CN110909126A - 一种信息查询方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种信息查询方法及装置，该方法包括：运维服务器接收用户输入的查询对象的描述信息，对查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图，根据查询意图，查找运维知识库，得到与查询意图对应的实体的属性信息；输出包括属性信息的查询结果。该方法用以一种快速准确的运维信息查询方法。

Description

一种信息查询方法及装置

技术领域

本申请涉及金融科技(Fintech)的智能运维领域，尤其涉及一种信息查询方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技(Fintech)转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出的更高的要求。目前信息查询系统的重要性日趋明显，用户对信息查询系统的要求也越来越高。目前运维领域的查询系统主要有两种实现方式：一种是生成式信息查询系统，该系统“自己生成答案”，不依赖于预先定义的回答集；另外一种是检索式信息查询系统，该系统将用户问句和运维语料库中的标准问句进行相似度计算，若得到的相似度高于设定的阈值，则返回相似度最高的答案给用户。

现有技术存在以下缺点：1)生成式信息查询系统由于技术的不成熟，或多或少会出现语句不流畅、有语病甚至答非所问的问题；2)检索式信息查询系统受限于运维语料库中给定的回答集，所以无法处理没有匹配上的问句。

因此，亟需一种可以克服上述问题的信息查询系统，以便于查询系统使用者快速查询运维信息。

发明内容

本发明实施例提供了一种信息查询方法及装置，用以提供一种快速准确的运维信息查询方法。

第一方面，本发明实施例提供一种信息查询方法，包括：

运维服务器接收用户输入的查询对象的描述信息，然后对查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图；进一步，运维服务器根据查询意图查找运维知识库，得到与查询意图对应的实体的属性信息，输出包括属性信息的查询结果。

本发明实施例中，该方法无需依赖人为经验，运维服务器依赖运维知识库可以准确地自动生成与查询意图对应的查询结果，既克服了现有技术中存在的问题，也提高了查询的效率和准确性。

在一种可能的设计中，在接收用户输入的查询对象的描述信息之前，还包括：运维服务器还获取运维实体的属性信息；进一步地，根据运维实体的属性信息，生成运维知识库，运维知识库包括运维实体的描述信息与属性之间的对应关系。

本发明实施例中，该运维知识库包括运维实体的属性信息，为后续运维服务器查找信息做好了准备，使能运维服务器快速准确地查找到对应实体的属性信息，输出查询结果。

在一种可能的设计中，运维服务器先提取语句分析的分析结果的特征数据，将特征数据与意图识别字典中的数据进行匹配，根据匹配结果确定用户的查询意图。

本发明实施例中，运维服务器通过语句分析和匹配过程，可以减少对实体描述信息的误判，从而使得到的用户意图更加准确。

在一种可能的设计中，确定所述特征数据对应的槽位，所述槽位是预先利用数据库语言设置的，用于指示运维实体的属性；利用所述槽位查询所述运维知识库，获取与所述查询意图对应的实体的属性信息。

第二方面，本发明实施例提供的一种信息查询装置，该装置的技术效果可以参照上述方法实施例，该装置包括：

接收模块，用于接收用户输入的查询对象的描述信息；

确定模块，用于对查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图；

查找模块，用于根据查询意图，查找运维知识库，得到与查询意图对应的实体的属性信息；

输出模块，用于输出包括所述属性信息的查询结果。

在一种可能的设计中，装置还包括构建模块，用于获取运维实体的属性信息，根据运维实体的属性信息，生成运维知识库；进一步地，运维知识库包括运维实体的描述信息与属性之间的对应关系。

在一种可能的设计中，确定模块还用于：对查询对象的描述信息进行语句分析，确定词汇之间的依存关系和语句结构；进一步地，根据所述词汇之间的依存关系和语句结构，确定用户的查询意图。

在一种可能的设计中，确定模块，还用于：提取语句分析的分析结果的特征数据,将所述特征数据与意图识别字典中的数据进行匹配,根据匹配结果确定用户的查询意图。

在一种可能的设计中，确定模块，还用于：确定所述特征数据对应的槽位，所述槽位是预先利用数据库语言设置的，用于指示运维实体的属性；利用所述槽位查询所述运维知识库，获取与所述查询意图对应的实体的属性信息。

第三方面，本发明实施例提供的一种计算设备，包括至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行如上述第一方面任意所述的信息查询方法。

第四方面，本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行如上述第一方面任意所述的信息查询方法。

本发明的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本申请实施例提供的一种系统架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种信息查询方法流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种运维知识库示意图；

图4为本申请实施例提供的一种词汇之间的依存句法关系示意图；

图5为本申请实施例提供的一种语句主干成分示意图；

图6为本申请实施例提供的一种句法树示意图；

图7为本申请实施例提供的一种依存句法关系示意图；

图8为本申请实施例提供的一种句法树示意图；

图9为本申请实施例提供的一种可能的信息查询实施方式示意图；

图10为本申请实施例提供的一种可能的信息查询实施方式示意图；

图11为本申请实施例提供的一种信息查询装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。图1为本发明实施例提供的一种可能的系统架构示意图，该系统架构可以为金融领域中任一金融机构的系统架构，比如银行、证券公司、保险公司、信托投资公司、基金管理公司等等。如图1所示，金融机构可以被划分为业务层、监控层和运维层，业务层中可以设置有一个或多个业务系统，比如业务系统101、业务系统102和业务系统103，监控层中可以设置有监控服务器110，运维层中可以设置有运维服务器120。其中，任一业务系统可以与监控服务器110连接，监控服务器110也可以与运维服务器120连接，实现连接的方式可以有多种，比如可以通过有线方式实现连接，或者也可以通过无线方式实现连接，具体不作限定。

本发明实施例中，业务系统为金融机构的核心系统，用于负责与金融机构的交易和/或业务相关的事项，比如生产系统、核账系统、办公系统等，而运维服务器120用于负责与金融领域的运行相关的事项，以及负责金融领域中业务系统的正常运行。

如图1所示，运维服务器120还可以连接运维知识库，如此，运维服务器120可以对运维知识库中的运维实体的属性信息进行查找操作，也可以对运维知识库进行更新。

在一个示例中，运维服务器120可以与配置信息系统连接，从而在运维知识库需要更新数据时从配置数据库中查询配置信息。配置数据库可以为设置在配置信息系统中的配置管理数据库(Configuration Management Database，CMDB)。在另一个示例中，配置数据库可以为用户根据经验设置的用于备份配置信息的数据库，具体地说，用户可以预先根据配置信息系统中的CMDB设置配置数据库，然后将配置数据库存储在运维层中，如此，运维服务器120可以直接根据运维层中的配置数据库更新运维知识库。

需要说明的是，图1仅是一种示例性的简单说明，并不构成对方案的限定，在具体实施中，业务层、监控层、运维层的结构及功能均可以由本领域技术人员根据需要进行设置，具体不作限定。

基于图1所示意的系统架构，图2为本发明实施例提供的一种信息查询方法对应的流程示意图，其中，该信息查询方法的执行主体可以为图1中的运维服务器120。该方法包括如下步骤：

步骤201，运维服务器接收用户输入的查询对象的描述信息。

本申请实施例中，查询对象可以是运维实体，例如某家银行支行的服务器，或者是某个证券公司的服务器。用户输入的查询对象的描述信息可以是用户输入的语音信息，也可以是用户通过输入设备输入的文本信息。例如，用户通过键盘鼠标等输入设备在运维服务器中输入“主机A的负责人是谁？”。

本申请实施例中，查询对象的描述信息可以是运维实体的系统软件信息、硬件信息或运行状态信息中至少一种。其中，系统软件信息可以是指服务、微服务、中间件、存储服务、数据库等等；硬件信息可以是指机房、机群、机架、服务器、虚拟机、容器、硬盘、路由器、交换机等等；各类监控数据可以包括指标、日志事件、Trace(日志)、变更、流程等等。

步骤202，运维服务器对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图。

其中，用户的查询意图指的是用户想要查询的运维实体的描述信息。

在一种可能的实施例中，运维服务器对查询对象的描述信息进行语句分析，确定词汇之间的依存关系和语句结构；根据词汇之间的依存关系和语句结构，确定用户的查询意图。具体来说，运维服务器根据词汇之间的依存关系和语句结构提取语句分析的分析结果中的特征数据，将特征数据与意图识别字典中的数据进行匹配，根据匹配结果确定用户的查询意图。其中，意图识别字典中保存有运维实体的描述信息与意图之间的对应关系。

步骤203，运维服务器根据查询意图，查找运维知识库，得到与查询意图对应的实体的属性信息，然后输出包括属性信息的查询结果。

其中，运维知识库中保存有运维实体的描述信息与属性之间的对应关系。

具体来说，运维服务器可以先将查询意图转换成图数据库语言(也就是Cypher语言)，再使用Cypher语言检索运维知识库，从运维知识库里查询得到与查询意图对应的实体的属性信息。例如查询意图为“主机A的负责人”，运维服务器将该查询意图“主机A的负责人”转换成Cypher语言，然后检索运维知识库，得到与该查询意图对应的实体(即主机A)的负责人信息。在本发明实施例中，所述运维实体的属性信息包括运维实体的静态属性、运维实体的动态属性，以及不同运维实体之间的关系。

在该步骤203中，在一种可能的实现中，运维服务器可以以显示屏显示的形式输出查询结果，也可以以语音的形式输出查询结果，或者也可以是将二者进行结合，本申请实施例对查询结果的输出形式并不作具体的限制。

需要说明的是，在一种可能的实施例中，运维服务器需要预先获取运维数据，然后利用配置数据库识别运维实体，通过分析运维实体的历史数据的特性和规律，得到运维实体之间的关系以及运维实体对应的动态属性信息和静态属性信息，继而生成运维知识库。具体来说，运维服务器需要从配置数据库中获取各个运维实体的属性信息。例如，运维实体的特征画像、运维实体的运行规律，以及不同运维实体之间的关系。最终生成的运维知识库运包含基于人工智能的、模糊的、自动化挖掘的知识。配置数据库中是确定的、手工配置的知识或基于确定逻辑自动配置的知识，运维知识库与配置数据库相比，该运维知识库具有中心化、数据之间互相关联，且可以被快速查询和更新的优点。

示例性地，如图3所示，该运维知识库包含了各类软硬件运维实体的属性信息。其中，子系统1位于主机1，主机1位于服务器1，服务器1位于机位1，机位1位于机架1，机架1位于机房1。

图3中，子系统1的静态属性(例如子系统名、IT负责人、开发负责部门、开发语言等)能够由配置信息系统基于固定的逻辑自动构建出来的，也就是说可以从配置数据库中获取。系统1的动态属性(例如子系统状态)可以通过挖掘配置数据库中的数据得到，示例性地，运维服务器通过挖掘配置数据库中的历史数据，采用正态分布等概率模型来设定第一运维实体的动态属性的数据的阈值，从而筛选得到第一运维实体的动态属性的数据。该运维知识库相当于一个大型数据结构。

需要说明的是，图3仅是一种示例性的说明，其所列举的各类实体对应的属性信息所包含的内容仅是为了说明方案，并不构成对本发明实施例的限定。具体实施中，各类实体对应的属性信息包含的内容可以由本领域技术人员根据经验进行设置，或者也可以根据实际需要进行设置，举例来说，各类实体对应的属性信息中可以仅包括故障描述信息和状态，或者也可以仅包括实体状态和实体之间的关系，或者还可以同时包括以上信息，具体不作限定。

本发明实施例中，运维服务器120可以支持上述任意一种或任意多种构建运维知识库的方式。运维服务器120自动生成运维知识库，可以实现运维实体属性信息的有效查询。其中，准确分析出用户的查询意图后，查找实体的属性信息的过程无需人为参与，自动化的程度高，处理效率高。若通过人为查找运维实体的属性信息或者通过相似度比较进行查询，存在效率不高且查询结果不准确及可能查询不到的问题，从而不能满足用户实际需要。

在一种可能的实施例中，在上述步骤202中，运维服务器可以具体采用如下方式对描述信息进行句法分析。首先，运维服务器结合运维知识库对描述信息进行语句分析，识别出描述信息中涉及的实体，并得到词汇词性及其依存关系。具体来说，运维服务器通过依存句法对用户输入的描述信息进行语句分析，其中，通过依存句法分析描述信息的原理如下：因为语言是有语言结构的，句子是词汇的组合，分析一个句子的结构，就能够正确了解句子的意义。所以运维服务器先解析用户输入的描述信息，得到词汇之间的依存关系。接着，通过语言结构制定规则，提取用户输入的主干成分(例如主谓宾)，并储存其余有效信息。这样词汇之间的依存句法关系被提取出来了，示例性地，如表1所示。

表1

表1中，“我送她一束花”中的“我”和“送”之间是主谓关系，主谓关系可以用SBV指代；“我送她一束花”中的“送”和“花”之间是动宾关系，动宾关系可以用VOB指代，以此类推，该处不再对表1中的示例进行一一解释。

示例性地，如图4所示，“ROOT主机有多少应用实例”这个句子被分词后，可以提取到如图4所示的依存句法关系，其中，该句话中的ROOT为核心，“主机”和“有”之间是主谓关系(SBV)，“有”和“应用实例”之间是动宾关系(VOB)，“多少”和“应用实例”之间是定中关系“ATT”。

需要说明的是，不是所有的句子都由主谓关系的短语和动宾关系组成，前置宾语(FOB)和介宾关系(POB)也可以组成句子。如图5所示，“ROOT主机被谁负责”这个句子被分词后，可以提取到如图5所示的依存句法关系，其中，“ROOT”和“负责”之间是核心关系(HED)，“主机”和“负责”之间是前置宾语关系(FOB)，“被”和“负责”之间是状中结构(ADV)关系，“被”和“谁”之间是介宾关系(POB)。

在一种可能的实施例中，运维服务器还可以将查询对象的描述信息转换成句法树，这样能够更方便地挖掘句子的有效信息，滤除无效信息。具体地，运维服务器可以根据描述信息中的依存句法关系确定句法树的主干节点和主干节点之间的父子关系，继而将描述信息转换成句法树。

示例性，如图6所示，运维服务器通过遍历“ROOT主机有多少应用实例”的句法树，可以得到用户的查询意图是询问实体“应用实例”的数量。因为疑问代词“多少”是一个有效信息，表示了询问父节点的数量，因此将“多少”传递给父节点，并保存在父节点信息中，最终输出主干信息。同样的，运维服务器通过遍历“ROOT主机被谁负责”的句法树，确定用户的查询意图是询问谁负责ROOT主机。

可见，句法树的优势在于可以通过遍历复杂的句子，得到句子的主干信息。示例性地，如图7和图8所示，图7表示一个句子“ROOT主机A和B的负责人是谁”的依存句法关系，将此句子转化成句法树，可以得到如图8所示的句法树。这样，维服务器通过遍历图8中的句法树，挖掘出“A”、“B”之间属于并列关系，且“A”和“B”是“负责人”的定语。从图8中可见，用户输入的句子实际上由两个子问题合并构成，这两个子问题分别为“主机A的负责人是谁”，“主机B的负责人是谁”。其中，“的”，“和”等属于无效信息，在遍历句法树时，这些无效信息不会传递给父节点(相当于修剪了这部分枝叶)。

本发明实施例中，运维服务器通过上述句法分析原理对查询对象的描述信息进行语句分析，可以得到查询对象的描述信息的词汇词性及其依存关系等语句分析结果，然后再提取语句分析的分析结果的特征数据，将所述特征数据与意图识别字典中的数据进行匹配，再根据匹配结果确定用户的查询意图。

一种可能的实施方式，在运维服务器对查询对象的描述信息进行语句分析后，运维服务器根据提取语句分析结果的特征数据和意图识别字典中的数据进行匹配，也就是填槽。其中，填槽是根据意图识别字典的槽位进行的，进一步地，所述槽位是根据运维知识库的特性以及用户项目需求设置的。

具体地，运维服务器利用数据库语言(例如Cypher)设置意图识别的槽位，语句分析结果的特征数据与槽位进行匹配，以实现将自然语言转换为数据库语言，以提高运维服务器减少运维知识库的效率。

示例性地，意图识别字典中设有槽位“intent”、“path”、“period”、“frequency”、“attribution”、“unknown_attr”。运维服务器将语句分析结果的特征数据填入对应的槽位后，确定用户的查询意图。示例性地，运维服务器通过遍历“ROOT主机被谁负责”的句法树，可以知道用户的查询意图是询问谁负责ROOT主机。在意图识别字典中，“path”对应的槽位保存了节点和节点间的关系，方便下一步转换成Cypher检索数据。“attribution”对应的槽位则保存检索到的实体属性，“unknown_attr”对应的槽位则保存未存储在运维知识库中但疑似为属性的词汇。“intent”对应的槽位保存了用户需要的特殊查询，比如查询某些实体的数量，则“intent”中会填入“count”。如例子“主机有多少应用实例”，槽位“path”会填入“主机”和“应用实例”，“intent”填入“count”。其中，当用户查询时间和频次相关的问题时，“period”和“frequency”会保存提取的时间和频次。

为了系统性的说明上述信息查询方法，本申请实施例提供如图9所示的方法流程，具体步骤如下：

步骤901，运维服务器接收用户输入的问句。

例如，运维服务器接收用户通过键盘等输入设备输入的“ROOT主机今天上午有多少应用实例”。

步骤902，运维服务器提取该问句中的时间信息，将其转换成格式化的时间，并存储在意图识别字典对应的槽位“period”和/或“frequency”当中。

示例性地，运维服务器检测“ROOT主机今天上午有多少应用实例”中能够提取到的所有时间词“今天”、“上午”，组合能够合并的时间词，将相关词汇映射成数字，格式化成与2019-10-28的8:00至12:00对应的计算机时间。

步骤903，运维服务器通过结巴分词结合用户自定义的字典，得到用户所输入的语句的分词。

步骤904，运维服务器结合分词和字典，提取实体并修改部分词汇的词性，预先对依存句法进行修正。

步骤905，将分词结果和词汇词性输入句法分析的模型，得到输入的依存关系。将依存关系转化成句法树。

步骤906，自底向上遍历句法树，提取句子的主干成分。同时，在遍历句法树时修剪信息，具体地，对于一个有效信息的节点，将信息传递给它的父节点，无意义的信息则不传递。

步骤907，对于得到的句法树的有效信息和时间信息，运维服务器通过填槽的方式，将上述信息填入对应类别的意图识别字典的对应槽位中，然后输出意图识别字典，得到用户查询意图，再进入下一个步骤继续分析。

可选的，上述提到的是基于运维知识库的信息查询系统，如果运维服务器提前没有搭建好运维知识库，可以直接使用CMDB中的静态数据。但是这样的话，无法实时获取例如运行状态等动态信息，同时对于需要多跳查询的问题也不能够处理。

另一方面，本申请实施例还示例性地提供如图10所示的信息查询方法流程，具体步骤如下。

步骤1001，运维服务器接收用户输入的问题。

步骤1002，运维服务器判断用户是否在和系统打招呼，若是，则执行步骤1003，否则执行步骤1004。

例如，若用户发出语音指令“你好！智能运维对话机器”，则运维服务器确认用户是在和系统打招呼，因此回复语音“你好，主人”。若用户发出语音指令“ROOT主机今天有多少应用实例”，则运维服务器执行步骤1004，即进一步判断是否存在与该问句对应的答案。

步骤1103，运维服务器输出答案给用户。

步骤1004，运维服务器判断语料库中是否存在与用户输入的问题相匹配的答案。若是，则执行步骤1005，否则执行步骤1006。

具体地，语料库中是一个存储着许多描述信息及其答案的资料库。语料库中的描述信息以及用户的查询对象的描述信息都会被转换成对应的向量，然后通过计算余弦相似度，计算出两者之间的相似度，如果相似度超过系统设置的阈值，则返回相似度最大的描述信息对应的答案。

步骤1005，运维服务器输入与问题相对应的答案。

步骤1006，运维服务器对问题进行依存句法分析，识别用户意图。

步骤1007，运维服务器将意图转换为Cypher语句。

如果查询的结果有歧义，则触发多轮对话，返回执行步骤1001，提示用户选择最符合其意图的实体，然后将用户选择实体的相关信息返回给用户。

步骤1008，运维服务器查询Neo4j图数据库(运维知识库)，得到与该问题对应的答案。

步骤1009，运维服务器输出答案给用户。

基于上述方法，可以实现基于运维知识库的信息查询。针对上述方法流程，本发明实施例还提供一种信息查询装置，该装置的具体内容可以参照上述方法实施。

图11为本发明实施例提供的一种信息查询装置的结构示意图，包括：

接收模块1101，用于接收用户输入的查询对象的描述信息；

确定模块1102，用于对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图；

查找模块1103，用于根据所述查询意图，查找运维知识库，得到与所述查询意图对应的实体的属性信息；

输出模块1104，用于输出包括所述属性信息的查询结果。

可选地，装置还包括构建模块1005，用于获取运维实体的属性信息，根据运维实体的属性信息，生成运维知识库；所述运维知识库包括运维实体的描述信息与属性之间的对应关系。

可选地，确定模块1102具体用于：对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定词汇之间的依存关系和语句结构；根据所述词汇之间的依存关系和语句结构，确定用户的查询意图。

确定模块1102，具体用于提取语句分析的分析结果的特征数据，将所述特征数据与意图识别字典中的数据进行匹配，根据匹配结果确定用户的查询意图。

其中，确定所述特征数据对应的槽位，所述槽位是预先利用数据库语言设置的，用于指示运维实体的属性，利用所述槽位查询所述运维知识库，获取与所述查询意图对应的实体的属性信息。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算设备，包括至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行如图2所述的信息查询方法。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行如图2任意所述的信息查询方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (12)

1.一种信息查询方法，其特征在于，包括：

接收用户输入的查询对象的描述信息；

对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图；

根据所述查询意图，查找运维知识库，得到与所述查询意图对应的实体的属性信息；

输出包括所述属性信息的查询结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收用户输入的查询对象的描述信息之前，还包括：

获取运维实体的属性信息；

根据运维实体的属性信息，生成运维知识库，所述运维知识库包括运维实体的描述信息与属性之间的对应关系。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图，包括：

对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定词汇之间的依存关系和语句结构；

根据所述词汇之间的依存关系和语句结构，确定用户的查询意图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述词汇之间的依存关系和语句结构，确定用户的查询意图，包括，

提取语句分析的分析结果的特征数据；

将所述特征数据与意图识别字典中的数据进行匹配；

根据匹配结果确定用户的查询意图。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，根据所述查询意图，查找运维知识库，得到与所述查询意图对应的实体的属性信息，包括：

确定所述特征数据对应的槽位，所述槽位是预先利用数据库语言设置的，用于指示运维实体的属性；

利用所述槽位查询所述运维知识库，获取与所述查询意图对应的实体的属性信息。

6.一种信息查询装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收用户输入的查询对象的描述信息；

确定模块，用于对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定用户的查询意图；

查找模块，用于根据所述查询意图，查找运维知识库，得到与所述查询意图对应的实体的属性信息；

输出模块，用于输出包括所述属性信息的查询结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

构建模块，用于获取运维实体的属性信息，根据运维实体的属性信息，生成运维知识库；所述运维知识库包括运维实体的描述信息与实体之间的对应关系。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

对所述查询对象的描述信息进行语句分析，确定词汇之间的依存关系和语句结构；

根据所述词汇之间的依存关系和语句结构，确定用户的查询意图。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

提取语句分析的分析结果的特征数据；

将所述特征数据与意图识别字典中的数据进行匹配；

根据匹配结果确定用户的查询意图。

10.根据权利要求6至9任一项所述的装置，其特征在于，所述确定模块具体用于：

确定所述特征数据对应的槽位，所述槽位是预先利用数据库语言设置的，用于指示运维实体的属性；

利用所述槽位查询所述运维知识库，获取与所述查询意图对应的实体的属性信息。

11.一种计算设备，其特征在于，包括至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有计算机程序，当所述程序被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行权利要求1-5任一权利要求所述的方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有可由计算设备执行的计算机程序，当所述程序在所述计算设备上运行时，使得所述计算设备执行权利要求1-5任一权利要求所述的方法。

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