CN111737302A - 关键点信息查询方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种关键点信息查询方法及装置,其中方法包括:获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句;输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句;在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。由于采用的是多个描述语句执行查询操作,所以只要会议纪要信息库中有与查询语句对应的关键点信息,便可以很大程度的搜索获得与查询指令对应的关键点信息,从而可以准确的搜索得到关键点信息。
Description
技术领域
本申请涉及通信技术领域,尤其涉及关键点信息查询方法及装置。
背景技术
企业内部经常开设会议,在开设会议后可以记录会议纪要信息。多次开设会议后可以记录多个会议纪要信息。
由于会议纪要信息较多,用户可能遗忘关键点信息在会议纪要信息中的位置,甚至忘记是哪一篇篇会议纪要信息,所以在搜索某个关键点信息时并不能准确搜索得到关键点信息。
发明内容
鉴于此,本申请提供关键点信息查询方法及装置,可以准确的搜索得到关键点信息。
为了实现上述目的,本发明提供了下述技术特征:
一种关键点信息查询方法,包括:
获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句;
输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句;
在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
可选的,所述查询指令还包括关键词;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
在所述会议纪要信息库中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的会议纪要信息集;
则所述在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息包括:
在所述会议纪要信息集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
可选的,所述查询指令还包括关键词和标签集;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
在所述会议纪要信息库中查询与所述标签集对应的会议纪要信息;
在所述会议纪要信息中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的语句集;
则所述在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息包括:
在所述语句集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
可选的,所述标签集包括:
会议时间标签、会议类别标签、会议地点标签和/或会议举办方标签。
可选的,还包括:
输出所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
一种关键点信息查询装置,包括:
获取单元,用于获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句;
输入单元,用于输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句;
同义查询单元,用于在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
可选的,所述查询指令还包括关键词;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
关键词查询单元,用于在所述会议纪要信息库中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的会议纪要信息集;
则所述同义查询单元包括:
在所述会议纪要信息集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
可选的,所述查询指令还包括关键词和标签集;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
标签查询单元,用于在所述会议纪要信息库中查询与所述标签集对应的会议纪要信息;
关键词查询单元,用于在所述会议纪要信息中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的语句集;
则所述同义查询单元包括:在所述语句集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
可选的,所述标签集包括:
会议时间标签、会议类别标签、会议地点标签和/或会议举办方标签。
可选的,还包括:
发送单元,用于发送所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
通过以上技术手段,可以实现以下有益效果:
本发明提供关键点查询方法,由于会议纪要信息中关键点信息对应描述语句与用户输入的查询语句可能不同,所以搜索时可能无法准确的搜索得到关键点信息。
因此本申请利用语句输出模型获得与查询语句相同含义的多个描述语句,在会议纪要信息库中分别利用多个描述语句执行查询操作,从而获得会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
由于采用的是多个描述语句执行查询操作,所以只要会议纪要信息库中有与查询语句对应的关键点信息,便可以很大程度的搜索获得与查询指令对应的关键点信息,从而可以准确的搜索得到关键点信息。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,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申请的一些实施例,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。
图1为本申请实施例公开的一种关键点信息查询设备的结构示意图;
图2为本申请实施例公开的一种语句输出模型的训练方法的流程图;
图3为本申请实施例公开的一种关键点查询方法实施例一的流程图;
图4为本申请实施例公开的一种关键点查询方法实施例一的流程图;
图5为本申请实施例公开的一种关键点查询方法实施例一的流程图;
图6为本申请实施例公开的一种关键点信息查询装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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他实施例,都属于本申请保护的范围。
参见图1,本发明提供一种关键点信息查询设备,包括:
存储器100,用于存储软件程序;
处理器200,用于执行存储器中的软件程序,并实现如下步骤:获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句;输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句;在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
参见图2,本发明提供了一种语句输出模型的训练方法,包括以下步骤:
步骤S201:获取多组训练样本。
从数据库的历史查询中获得多条描述语句,并人为整理出每条描述语句对应的具有相同含义的其它描述语句。一个描述语句与其它描述语句作为一组训练样本。
步骤S202:利用多组训练样本训练神经网络模型。
利用多组训练样本分别训练神经网络模型,使得神经网络模型在不断训练过程中学习到一组训练样本中不同描述语句具有相同含义。
步骤S203:在达到训练结束条件后获得训练好的语句输出模型。
训练好的语句输出模型,以一个描述语句为输入,以相同含义的其它描述为输出。
本发明提供一种关键点查询方法实施例一,应用于图1所示的关键点信息查询设备,且,关键点信息查询设备存储有预先训练好的语句输出模型。
参见图3,关键点查询方法包括以下步骤:
步骤S301:获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句。
用户可以借助于输入设备向关键点信息查询设备输入查询指令,查询指令包括查询语句,也即用户希望获得的关键点信息对应的描述语句。
步骤S302:输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句。
输入查询语句至语句输出模型,预先训练好的语句输出模型经过计算后便可以输出与查询语句相同含义的多个描述语句。
例如,以查询语句为“贷款业务办理优惠”,则多个描述语句可以包括:“贷款业务的优惠是什么”“办理贷款业务有什么优惠”“贷款业务的优惠”等。
步骤S303:在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
会议纪要信息库中有很多会议纪要信息,利用多个描述语句在会议纪要信息库中分别执行查询操作,从而可以获得会议纪要信息库中与某个描述语句对应的关键点信息。
在查询过程中可以对会议纪要信息执行自然语言处理操作,获得多条语句,然后计算描述语句与各条语句的相似度,若相似度大于预设相似度则认为描述语句与该语句相关。
当然,若会议纪要信息库中没有与各个描述语句对应的关键点信息,则表示会议纪要信息库中没有与查询指令对应的关键点信息。
步骤S304:输出所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
通过以上技术手段,可以实现以下有益效果:
本发明提供关键点查询方法,由于会议纪要信息中关键点信息对应描述语句与用户输入的查询语句可能不同,所以搜索时可能无法准确的搜索得到关键点信息。
因此本申请利用语句输出模型获得与查询语句相同含义的多个描述语句,在会议纪要信息库中分别利用多个描述语句执行查询操作,从而获得会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
由于采用的是多个描述语句执行查询操作,所以只要会议纪要信息库中有与查询语句对应的关键点信息,便可以很大程度的搜索获得与查询指令对应的关键点信息,从而可以准确的搜索得到关键点信息。
参见图4,本发明提供一种关键点查询方法实施例二,应用于图1所示的关键点信息查询设备,且,关键点信息查询设备存储有预先训练好的语句输出模型。
步骤S401:获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句和标签集。
用户可以借助于输入设备向关键点信息查询设备输入查询指令,查询指令包括查询语句和标签集,查询语句也即用户希望获得的关键点信息对应的描述语句。
所述标签集包括:会议时间标签、会议类别标签、会议地点标签和/或会议举办方标签。通过标签集可以利用实现利用标签执行过滤的目的。
步骤S402:在所述会议纪要信息库中查询与所述标签集对应的会议纪要信息。
会议纪要信息库中的会议纪要信息具有一些标签,因此可以利用标签集先执行较大粒度的筛选操作,以便从会议纪要信息库中筛选与标签集对应的一个或多个会议纪要信息。
步骤S403:输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句。
输入查询语句至语句输出模型,预先训练好的语句输出模型经过计算后便可以输出与查询语句相同含义的多个描述语句。
例如,以查询语句为“贷款业务办理优惠”,则多个描述语句可以包括:“贷款业务的优惠是什么”“办理贷款业务有什么优惠”“贷款业务的优惠”等。
步骤S404:在会议纪要信息分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
在步骤402确定的一个或多个会议纪要信息中,利用多个描述语句在会议纪要信息库中分别执行查询操作,从而可以获得会议纪要信息库中与某个描述语句对应的关键点信息。
在查询过程中可以对会议纪要信息执行自然语言处理操作,获得多条语句,然后计算描述语句与各条语句的相似度,若相似度大于预设相似度则认为描述语句与该语句相关。
当然,若会议纪要信息库中没有与各个描述语句对应的关键点信息,则表示会议纪要信息库中没有与查询指令对应的关键点信息。
步骤S405:输出所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
通过以上技术手段,可以实现以下有益效果:
本发明提供关键点查询方法,由于会议纪要信息中关键点信息对应描述语句与用户输入的查询语句可能不同,所以搜索时可能无法准确的搜索得到关键点信息。
因此本申请利用语句输出模型获得与查询语句相同含义的多个描述语句,在会议纪要信息库中分别利用多个描述语句执行查询操作,从而获得会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
由于采用的是多个描述语句执行查询操作,所以只要会议纪要信息库中有与查询语句对应的关键点信息,便可以很大程度的搜索获得与查询指令对应的关键点信息,从而可以准确的搜索得到关键点信息。
参见图5,本发明提供一种关键点查询方法实施例三,应用于图1所示的关键点信息查询设备,且,关键点信息查询设备存储有预先训练好的语句输出模型。
步骤S501:获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句、关键词和标签集。
用户可以借助于输入设备向关键点信息查询设备输入查询指令,查询指令包括查询语句、关键词和标签集,查询语句也即用户希望获得的关键点信息对应的描述语句。
关键词为表示关键点信息所涉及的核心词汇。
所述标签集包括:会议时间标签、会议类别标签、会议地点标签和/或会议举办方标签。通过标签集可以利用实现利用标签执行过滤的目的。
步骤S502:在所述会议纪要信息库中查询与所述标签集对应的会议纪要信息。
会议纪要信息库中的会议纪要信息具有一些标签,因此可以利用标签集先执行较大粒度的筛选操作,以便从会议纪要信息库中筛选与标签集对应的一个或多个会议纪要信息。
步骤S503:在所述会议纪要信息中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的语句集。
在经过标签集查询得到的一个或多个会议纪要信息中利用关键词进行查询操作,获得会议纪要信息中包含关键词的语句集。
步骤S504:输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句。
输入查询语句至语句输出模型,预先训练好的语句输出模型经过计算后便可以输出与查询语句相同含义的多个描述语句。
例如,以查询语句为“贷款业务办理优惠”,则多个描述语句可以包括:“贷款业务的优惠是什么”“办理贷款业务有什么优惠”“贷款业务的优惠”等。
步骤S505:在所述语句集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
会议纪要信息库中有很多会议纪要信息,利用多个描述语句在会议纪要信息库中分别执行查询操作,从而可以获得会议纪要信息库中与某个描述语句对应的关键点信息。
在查询过程中可以对会议纪要信息执行自然语言处理操作,获得多条语句,然后计算描述语句与各条语句的相似度,若相似度大于预设相似度则认为描述语句与该语句相关。
当然,若会议纪要信息库中没有与各个描述语句对应的关键点信息,则表示会议纪要信息库中没有与查询指令对应的关键点信息。
步骤S506:输出所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
通过以上技术手段,可以实现以下有益效果:
本发明提供关键点查询方法,由于会议纪要信息中关键点信息对应描述语句与用户输入的查询语句可能不同,所以搜索时可能无法准确的搜索得到关键点信息。
因此本申请利用语句输出模型获得与查询语句相同含义的多个描述语句,在会议纪要信息库中分别利用多个描述语句执行查询操作,从而获得会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
由于采用的是多个描述语句执行查询操作,所以只要会议纪要信息库中有与查询语句对应的关键点信息,便可以很大程度的搜索获得与查询指令对应的关键点信息,从而可以准确的搜索得到关键点信息。
参见图6,本发明提供了一种关键点信息查询装置,包括:
获取单元61,用于获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句;
输入单元62,用于输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句;
同义查询单元63,用于在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
发送单元64,用于发送所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
其中,所述查询指令还包括关键词;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
关键词查询单元,用于在所述会议纪要信息库中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的会议纪要信息集;
则所述同义查询单元包括:
在所述会议纪要信息集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
其中,所述查询指令还包括关键词和标签集;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
标签查询单元,用于在所述会议纪要信息库中查询与所述标签集对应的会议纪要信息;
关键词查询单元,用于在所述会议纪要信息中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的语句集;
则所述同义查询单元包括:在所述语句集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
其中,所述标签集包括:
会议时间标签、会议类别标签、会议地点标签和/或会议举办方标签。
关于关键点信息查询装置的具体实现可以参见图2-图6所示的实施例,在此不再赘述。
本实施例方法所述的功能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设备可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机,服务器,移动计算设备或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种关键点信息查询方法,其特征在于,包括:
获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句;
输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句;
在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述查询指令还包括关键词;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
在所述会议纪要信息库中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的会议纪要信息集;
则所述在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息包括:
在所述会议纪要信息集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述查询指令还包括关键词和标签集;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
在所述会议纪要信息库中查询与所述标签集对应的会议纪要信息;
在所述会议纪要信息中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的语句集;
则所述在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息包括:
在所述语句集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述标签集包括:
会议时间标签、会议类别标签、会议地点标签和/或会议举办方标签。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
输出所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
6.一种关键点信息查询装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取用户输入的查询指令;其中所述查询指令包括查询语句;
输入单元,用于输入所述查询语句至语句输出模型,获得与所述查询语句相同含义的多个描述语句;
同义查询单元,用于在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述查询指令还包括关键词;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
关键词查询单元,用于在所述会议纪要信息库中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的会议纪要信息集;
则所述同义查询单元包括:
在所述会议纪要信息集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
8.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述查询指令还包括关键词和标签集;
则在会议纪要信息库中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息之前,还包括:
标签查询单元,用于在所述会议纪要信息库中查询与所述标签集对应的会议纪要信息;
关键词查询单元,用于在所述会议纪要信息中利用所述关键词执行查询操作,获得包含所述关键词的语句集;
则所述同义查询单元包括:在所述语句集中分别利用所述多个描述语句执行查询操作,获得所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
9.如权利要求8所述的装置,其特征在于,所述标签集包括:
会议时间标签、会议类别标签、会议地点标签和/或会议举办方标签。
10.如权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
发送单元,用于发送所述会议纪要信息库中与查询指令对应的关键点信息。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103561229A (zh) * | 2013-10-21 | 2014-02-05 | 华为技术有限公司 | 会议标签生成及应用方法、装置、系统 |
CN106815263A (zh) * | 2015-12-01 | 2017-06-09 | 北京国双科技有限公司 | 法律条文的搜索方法及装置 |
CN110532359A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-12-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 法律条文查询方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110532229A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-12-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 证据文件检索方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111241248A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 苏州思必驰信息科技有限公司 | 同义问句生成模型训练方法及系统、同义问句生成方法 |
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2020
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103561229A (zh) * | 2013-10-21 | 2014-02-05 | 华为技术有限公司 | 会议标签生成及应用方法、装置、系统 |
CN106815263A (zh) * | 2015-12-01 | 2017-06-09 | 北京国双科技有限公司 | 法律条文的搜索方法及装置 |
CN110532359A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-12-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 法律条文查询方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110532229A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-12-03 | 平安科技(深圳)有限公司 | 证据文件检索方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111241248A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-05 | 苏州思必驰信息科技有限公司 | 同义问句生成模型训练方法及系统、同义问句生成方法 |
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