输入:董事会有权投票进行财务主管任免;
命名实体输出:董事会,财务主管;
关系输出:任免(董事会,财务主管);
三元组输出:(董事会,任免,财务主管)。
在本申请一些实施例中,S100步骤实现了对企业的管理文档的 自动抽取,并以三元组的形式将抽取的结果保存在数据库中。
在步骤S100中完成企业管理知识图谱的建立后,即可基于员工 的意图进行相关回复。S200中,从员工与聊天机器人的聊天信息中, 获取员工的交互意图,用户与机器人对话中可能包含多个事件,每个 事件都包含用户的意图,用神经网络识别出一个对话中存在的多个意 图,在聊天过程通过上下文关联、逻辑分析理解聊天者表达意图。具 体地,可以采取一种基于CNN模型的意图识别方法,先由业内人员对 预处理后的数据打标签,然后用CNN进行建模并进行模型优化,在分 析用户的意图时,对用户对话数据进行预处理,并将每个句子放到模 型中进行预测,每个句子预测结果合并去重即为员工的意图倾向,其 中包括员工的交互意图。
如,员工输入聊天信息:下午哪个会议室可以使用?通过步骤 S200可以得知,员工存在查询会议室使用情况的意图,那么进入步 骤S300,聊天机器人可以通过对企业知识图谱中已经存在的会议室 安排情况进行分析后给出解答,并将相关解答回复给提问的员工。
优选地,在进入S300之前,还需要对用户的身份权限进行确认, 用户在与聊天机器人进行交互时,一旦发现其具有某个执行意图,先 检查该用户的身份权限,确定其是否有权执行该意图,如果有,才进 入步骤S300,如果无,则向其返回提示信息,这些权限信息根据其 职务设定已记录在数据库中。
本发明一些实施例所提供的一种基于即时聊天实现员工管理的 方法和系统,可以基于对企业管理文档的只是抽取,自动生成企业管 理知识图谱,对于企业员工在聊天信息中表达的交互意图进行分析, 在符合该员工的职责权限前提下,满足其交互意图,实现自动为员工 解释管理文档、办事流程的效果,减少员工在工作中违规操作的风险。
本发明第二实施例。基于第一实施例,图4是一些实施例中,基 于即时聊天实现员工日常管理的另一种方法的流程图,包括:
S310当所述交互意图为员工用户对企业管理制度的咨询问题时, 搜索与所述咨询问题相匹配的解答规则;
S320根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
S321当存在多个与所述咨询问题相匹配的解答规则时,对它们 进行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据所述最终解答规则, 对所述用户咨询问题进行解答。
具体地,当员工的交互意图为制度咨询类问题时,通过步骤S310 在已经生成的管理知识图谱中搜索解答规则。搜索得到的解答规则可 能为一个,也可能为多个,还可能无法搜索到。搜索到一个解答规则 时,进入步骤S320,直接根据这个解答规则对员工咨询的问题进行 解答。当搜索到多个解答规则时,进入步骤S321对其中的解答规则 进行筛选,筛选过程使用知识推理技术,结合用户聊天的上下文内容, 选择与用户咨询问题关联度最高的解答规则为最终的解答规则,在根 据最终解答规则进行解答。
本发明一些实施例提供的另一种基于即时聊天实现员工管理的 方法,可以在员工需要咨询企业的管理制度、办事流程、客户信息、 企业信息等内容时,根据企业管理知识图谱自动进行解答并回复,而 不需要咨询相关部门的工作人员,有效地提高了企业员工获取工作所 需信息的效率。通过对企业员工的自然语言进行理解,获取其交互意 图,相比传统的Q&A问答系统,员工可以个性化地提出自己的问题, 降低了员工使用系统的难度。基于企业管理知识图谱,对员工提出问 题进行分析解答,自动为员工的问题匹配解答规则,处理员工提出的 各式各样的问题,提高了机器人聊天系统的适用范围。
本发明第三实施例。基于第二实施例,图5是一些实施例中,基 于即时聊天实现员工日常管理的又一种方法的流程图,包括:
S301当所述交互意图为员工用户对绩效的咨询问题时,获取所 述员工用户的工作记录;
S311基于所述企业管理知识图谱和所述工作记录,搜索与所述 咨询问题相匹配的解答规则;
S320根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
S330当存在多个与所述咨询问题相匹配的解答规则时,对它们 进行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据所述最终解答规则, 对所述用户咨询问题进行解答。
具体地,当员工的交互意图是对自身工作绩效的咨询时,那么针 对具体提问的员工,其绩效情况必然有差异,所以在步骤S301中, 需要先对该员工的工作记录进行提取。工作记录包括考勤记录、工作 完成情况记录、工作计划等内容,各个企业管理文档中规定的绩效考 核标准不同,其具体工作记录内容也会有差异。对这些工作记录的获 取包括但不限于下列方式:一是由记录人员进行人工统计后,将每一 个员工的考勤情况、工作计划、工作完成情况进行人工记录,并上传 至聊天机器人可以访问的数据;,二是聊天机器人直接与每个员工进 行考勤记录、工作记录的平台进行对接,从员工各自的考勤设备、工 作设备中抓取相关记录信息。
在步骤S311中,将按照企业管理知识图谱中存储的绩效考核标 准,选择与该员工相匹配的解答规则,这里的解答规则指与员工相匹 配的绩效考核办法。确定该员工所适用的考核办法之后,根据其工作 记录,在步骤S320中,计算员工的绩效结果,并对员工进行回复。 如果该员工所适用的考核办法可能存在多个,那么进入步骤S330, 结合上下文对他们进行筛选,选择一个作为最终的考核办法,并适用 最终考核办法进行绩效考核计算。
进一步地,如果无法找到与员工需要咨询的绩效问题进行匹配的 考核办法,还可以记录该问题,将其发送给员工管理部门的工作人员 进行解答。
本发明一些实施例中所提供的又一种基于即时聊天实现员工管 理的方法,可以针对某一员工对自己的绩效情况的咨询意图,自动获 取该员工的工作记录信息,并对其基于企业管理知识图谱进行绩效计 算,向员工返回绩效结果,极大地方便员工随时掌握自己的工作绩效 情况。
本发明第四实施例。基于第一实施例,图6是一些实施例中,基 于即时聊天实现员工日常管理的另一种方法的流程图,包括:
S100对企业管理数据库中的管理相关文档进行知识抽取,生成 企业管理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办事流程、规章 制度、提醒、企业信息、客户信息;
S200即时采集员工用户发出的聊天信息,基于所述聊天信息进 行意图分析,获取其交互意图;
S312当所述交互意图为员工用户的审批请求时,根据所述企业 管理知识图谱,完成对所述审批请求的流程审批。
具体地,经过步骤S100和步骤S200后,已经获取了企业管理知 识图谱和员工的交互意图,当员工的交互意图是审批请求时,在步骤 S312中,将员工的请假内容根据企业知识图谱进行分析,判断该员 工所要求审批的内容是否满足批准条件,根据批注条件对员工的交互 意图做出自动审批。
例如,员工提出请假请求时,获取该员工的历史请假情况、企业 的请假制度,判断该员工是否满足请假标准,并根据判断结果,自动 进行审批。
进一步地,当聊天机器人完成自动审批后,修改该员工的请假情 况记录,并将请假审批结果发送给企业员工管理部门的工作人员。
本发明一些实施例所提供的另一种基于即时聊天实现企业管理 的方法,可以对企业员工提出的审批请求进行自动审批,自动审批基 于企业管理知识图谱和该员工的请求内容以及历史记录情况,通过聊 天机器人按照企业规章制度自动审批,提高了对员工审批请求的批复 效率,还保障了对员工请求内容进行皮肤的公平性。
本发明第五实施例,基于第一实施例。图7是一些实施例中,基 于即时聊天实现员工日常管理的又一种方法的流程图,包括:
S100对企业管理数据库中的管理相关文档进行知识抽取,生成 企业管理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办事流程、规章 制度、提醒、企业信息、客户信息;
S110预先上传员工用户的出勤信息和工作绩效至所述企业管理 数据库,根据所述企业管理知识图谱,以及员工的用户身份信息,向 员工用户下发考勤提醒信息、出勤信息或者员工用户的工作绩效、薪 资信息。
具体地,在步骤S100中,获取了企业管理知识图谱之后,在步 骤S110中,企业的管理人员可以将员工的出勤信息和工作绩效预先 上传至企业管理数据库,上传过程既可以是人工的,也可以是由聊天 机器人在考勤设备和工作记录设备上进行自动抓取。在获取员工的出 勤信息后工作记录后,根据企业管理知识图谱里的考核标准进行计算, 生成工作提醒信息,并在用户与聊天机器人开始交互的时候,自动弹 出该提醒信息。
在本发明一些实施例中,提供一种基于即时聊天实现员工日常管 理的方法,可以对企业员工的出勤情况、工作完成进度进行自动跟踪 统计,生成提醒信息,并在用户与聊天机器人进行交互时,即时显示 该提醒信息,方便员工时刻掌握自己工作的考核情况,有效监督员工 按时出勤、按时完成工作任务。
本发明第六实施例。图8是一些实施例中,提供的一种基于即时 聊天实现员工日常管理的系统的结构示意图,包括:
知识抽取模块100,对企业管理数据库中的管理相关文档进行知 识抽取,生成企业管理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办 事流程、规章制度、提醒、企业信息、客户信息;
意图分析模块200,即时采集员工用户发出的聊天信息,基于所 述聊天信息进行意图分析,获取其交互意图;
回复模块300,根据所述知识抽取模块100得到的企业管理知识 图谱,对所述意图分析模块200获取的员工用户的交互意图进行回复。
匹配子模块310,当所述意图分析模块200获取的交互意图为员 工用户对企业管理制度的咨询问题时,搜索与所述咨询问题相匹配的 解答规则;
解答子模块320,根据所述匹配子模块310得到的解答规则,对 所述用户问题进行解答;
所述解答子模块320还用于,当存在多个与所述咨询问题相匹配 的解答规则时,对它们进行筛选,选择其中一个作为最终解答规则, 根据所述最终解答规则,对所述用户咨询问题进行解答。
记录查询子模块330,当所述意图分析模块200获取的交互意图 为员工用户对绩效的咨询问题时,获取所述员工用户的工作记录;
所述匹配子模块310还用于,基于所述知识抽取模块100获得的 企业管理知识图谱和所述记录查询子模块330获得的工作记录,搜索 与所述记录查询子模块330中的咨询问题相匹配的解答规则。
审批子模块340,当所述意图分析模块200获取的交互意图为员 工用户的审批请求时,根据所述知识抽取模块100获得的企业管理知 识图谱,完成对所述审批请求的流程审批。
提醒模块150,预先上传员工用户的出勤信息和工作绩效至所述 企业管理数据库,根据所述企业管理知识图谱,以及员工的用户身份 信息,向员工用户下发考勤提醒信息、出勤信息或者员工用户的工作 绩效、薪资信息。
具体地,本发明第六实施例为上述第一实施例到第五实施例组合 后形成的方法实施例所对应的系统实施例,与上述第一实施例到第五 实施例解决的技术问题、采取的技术方案、达到的技术效果相同,在 此不再一一赘述。
应当说明的是,上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅 是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人 员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰, 这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于即时聊天实现员工日常管理的方法,其特征在于,包括:
对企业管理数据库中的管理相关文档进行知识抽取,生成企业管理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办事流程、规章制度、提醒、企业信息、客户信息;
即时采集员工用户发出的聊天信息,基于所述聊天信息进行意图分析,获取其交互意图;
根据所述企业管理知识图谱,对所述员工用户的交互意图进行回复。
2.根据权利要求1所述的基于即时聊天实现员工任务管理的方法,其特征在于,所述根据所述企业管理知识图谱,对所述用户的交互意图进行回复具体包括:
当所述交互意图为员工用户对企业管理制度的咨询问题时,搜索与所述咨询问题相匹配的解答规则;
根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
或,当存在多个与所述咨询问题相匹配的解答规则时,对它们进行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据所述最终解答规则,对所述用户咨询问题进行解答。
3.根据权利要求1所述的基于即时聊天实现员工日常管理的方法,其特征在于,所述根据所述企业管理知识图谱,对所述用户的交互意图进行回复具体包括:
当所述交互意图为员工用户对绩效的咨询问题时,获取所述员工用户的工作记录;
基于所述企业管理知识图谱和所述工作记录,搜索与所述咨询问题相匹配的解答规则;
根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
或,当存在多个与所述咨询问题相匹配的解答规则时,对它们进行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据所述最终解答规则,对所述用户咨询问题进行解答。
4.根据权利要求1所述的基于即时聊天实现员工日常管理的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述交互意图为员工用户的审批请求时,根据所述企业管理知识图谱,完成对所述审批请求的流程审批。
5.根据权利要求1所述的基于即时聊天实现员工日常管理的方法,其特征在于,所述方法还包括:
预先上传员工用户的出勤信息和工作绩效至所述企业管理数据库,根据所述企业管理知识图谱,以及员工的用户身份信息,向员工用户下发考勤提醒信息、出勤信息或者员工用户的工作绩效、薪资信息。
6.基于即时聊天实现员工任务管理的系统,其特征在于,包括:
知识抽取模块,对企业管理数据库中的管理相关文档进行知识抽取,生成企业管理知识图谱,所述管理文档包括通知、公告、办事流程、规章制度、提醒、企业信息、客户信息;
意图分析模块,即时采集员工用户发出的聊天信息,基于所述聊天信息进行意图分析,获取其交互意图;
回复模块,根据所述企业管理知识图谱,对所述员工用户的交互意图进行回复。
7.根据权利要求6所述的基于即时聊天实现员工任务管理的系统,其特征在于,所述回复模块包括:
匹配子模块,当所述交互意图为员工用户对企业管理制度的咨询问题时,搜索与所述咨询问题相匹配的解答规则;
解答子模块,根据所述解答规则,对所述用户问题进行解答;
所述解答子模块还用于,当存在多个与所述咨询问题相匹配的解答规则时,对它们进行筛选,选择其中一个作为最终解答规则,根据所述最终解答规则,对所述用户咨询问题进行解答。
8.根据权利要求7所述的基于即时聊天实现员工任务管理的系统,其特征在于,所述回复模块包括:
记录查询子模块,当所述交互意图为员工用户对绩效的咨询问题时,获取所述员工用户的工作记录;
所述匹配子模块还用于,基于所述企业管理知识图谱和所述工作记录,搜索与所述咨询问题相匹配的解答规则。
9.根据权利要求6所述的基于即时聊天实现员工任务管理的系统,其特征在于,所述回复模块还包括:
审批子模块,当所述交互意图为员工用户的审批请求时,根据所述企业管理知识图谱,完成对所述审批请求的流程审批。
10.根据权利要求6所述的基于即时聊天实现员工任务管理的系统,其特征在于,所述系统还包括:
提醒模块,预先上传员工用户的出勤信息和工作绩效至所述企业管理数据库,根据所述企业管理知识图谱,以及员工的用户身份信息,向员工用户下发考勤提醒信息、出勤信息或者员工用户的工作绩效、薪资信息。
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