CN112256943B - 门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法 - Google Patents

门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法，包括如下步骤：S1、首先，奢侈品门店为每个购买顾客提供注册账户，S2、顾客到店后，导购员在提供导购时与顾客交流了解顾客信息并提供服务，提取用户画像信息，S3、导购员完成服务后通过语音快速描述用户，S4、将语音信息与提取到的用户画像匹配，S5、最后，通过NLP高级模块对数据进行提取处理，本发明通过自然语言处理对顾客基本信息进行处理提炼，建立用户信息管理系统，对顾客画像信息进行提取，并与用户信息管理系统中的顾客信息进行匹配，成功弥补了线下顾客信息漏洞，建立了可供下载的顾客画像信息，为品牌提供精准营销，提高顾客回购率和消费体验。

Description

门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法
技术领域
本发明涉及自然语言处理技术领域，具体为门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法。
背景技术
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究既有着密切的联系又有重要的区别；
但是目前奢侈品线下销售没有做到自然语言信息的收集，无法利用自然语言处理和知识图谱结合的方式提取用户画像，奢侈品消费线下占主要份额，线下门店用户信息缺失，线上缺乏数据无法建立丰富的用户画像，无法提供线下用户数据精准营销和用户关怀。
发明内容
本发明提供门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法，可以有效解决上述背景技术中提出但是目前奢侈品线下销售没有做到自然语言信息的收集，无法利用自然语言处理和知识图谱结合的方式提取用户画像，奢侈品消费线下占主要份额，线下门店用户信息缺失，线上缺乏数据无法建立丰富的用户画像，无法提供线下用户数据精准营销和用户关怀的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法，包括如下步骤：
S1、首先，奢侈品门店为每个购买顾客提供注册账户；
S2、顾客到店后，导购员在提供导购时与顾客交流了解顾客信息并提供服务，提取用户画像信息；
S3、导购员完成服务后通过语音快速描述用户；
S4、将语音信息与提取到的用户画像匹配；
S5、最后，通过NLP高级模块对数据进行提取处理。
根据上述技术方案，所述S2中导购员需要了解的顾客信息包括社会关系、职业、生命阶段、决策偏好、购买行为和销售机会。
根据上述技术方案，所述S3中，导购员与顾客交流完成后，将与顾客交流的信息，利用语音快速描述一遍，并对标签和维度进行识别；
所述语音录入经过定制知识图谱和NLP专用场景进行识别，使顾客信息结构化，建立起顾客自有CRM。
根据上述技术方案，所述S4中将识别后的语音与用户画像进行匹配，并将顾客的标签和维度信息添加至顾客的信息栏中保存，并添加顾客画像和信息下载选项。
根据上述技术方案，所述S5中，NLP高级模块的处理步骤包括TXT、去噪/纠错、KG-抓取关键维度/标签词、模板检测、输出意图和SA-场景应用。
根据上述技术方案，所述KG-抓取关键维度/标签词时，通过NLP加载知识图谱内容，每次请求从知识图谱拉取维度及维度中的标签，进入接口后显示加载成功。
与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明通过自然语言处理对顾客基本信息进行处理提炼，建立用户信息管理系统，对顾客画像信息进行提取，并与用户信息管理系统中的顾客信息进行匹配，成功弥补了线下顾客信息漏洞，建立了可供下载的顾客画像信息，为品牌提供精准营销，提高顾客回购率和消费体验。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
在附图中：
图1是本发明的步骤流程示意图；
图2是本发明的NLP处理步骤示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例：如图1-2所示，本发明提供一种技术方案，门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法，包括如下步骤：
S1、首先，奢侈品门店为每个购买顾客提供注册账户；
S2、顾客到店后，导购员在提供导购时与顾客交流了解顾客信息并提供服务，提取用户画像信息；
S2中导购员需要了解的顾客信息包括社会关系、职业、生命阶段、决策偏好、购买行为和销售机会；
S3、导购员完成服务后通过语音快速描述用户；
S3中，导购员与顾客交流完成后，将与顾客交流的信息，利用语音快速描述一遍，并对标签和维度进行识别；
语音录入经过定制知识图谱和NLP专用场景进行识别，使顾客信息结构化，建立起顾客自有CRM，使用户信息更加精炼完善，便于后期查看。
S4、将语音信息与提取到的用户画像匹配；
S4中将识别后的语音与用户画像进行匹配，并将顾客的标签和维度信息添加至顾客的信息栏中保存，并添加顾客画像和信息下载选项，方便用户画像信息的添加和下载。
S5、最后，通过NLP高级模块对数据进行提取处理；
S5中，NLP高级模块的处理步骤包括TXT、去噪/纠错、KG-抓取关键维度/标签词、模板检测、输出意图和SA-场景应用。
KG-抓取关键维度/标签词时，通过如下操作页面NLP加载知识图谱内容：
http://149.129.125.190:8081/refreshKG？kgID＝683026924771344384；
kgID后面是对应的知识图谱ID，每次请求会从知识图谱拉取维度及维度中的标签，进入接口后会显示加载成功，如在知识图谱中添加了新的维度和标签，刷新即可；
所述SA-场景应用中通过如下操作页面创建品牌中的场景：
http://149.129.125.190:8081/addScenario？name＝buy&brandName＝XXX&template＝；
在创建品牌场景时，若原场景有则进行覆盖，新场景则为增加；
场景名称:buy，场景对应品牌:XXX；
模版:{给[#社会关系#]}{为了[#庆典#]}{[#海外#]}([#无意向购买#][#意向购买#][#已购买#][#喜欢#]){[#款式#][#系列#][#价格#]([#品类#])}；
通过如下操作页面对模板进行encodeURL：
https://www.urlencoder.org/
https://www.sojson.com/encodeurl.html；
移除某品牌的模板:
http://149.129.125.190:8081/removeScenario？name＝motivate&brandName＝XXX。
所述模板检测中通过如下操作页面创建模板和原模板进行更新替换：
http://149.129.125.190:8081/addScenario？name＝motivate&template＝；
其中，场景名称:motivate，场景对应品牌:XXX，模版:{给([#社会关系#])}；
通过如下操作页面查询品牌下的所有模板：
http://149.129.125.190:8081/queryScenario？name＝XXX；
场景名称:购买场景，对应品牌:XXX；
模版:{给[*赠礼*][@社会关系@]}{为了[#庆典#]}{[#海外#]}([#意向购买#][#已购买#]){[#数量#][#款式#][#系列#]([#品类#])}；
其中，[*赠礼*]存在但不显示；
[@社会关系@]是中心词，检测且显示，检测到社会关系再去检测赠礼情况；
([#意向购买#][#已购买#])为并列关系，检测只存在一个；
{[#数量#][#款式#][#系列#]用来修饰品类；
([#品类#])是核心维度，显示；
通过如下操作页面分场景查询摘要：
http://149.129.125.190:8081/parse？scenarioName＝Note&brandName＝XXX&text＝，通过NLP高级处理模块对用户信息数据进行提炼整理和更新，对用户信息管理系统功能进行完善，建立起功能更加全面的便于操作的用户信息管理系统。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、首先，奢侈品门店为每个购买顾客提供注册账户；
S2、顾客到店后，导购员在提供导购时与顾客交流了解顾客信息并提供服务，提取用户画像信息；
S3、导购员完成服务后通过语音快速描述用户；
S4、将语音信息与提取到的用户画像匹配；
S5、最后，通过NLP高级模块对数据进行提取处理；
所述S3中，导购员与顾客交流完成后，将与顾客交流的信息，利用语音快速描述一遍，并对标签和维度进行识别；
语音录入经过定制知识图谱和NLP专用场景进行识别，使顾客信息结构化，建立起顾客自有CRM；
所述S4中将识别后的语音与用户画像进行匹配，并将顾客的标签和维度信息添加至顾客的信息栏中保存，并添加顾客画像和信息下载选项；
所述S5中，NLP高级模块的处理步骤包括TXT、去噪/纠错、KG-抓取关键维度/标签词、模板检测、输出意图和SA-场景应用；
所述KG-抓取关键维度/标签词时，通过NLP加载知识图谱内容，每次请求从知识图谱拉取维度及维度中的标签，进入接口后显示加载成功；
所述SA-场景应用包括：创建品牌的场景，所创建的场景包括场景名称、场景对应品牌、和模版；以及对所述场景中的模板进行encodeURL；
所述模板检测包括：创建模板和原模板进行更新替换、查询品牌下的所有模板、以及分场景查询摘要。
2.根据权利要求1所述的门店基于自然语言处理结合知识图谱的画像提取方法，其特征在于，所述S2中导购员需要了解的顾客信息包括社会关系、职业、生命阶段、决策偏好、购买行为和销售机会。
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