CN111460125A - 政务服务智能问答方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了政务服务智能问答方法及系统，包括：获取用户咨询的政务服务内容；对用户咨询的政务服务内容进行预处理；将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容。借助知识图谱技术，将政务服务中对公众开放的政策法规、业务受理流程进行学习归纳，建立知识库模型；通过智能语义理解，将用户问题进行梳理、归纳，配置现有知识库；借助动画形象设计、对话问答的形式，为民众提供政务服务智能问答，打造智能型政府服务平台，带给用户“智慧政府”的全新感受。
Description
技术领域
本公开涉及智能问答技术领域，特别是涉及政务服务智能问答方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
发明人发现，当前，民众进行政务咨询服务时，主要借助政务服务大厅业务受理窗口，实现政策问询、流程受理、评价反馈等操作，因民众对官方公布的政策名词不熟悉、对业务受理流程不清晰，影响了业务办理的用户体验，且政策问询多为重复性问答，影响了正常的业务办理效率。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本公开提供了政务服务智能问答方法及系统；
第一方面，本公开提供了政务服务智能问答方法；
政务服务智能问答方法，包括：
获取用户咨询的政务服务内容；
对用户咨询的政务服务内容进行预处理；
将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容。
第二方面，本公开提供了政务服务智能问答系统；
政务服务智能问答系统，包括：
获取模块，其被配置为：获取用户咨询的政务服务内容；
预处理模块，其被配置为：对用户咨询的政务服务内容进行预处理；
输出模块，其被配置为：将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容。
第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
借助知识图谱技术，将政务服务中对公众开放的政策法规、业务受理流程进行学习归纳，建立知识库模型；通过智能语义理解，将用户问题进行梳理、归纳，配置现有知识库；借助动画形象设计、对话问答的形式，为民众提供政务服务智能问答，打造智能型政府服务平台，带给用户“智慧政府”的全新感受。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为第一个实施例的图信息示例；
图2为第一个实施例的系统架构；
图3为第一个实施例的用户智能问答流程示意图；
图4(a)为第一个实施例的车小蜜智能问答示意图；
图4(b)为第一个实施例的车小蜜智能问答示意图；
图5为第一个实施例的市民服务热线智能问答机器人。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例一，本实施例提供了政务服务智能问答方法；
政务服务智能问答方法，包括：
S101：获取用户咨询的政务服务内容；
S102：对用户咨询的政务服务内容进行预处理；
S103：将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容。
应理解的，所述S101中，获取用户咨询的政务服务内容；具体获取方式可以是以下方式中的一种或多种：通过语音获取、通过视频获取、通过文本输入获取。
应理解的，所述S101中，获取用户咨询的政务服务内容；政务服务内容包括但不限于：政务条款、政务条款介绍、优惠政策等。
作为一个或多个实施例，所述S102中，对用户咨询的政务服务内容进行预处理，包括：
对用户咨询的政务服务内容进行标点符号删除处理；
对删除标点符号的用户咨询的政务服务内容进行分词处理；
对分词处理后的用户咨询的政务服务内容进行同义词扩展处理。
作为一个或多个实施例，所述S103中，将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容；具体步骤包括：
将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配；
如果从知识图谱中，匹配到对应的知识类目，则将知识类目对应的政务服务内容反馈给用户；
如果从知识图谱中，没有匹配到对应的知识类目，则进一步匹配相关知识类目，将相关知识类目对应的政务服务内容反馈给用户；
如果从知识图谱中，没有匹配到任何关联知识，则输出匹配失败提示。
作为一个或多个实施例，所述S103中，将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配；具体匹配步骤包括：
将预处理后的用户咨询政务服务内容的词语与预先构建的知识图谱词语进行相似度计算，按照相似度由高到低对知识图谱中的词语进行排序；
将排序靠前的若干个词语对应的政务内容输出。
作为一个或多个实施例，所述S103中，预先构建的知识图谱的构建步骤包括：
S1031：对已有政策法规进行分类处理，对每一类别政策法规设立政策法规知识点标签和政策法规条例标签；
S1032：对政策法规发布的部门进行分类处理，对政策法规发布的部门设立部门标签；
S1033：对政策法规知识点标签、政策法规条例标签和政策法规发布部门标签，以“实体－关系－实体”或者“实体－属性－性值”三元组作为事实的基本表达方式，构成实体关系网络，形成知识图谱。
所构建的知识图谱如图1所示。
应理解的，预先构建的知识图谱的构建步骤包括：
知识获取，将以上步骤中获取到的结构化和非结构化数据进行处理，提取出计算机可理解和计算的结构化数据，以供进一步的分析和利用。
关系抽取。关系抽取是利用多种技术自动从文本中发现命名实体之间的语义关系，将文本中的关系映射到实体关系三元组上。
属性主要是针对实体而言的，以实现对实体的完整描述。
事件抽取。事件是发生在某个特定时间点或时间段、某个特定地域范围内，由一个或者多个角色参与的一个或者多个动作组成的事情或者状态的改变。
通过知识获取、融合、建模、计算与应用，形成全面的知识表达。
利用知识统计、图挖掘、知识推理等技术，提高知识的完备性和扩大知识的覆盖面。为智能问答提供广阔的素材支撑。
借助上述步骤搭建的知识图谱，进行政务服务智能问答的内容支持。
作为一个或多个实施例，所述方法还包括：
S104：获取用户对当前政务服务内容匹配情况进行评价的数据，对用户评价数据进行存储，形成反馈日志；
S105：根据用户反馈日志，对政策法规条目、推荐模型或知识图谱进行优化。
随着“互联网+政务服务”深化开展，各级政府依托互联网，搭建了网上政务服务平台，开展业务查询、内容检索、通知公告等简单网上业务办理。
借助知识图谱技术，打造政务服务图数据库，在图数据库建设过程中，针对政务服务的业务特定，进行以下操作。
1、打破因政府数据碎片化导致的“信息孤岛”现象，因为政府各部门在对自身利益倾向不同而造成协同办公过程中未能及时互动和资源共享，再就是在现行的科层体制下，信息决策逐层递减，信息的准确性在某种程度上出现偏差。通过协调政府各级部门，搭建基于顶层设计的信息平等共享图数据库系统。
2、打造政府数据共享开放的统一标准，由于缺乏统一标准体系的支撑，个部门数据格式不一致、标准不一致，数据处理技术各异，数据接口不互通。在数据处理过程中，对共享和开放的范围、数据分级分类、数据脱敏以及数据审查等出台指导性文件、统一的标准规范和技术规范，引导各部门进行数据接入和数据优化。
3、将各部门接入的公开数据，建立逻辑关联，将多源异构政务数据进行数据挖掘分析、整合分析等深度融合操作，搭建政务服务图数据库，为智能问答、业务办理、政策咨询提供有效的数据支撑。
4、通过智能化的机器学习，能够针对民众的问题自动给出分类选项，用户通过选择分类最终得到想要的信息。即使是口语化的语言，也能准确识别并给出对应的答案。
5、针对业务流程常见问题进行梳理，基于业务流程搭建知识图谱，在与用户对话过程中，实现业务受理的办理流程引导。识别不同用户的问题信息，自动回复机器人做成的针对性问题答案或是业务受理引导，同时打通部署在政务外网上的业务受理系统，实时在线业务查询和办理。
6、通过大数据分析，对民众的咨询问题进行多维度统计，实时监测舆情民意，掌握各部门对群众来访信息的反馈情况，并进行有针对性的处理。
系统整体架构见图2，用于应用系统流程图见附图3，
1、借助该技术解决方案，已完成车管所“车驾管”业务的政策法规和业务办理咨询。生产应用效果见附图4(a)和图4(b)：
2、借助该技术解决方案，已完成济南市12345市民服务热线自助问答机器人，为市民提供业务受理和政策咨询。生产应用效果见附图5：
实施例二，本实施例提供了政务服务智能问答系统；
政务服务智能问答系统，包括：
获取模块，其被配置为：获取用户咨询的政务服务内容；
预处理模块，其被配置为：对用户咨询的政务服务内容进行预处理；
输出模块，其被配置为：将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容。
此处需要说明的是，上述获取模块、预处理模块和输出模块对应于实施例一中的步骤S101至S103，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
上述实施例中对各个实施例的描述各有侧重，某个实施例中没有详述的部分可以参见其他实施例的相关描述。
所提出的系统，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如上述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时，可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另外一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
实施例三，本实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例一所述的方法。
实施例四，本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例一所述的方法。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.政务服务智能问答方法，其特征是，包括：
获取用户咨询的政务服务内容；
对用户咨询的政务服务内容进行预处理；
将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容。
2.如权利要求1所述的方法，其特征是，获取用户咨询的政务服务内容；具体获取方式是以下方式中的一种或多种：通过语音获取、通过视频获取、通过文本输入获取。
3.如权利要求1所述的方法，其特征是，对用户咨询的政务服务内容进行预处理，包括：
对用户咨询的政务服务内容进行标点符号删除处理；
对删除标点符号的用户咨询的政务服务内容进行分词处理；
对分词处理后的用户咨询的政务服务内容进行同义词扩展处理。
4.如权利要求1所述的方法，其特征是，将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容；具体步骤包括：
将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配；
如果从知识图谱中，匹配到对应的知识类目，则将知识类目对应的政务服务内容反馈给用户；
如果从知识图谱中，没有匹配到对应的知识类目，则进一步匹配相关知识类目，将相关知识类目对应的政务服务内容反馈给用户；
如果从知识图谱中，没有匹配到任何关联知识，则输出匹配失败提示。
5.如权利要求1所述的方法，其特征是，将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配；具体匹配步骤包括：
将预处理后的用户咨询政务服务内容的词语与预先构建的知识图谱词语进行相似度计算，按照相似度由高到低对知识图谱中的词语进行排序；
将排序靠前的若干个词语对应的政务内容输出。
6.如权利要求1所述的方法，其特征是，预先构建的知识图谱的构建步骤包括：
对已有政策法规进行分类处理，对每一类别政策法规设立政策法规知识点标签和政策法规条例标签；
对政策法规发布的部门进行分类处理，对政策法规发布的部门设立部门标签；
对政策法规知识点标签、政策法规条例标签和政策法规发布部门标签，以“实体－关系－实体”或者“实体－属性－性值”三元组作为事实的基本表达方式，构成实体关系网络，形成知识图谱。
7.如权利要求1所述的方法，其特征是，所述方法还包括：
获取用户对当前政务服务内容匹配情况进行评价的数据，对用户评价数据进行存储，形成反馈日志；
根据用户反馈日志，对政策法规条目、推荐模型或知识图谱进行优化。
8.政务服务智能问答系统，其特征是，包括：
获取模块，其被配置为：获取用户咨询的政务服务内容；
预处理模块，其被配置为：对用户咨询的政务服务内容进行预处理；
输出模块，其被配置为：将预处理后的用户咨询政务服务内容，与预先构建的知识图谱进行匹配，输出匹配的政务服务内容。
9.一种电子设备，其特征是，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征是，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
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