CN112288584A - 保险报案处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 - Google Patents
保险报案处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112288584A CN112288584A CN202011178838.1A CN202011178838A CN112288584A CN 112288584 A CN112288584 A CN 112288584A CN 202011178838 A CN202011178838 A CN 202011178838A CN 112288584 A CN112288584 A CN 112288584A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- insurance
- client
- user
- type
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 35
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 39
- 238000009833 condensation Methods 0.000 claims description 15
- 230000005494 condensation Effects 0.000 claims description 15
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 72
- 230000008569 process Effects 0.000 description 18
- 230000004044 response Effects 0.000 description 18
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 4
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 4
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010924 continuous production Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/08—Insurance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/33—Querying
- G06F16/332—Query formulation
- G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Technology Law (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种保险报案处理方法、保险报案处理装置、计算机可读介质及电子设备,涉及保险数据处理技术领域。该保险报案处理方法包括:通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过输入信息确定用户意图类型;当检测到用户意图类型为保险报案意图时,向客户端发送保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从客户端获得对话信息;通过对话信息生成保险报案信息,以对保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报;向客户端发送保险报案信息和保险报案信息的验证结果,以供客户端显示。本发明实施例能够通过对用户意图类型的识别获取对话信息,自动生成报案信息,减少人力时间成本,能够提高报案处理的效率。
Description
技术领域
本发明涉及保险数据处理技术领域,具体而言,涉及一种保险报案处理方法、保险报案处理装置、计算机可读介质及电子设备。
背景技术
在保险领域中,用户出险报案时主要是采用表单填写的形式来采集数据信息。表单包括标签、输入项和填写提示组成,其中标签位于输入项上方提示填写人应该填写的信息,例如姓名、身份证号、日期等;输入项的组成,主要是文本输入框、单选框、复选框等;填写提示则包括对于输入内容的指导性提示。
在报案过程中,用户需要在表单中填写实际报案信息,填写完成之后提交给专业人员,由专业人员进行审核。由于需要表单中需要填写的内容复杂繁琐,各种信息的填写具有不同的规范,容易导致用户在填写报案信息时存在信息模糊,比如疾病表达不清楚、不完整等,或者填写错误的问题;同时,很多情况下,报案人可能并不清楚所报案的内容是否在可受理范围内,因此,对于用户填写的表单需要进行二次校验,造成人工成本过高的问题。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
发明人发现,在保险报案过程中,用户在根据表格填写报案信息时常常存在填写不正确的情况,需要人工进行二次验证;并且填写完成之后还需要人工验证可受理范围,因此二次人工验证的过程不可避免,导致需花费大量人力。
基于此,本发明实施例的目的在于提供一种保险报案处理方法、保险报案处理装置、计算机可读介质及电子设备,进而至少在一定程度上克服上述问题。
本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本发明的实践而习得。
根据本发明实施例的第一方面,提供了一种保险报案处理方法,包括:通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型;当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息;通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报;向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
在一种示例性实施方式中,所述当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息包括:当检测到所述用户意图类型为常规问答意图时,向所述客户端发送所述常规问答意图对应的第二封闭域对话数据,已从所述客户端获得对话信息。
在一种示例性实施方式中,通过所述输入信息确定用户意图类型包括:对所述输入信息进行实体识别,识别出所述输入信息中包含的命名实体;将所述命名实体转化为词向量导入意图识别模型,以通过所述意图识别模型输出所述输入信息对应的备选问题;根据所述客户端在所述备选问题中选择的目标问题,确定所述用户意图类型。
在一种示例性实施方式中,所述根据所述客户端在所述备选问题中选择的目标问题,确定所述用户意图类型包括:通过相似度算法确定所述目标问题中包含的关键词;根据关键词对应的领域类别确定所述目标问题对应的用户意图类型。
在一种示例性实施方式中,所述通过开放域对话数据接收客户端的输入信息之后,还包括:对所述输入信息进行实体识别,当识别出所述输入信息中包含保险产品名称时,确定所述用户意图类型为条款问答意图;通过知识图谱从所述条款问答意图对应的第三封闭域对话数据中确定所述输入信息对应的答案,返回至所述客户端。
在一种示例性实施方式中,对所述输入信息进行实体识别之后,还包括:计算识别出的实体的凝合度;根据所述凝合度的计算结果,还原出所述实体对应的保险产品名称。
在一种示例性实施方式中,通过所述对话信息生成保险报案信息包括:获取所述保险报案意图的信息录入规则;通过所述信息录入规则确定所述对话信息是否完整;在所述对话信息不完整时通过所述信息录入规则确定缺少的目标信息,以通过所述第一封闭域对话数据获取所述目标信息。
在一种示例性实施方式中,所述通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证包括:提取所述保险报案信息中包含的用户身份信息;通过所述用户身份信息获取确定所述客户端对应的申报类型,并识别所述保险报案信息中的事故类型;确定所述申报类型与所述事故类型是否匹配,在所述申报类型与所述事故类型匹配时,将所述保险报案信息发送至管理端。
根据本发明实施例的第二方面,提供了一种保险报案处理装置,可以包括信息输入模块、对话模块和报案信息确定模块。具体的:
信息输入模块,用于通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型。
对话模块,用于当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息。
报案信息确定模块,用于通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报。
报案结果显示模块,用于向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
在一种示例性实施方式中,对话模块可以具体用于:当检测到所述用户意图类型为常规问答意图时,向所述客户端发送所述常规问答意图对应的第二封闭域对话数据,已从所述客户端获得对话信息。
在一种示例性实施方式中,所述信息输入模块具体包括实体识别单元,备选问题确定单元以及问题选择单元。其中:
实体识别单元,用于对所述输入信息进行实体识别,识别出所述输入信息中包含的命名实体。
备选问题确定单元,用于将所述命名实体转化为词向量导入意图识别模型,以通过所述意图识别模型输出所述输入信息对应的备选问题。
问题选择单元,用于根据所述客户端在所述备选问题中选择的目标问题,确定所述用户意图类型。
在一种示例性实施方式中,问题选择单元可以具体包括关键词确定单元以及意图类型确定单元,其中:
关键词确定单元,用于通过相似度算法确定所述目标问题中包含的关键词。
意图类型确定单元,用于根据关键词对应的领域类别确定所述目标问题对应的用户意图类型。
在一种示例性实施方式中,该装置还包括条款问答模块以及知识图谱模块,其中:
条款问答模块,用于对所述输入信息进行实体识别,当识别出所述输入信息中包含保险产品名称时,确定所述用户意图类型为条款问答意图。
知识图谱模块,用于通过知识图谱从所述条款问答意图对应的第三封闭域对话数据中确定所述输入信息对应的答案,返回至所述客户端。
在一种示例性实施方式中,保险报案处理装置还可以包括凝合度计算模块,以及产品名称确定模块,其中:
凝合度计算模块,用于计算识别出的实体的凝合度;
产品名称确定模块,用于根据所述凝合度的计算结果,还原出所述实体对应的保险产品名称。
在一种示例性实施方式中,报案信息确定模块可以包括信息录入规则获取单元、完整性判断单元以及缺少信息获取单元,其中:
信息录入规则获取单元,用于获取所述保险报案意图的信息录入规则。
完整性判断单元,用于通过所述信息录入规则确定所述对话信息是否完整。
缺少信息获取单元,用于在所述对话信息不完整时通过所述信息录入规则确定缺少的目标信息,以通过所述第一封闭域对话数据获取所述目标信息。
在一种示例性实施方式中,所述报案信息确定模块具体包括身份信息获取单元、信息类型识别单元以及类型验证单元,其中:
身份信息获取单元,用于提取所述保险报案信息中包含的用户身份信息。
信息类型识别单元,用于通过所述用户身份信息获取确定所述客户端对应的申报类型,并识别所述保险报案信息中的事故类型。
类型验证单元,用于确定所述申报类型与所述事故类型是否匹配,在所述申报类型与所述事故类型匹配时,将所述保险报案信息发送至管理端。
根据本发明实施例的第三方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如上述实施例中第一方面所述的保险报案处理方法。
根据本发明实施例的第四方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中第一方面所述的保险报案处理方法。
本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
在本发明所提供的技术方案中,一方面,根据用户意图类型可以自动地进行问答对话获取对话信息,避免用户手动填写保险报案信息的过程中出错,可以提高信息的正确性;另一方面,通过对话问答的方式可以对用户不清楚的地方进行解答,能够提高用户体验;再一方面,通过对话信息生成保险报案信息,并对保险报案信息进行验证,可以保证保险报案信息的有效性,提高报案的处理效率;同时,能够避免人工对用户填写的信息进行二次验证,减少了人工成本。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本发明的实施例,并与说明书一起用于解释本发明的原理。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。在附图中:
图1示意性示出了根据本发明一实施例的保险报案处理方法的流程图;
图2示意性示出了根据本发明另一实施例的保险报案处理方法的流程图;
图3示意性示出了根据本发明的一实施例的保险报案处理方法的流程图;
图4示意性示出了根据本发明的另一实施例的保险报案处理方法的流程图;
图5示意性示出了根据本发明的又一实施例的保险报案处理方法的流程图;
图6示意性示出了根据本发明实施例的保险报案处理方法的一种应用场景示意图;
图7示意性示出了根据本发明的实施例的保险报案处理装置的框图;
图8示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体,不一定必须与物理上独立的实体相对应。即,可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解,而有的操作/步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
首先,本公开的示例性实施方式提供一种保险报案处理方法。如图1所示,该保险报案处理方法可以具体包括步骤S110、步骤S120、步骤S130以及步骤S140,其中:
步骤S110:通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型。
步骤S120:当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息。
步骤S130:通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报。
步骤S140:向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
通过本示例性实施方式中的保险报案处理方法,一方面,根据用户意图类型可以自动地进行问答对话获取对话信息,避免用户手动填写保险报案信息的过程中出错,可以提高信息的正确性;另一方面,通过对话的方式可以对用户不清楚的地方进行解答,能够提高用户体验;再一方面,通过对话信息生成保险报案信息,并对保险报案信息进行验证,可以保证保险报案信息的有效性,提高报案的处理效率;同时,能够避免人工对用户填写的信息进行二次验证,减少了人工成本。
下面,对本示例性实施方式中的各个步骤进行详细阐述。
参考图1,在步骤S110中,通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型。
其中,输入信息可以指用户在客户端输入的信息,具体可以包括文本信息、语音信息等。通过客户端的用户交互操作可以获取输入信息,客户端交互操作可以包括多种类型的操作,例如触摸操作、键盘输入操作、鼠标输入操作等,也可以包括其他操作,例如语音输入操作等。用户意图类型可以表示用户需求的类型,可选地,用户意图类型可以包括保险报案、条款问答、信息问答等。
通过对输入信息进行识别可以确定对应的用户意图类型。具体的,在获得输入信息后,可以先对输入信息进行预处理,从而获取输入信息对应的文本信息,然后识别该文本信息中包含的关键字,通过识别到的关键字确定文本信息对应的类型,从而得到用户意图类型。可选地,在无法确定用户意图类型时,可以通过开放域的聊天对话不断地获取客户端输入信息,从而更好地确定用户意图类型。
对输入信息进行预处理的过程可以包括对输入信息进行纠错,例如去除输入信息中包含的错别字等;还可以包括对输入信息进行过滤,筛去输入信息中包含的无用信息,例如将输入信息中包含的标点符号、空格等字符删去等;还可以包括其他处理过程,例如将语音类型的输入信息进行识别转化为文本信息等,本实施方式不限于此。
示例性实施方式中,通过输入信息确定用户意图类型的方法可以包括以下步骤S210至步骤S230,如图2所示。在步骤S210中,对输入信息进行实体识别,识别出输入信息中包含的命名实体;在步骤S220中,将命名实体转化为词向量导入意图识别模型,以通过意图识别模型输出输入信息对应的备选问题;在步骤S230中,根据客户端在备选问题中选择的目标问题,确定用户意图类型。
首先在得到输入信息对应的文本信息之后可以对文本信息进行分词处理,获得文本信息中包含的多个短语,然后对各个短语进行词性标注,确定各个短语的词性;进而对词性标注后的短语进行实体识别,识别出命名实体。将识别出的命名实体可以以词向量的形式导入意图识别模型,以通过意图识别模型输出输入信息对应的备选问题。该意图识别模型可以包括各种机器学习模型,例如LSTM模型、RNN模型等,可以用于对用户的输入信息进行分类,确定输入信息的情感极性,例如积极、消极等,此外输入信息的情感极性也可以分为其他类型,例如闲聊、条款问答、报案等等,本实施方式对此不做特殊限定。通过该意图识别模型确定输入信息的情感极性后,可以在预先构建好的数据库中选择与该输入信息的情感极性结果相对应的备选问题。其中输入信息的每一种情感极性类型可以对应多条备选问题,例如当输入信息情感极性为“非闲聊”时,备选问题可以为“进入条款问答?”、“进入保险报案?”等。备选问题可以指包含意图类型的问题,根据所有的用户意图类型可以预先为每种用户意图类型设置对应的备选问题。备选问题可以为多个,通过前端页面可以将备选问题进行显示,以供用户选择,从而根据用户选择的目标问题确定用户的意图类型。举例而言,当备选问题为“进入条款问答?”、“进入保险报案?”时,若用户选择的目标问题为“进入条款问答”,则可以确定用户意图类型为条款问答。
在示例性实施方式中,根据目标问题确定用户意图类型可以通过以下步骤S310以及步骤S320来实现。在步骤S310中,通过相似度算法确定目标问题中包含的关键词;在步骤S320中,根据关键词对应的领域类别确定目标问题对应的用户意图类型。
其中,每一种用户意图类型可以对应一种领域类别,或者一种用户意图类型可以同时包含多个领域类别,用户意图类型与领域类别之间可以建立对应关系,例如用户意图类型A可以对应领域类别a、b、c等。预先可以对每一种意图类型确定一个或多个预设的关键字,通过相似度算法计算目标问题中各个词与预设的关键词的相似度,从而确定目标问题中包含的关键词。举例而言,意图类型A可以包括关键字“报案”、“疾病”、“理赔”等词语,对目标问题进行分词后得到目标问题中包含的各个词语,分别计算每个词语与意图类型A中各个预设的关键词的相似度,相似度超过预设阈值的词语可以作为目标问题中的关键词,例如,目标问题中包含的词a,b等,则分别计算词a与意图类型A中每个关键词的相似度,以及词语b与意图类型A中每个词的相似度,根据相似度计算的结果可以确定相似度最高的词语作为目标问题中的关键词,如a的最高相似度为0.65,而b的最高相似度为0.7,则将b作为目标问题中的关键词。根据目标问题中关键词对应的领域类别,查询领域类别与用户意图类型之间的对应关系,从而输出目标问题对应的用户意图类型,例如关键字a与“报案”的相似度最高,而“报案”的领域类别与“意图类型A”相对应,则可以确定目标问题的用户意图类型为“A”。
示例性实施方式中,通过机器学习模型可以确定输入信息对应的用户意图类型。举例而言,将输入信息转化为词向量输入分类模型中,得到该分类模型输出的用户意图类型等。或者,通过词语相似度也可以识别用户意图类型。具体的,可以预先定义每一种意图类型中包含的多个关键字,对输入信息进行分词处理之后得到输入信息中包含的多个词语,分别确定该多个词语与各个意图类型中包含的关键字的相似度,将相似度高的关键字对应的意图类型作为最终的用户意图类型。
在步骤S120中,检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息。
其中,第一封闭域对话数据中可以包括多个问题以及问题对应的答案,该第一封闭域对话数据可以为客户端的交互对话提供支持;并且第一封闭域对话数据中还可以包括预先设计的问答对话算法或模型等。需要理解的是,向客户端发送第一封闭域对话数据是一个持续的过程,第一封闭域对话数据可以包括多个问题以及问题对应的答案,根据实时更新的客户端的输入信息可以多次向客户端发送问题或者问题对应的答案,因此向客户端发送第一封闭域对话数据可以指与客户端之间的问答对话过程。基于此,本实施方式还提供一智能机器人系统,通过客户端的用户交互操作可以触发该智能机器人系统,进而通过该智能机器人系统与客户端进行问答对话。也就是说,通过该智能机器人系统接收用户输入的信息,并根据该信息输出应答信息。智能机器人系统可以在预先设计的第一封闭域对话数据或者开放域对话数据中与用户进行对话。示例性的,根据预先设定的各个意图类型,可以分别确定每一种意图类型对应的封闭域对话数据。对话信息可以包括智能机器人系统输出至客户端的信息,还可以包括客户端接收到的用户输入的信息,也就是说,对话信息中可以记录用户输入的问题以及智能机器人系统针对该问题提供的答案。示例性的,该对话信息中具体可以包括用户输入的身份信息,例如姓名、证件号码、手机号码等,也可以包括用户输入的保险产品、保险条款,或者用户输入的出险信息等,还可以包括用户输入的聊天信息,例如心情等,本实施方式不限于此。
在问答对话的过程中,确定用户意图类型为保险报案时,可以转换到保险报案对应的第一封闭域中,通过第一封闭域对话数据与用户进行问答对话。举例来说,首先需要向客户端发送提示,提示用户输入个人信息,以对用户个人信息进行校验,提示可以例如为“您好,报案流程已开启,请提供您的个人信息”;然后根据客户端接收到的信息,提取用户的个人信息或者出险人的个人信息,例如提取出出险人的姓名、证件类型、证件号码、电话等,从而获得对话信息。并且,可以通过问答对话按照一定的顺序分别获取个人信息中的姓名、证件好吗以及电话等;用户也可以一次性输入完整的个人信息,从而节省操作,提高效率;由于个人信息中证件号码、姓名等各项数据通常具有严格的格式,因此在用户输入之后可以采用正则表达式的方式对信息进行检索,从而从信息中匹配出姓名、证件号码、电话等。
在问答对话的过程中,用户意图类型可以实时更新,例如用户意图类型可以从保险报案意图改变为其他类型。在通过第一封闭域对话数据与用户进行问答对话时,可以获取用户输入的第一用户应答信息。其中,第一用户应答信息可以包括用户本人或出险人的个人信息;也可以包括用户进行保险报案输出的出险信息,例如出险描述、出险时间等。在每一轮问答对话后均可以获得一第一用户应答信息,每次获得第一用户应答信息之后,均可以对第一用户应答信息的用户意图类型进行识别,判断用户意图类型是否发生变化,如果用户意图类型由保险报案意图改变为常规问答意图时,则将保险报案意图对应的第一封闭域对话数据更新为常规问答意图对应的第二封闭域对话数据。通过第二封闭域对话数据与用户进行问答对话,获取第二用户应答信息。也就是说,对话信息中既可以包括第一用户应答信息,也可以包括第二用户应答信息。
需要说明的是,用户意图类型可以不只分为保险报案意图与常规问答意图,还可以包括其他意图类型,根据实际情况可以灵活设置,例如用户意图类型还可以包括条款问答意图、再例如用户意图类型可以为日常聊天类型等等,本实施方式不限于此。
与用户意图类型相对应,封闭域对话数据也可以包括多个,其中每个用户意图类型可以对应一个封闭域对话数据。封闭域对话数据中包含多个问题以及问题对应的答案,设计人员可以根据不同的对话场景预先设计相关的问题以及问题对应的答案,具体的,根据保险报案意图能够涉及到的问题,可以预先确定好每个问题对应的解答,将问题以及问题对应的答案进行关联,保存为第一封闭域对话数据;同样的,将常规问答意图所涉及到的问题以及预先准备好每个问题的答案,保存为第二封闭域对话数据;将条款问答意图所涉及的问题和答案可以保存为第三封闭域对话数据等等。进而可以在用户提出问题时根据封闭域对话数据中查找该问题对应的答案,提供给该用户。
因此,在用户意图类型从保险报案意图转变为常规问答意图之后,用户意图类型还可以转变为条款问答意图。举例而言,在与用户进行对话问答的过程中,如果用户提问了关于保险产品条款的问题,用户意图类型可以从保险报案意图转换为条款问答意图。具体的,可以通过识别输入信息中是否包含产品名称来确定,例如输入信息中包含产品名称,则可以确定用户意图类型转变为条款问答意图。进而调用条款问答意图对应的的第三封闭域对话数据确定关于该输入信息的回答。进一步的,可以通过知识图谱技术实现对于产品条款的对话问答。具体的,在得到用户输入的第一用户应答信息之后,可以对该第一用户应答信息进行实体识别,提取出与产品相关的实体;然后调用知识图谱工具输出该产品对应的条款的结果,将该结果作为答案返回至客户端交互界面中,供用户查看。举例而言,对第一用户应答信息可以进行产品名称识别,由于产品名称通常比较长,复杂难记,因此用户大多使用简称,所以识别产品名称时可以采用计算短语凝合度的方式来识别,其中,凝合度指的是短语在大量文本中同时出现的概率,根据凝合度较高的短语还原产品全称,进而获取产品的相关条款的信息。示例性的,用户意图类型还可以由问答聊天意图变回保险报案意图,具体的,在利用第二封闭域对话数据向客户端发送答案之后,可以询问用户是否继续提问,如果用户继续提问,则再次对用户的提问进行识别,确定对应的答案,如果用户不继续提问,则转回保险报案意图的第一封闭域对话数据中,继续进行保险报案。
示例性的实施方式中在问答对话过程中,用户意图类型可以从保险报案意图转换为常规问答意图。具体地,首先,需要获取客户端的第一用户应答信息,该第一用户应答信息可以为用户提出的问题,然后对该问题进行实体识别,识别出问题中包含的命名实体,将该命名实体转化为词向量导入LSTM(Long-Short Term Memory,长短期记忆网络)模型,通过该模型输出备选问题至客户端,用户可以在所有备选问题中选择一个,最后根据用户选择的目标问题输出解答。同样地,在输出解答之后可以询问用户是否继续提问,如果不继续提问,则可以从常问题意图类型转回保险报案意图,继续进行保险报案。
如果需要的对话信息获取完成则可以结束对话问答,或者可以通过询问来确定是否需要结束对话问答,如果用户需要结束对话问答则可以通过交互操作来触发结束指令,从而结束问答对话。本实施方式中,在问答对话的过程中,对获取到的用户应答信息可以进行文本处理,举例而言,可以对获取的用户应答信息进行分词处理、纠错处理等,还可以对用户应答信息进行词性识别、命名实体识别等,识别出用户应答信息中包含的有意义的实体,例如时间、地点、保险产品、条款等,还可以包括进行格式化处理、结构化处理等多种文本处理过程。
在步骤S130中,通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报,向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
在对话问答过程中,对每轮问答中用户输入的信息进行记录生成对话信息后,可以利用对话信息生成保险报案信息,完成保险报案信息录入。具体的,该方法可以包括步骤S410至步骤S430,如图4所示。在步骤S410中,获取所述保险报案意图的信息录入规则;在步骤S420中,通过信息录入规则确定对话信息是否完整;在步骤S430中,在对话信息不完整时通过信息录入规则确定缺少的目标信息,以通过第一封闭域对话数据获取目标信息。
其中,信息录入规则可以指保险报案信息需要满足的规则,具体可以包括预先构建的信息录入模板,例如表格模块等;也可以包括配置文件,或者脚本等,本实施方式对此不做限定。举例而言,从数据库或者存储文件目录中可以获取报案采用的表格模板,将该表格模板可以作为信息录入规则。将对话信息中包含的内容填入该表格模板中可以生成保险报案信息。例如,表格模板中可以包括日期、姓名、证件号码等输入项,从对话信息中可以分别提取出各个输入项对应的内容,填入表格模板中,填写完成的表格可以作为保险报案信息。
由于获取的对话信息可能不完整,而保险报案信息要求的必不可少的内容如果缺失会导致保险报案信息无效,因此在获取对话信息之后可以检索对话信息中是否包含生成保险报案信息的全部内容。信息录入规则中可以定义生成保险报案信息所需的数据项,可选的,生成保险报案信息所需的数据项可以包括用户或出险人的个人信息以及出险信息,出险信息可以例如为出险时间、出险地点以及出险地点等。首先可以通过信息录入规则确定生成保险报案信息所需的多个数据项,然后检索对话信息中是否包含该多个数据项,如果多个数据项均包含则对话信息为完整的,若对话信息中没有包含该多个数据项,则可以确定对话信息不完整。并且,根据信息录入规则中的多个数据项可以确定对话信息中缺少的数据项,缺少的数据项可以作为目标信息。通过对应封闭域对话数据可以再次与客户端进行问答对话,提示用户输入缺少的数据项,从而获得目标信息。然后通过完整的对话信息可以得到保险报案信息。示例性的,将对话信息中无用的数据进行过滤可以得到保险报案信息;或者根据保险报案信息中所需的数据项在对话信息中检索各个数据项对应的值,将对应的值填充至数据项中,得到完整的保险报案信息。
得到保险报案信息之后需要对保险报案信息进行验证,可以过滤掉不符合条件的保险报案信息,只将通过验证的保险报案信息进行上报,能够避免在不符合条件的报案上浪费过多的人力和时间,从而提高报案的处理效率。对报案进行验证的方法可以包括步骤S510至步骤S530,如图5所示。其中,在步骤S510中,提取所述保险报案信息中包含的用户身份信息;在步骤S520中,通过所述用户身份信息获取确定所述客户端对应的申报类型,并识别所述保险报案信息中的事故类型;在步骤S530中,确定所述申报类型与所述事故类型是否匹配,在所述申报类型与所述事故类型匹配时,将所述保险报案信息发送至管理端。
保险报案信息中可以包括用户身份信息,用户身份信息为问答对话过程中由用户输入的身份标识信息,具体可以包括姓名、证件类型、证件号码,还可以包括联系电话等。提取出用户身份信息之后可以通过该用户身份信息获取保险报案对应的申报类型。具体的,申报类型与用户所有的保险产品相对应,例如,用户购买了一款意外险产品A,则申报类型可以为意外。因此申报类型可以具体包括意外类型、疾病类型、财产类型、车险类型等,本实施方式不限于此。根据用户身份信息可以检索到用户所购买的产品,根据具体的产品信息可以确定对于该用户可受理的申报类型。如果保险报案信息与该申报类型相匹配,则可以确定保险报案信息通过验证,如果保险报案信息不属于该申报类型受理的范围,则可以确定保险报案信息验证失败。
本实施方式中,通过对保险报案信息进行命名实体识别可以确定保险报案信息中包含的事故类型,举例而言,通过命名实体识别工具可以识别出保险报案信息中具有特定意义的词语实体,例如识别出时间、地点、疾病、医院等相关实体,通过识别出的实体可以进行事故类型判定,例如通过分类模型或者深度学习模型将识别出的实体转换为词向量输入模型,得到模型输出的事故类型。示例性的,在构建第一封闭域对话数据时,可以设计询问出险时间、出现地点以及出险经过的问题,从而通过问答对话可以对保险报案信息中比较重要的内容对用户进行提问,通过提问的方式获取用户输入的出险时间、出险地点以及出险经过。通过对出险经过进行自然语言分析处理,可以得到出险经过对应的事故类型。举例而言,首先提取出出险经过对应的文本内容,对该文本内容可以进行纠错处理,例如通过pycorrector工具对错别字进行纠正等,然后对纠错处理后的文本进行分词处理,得到每个词语的词性,然后识别出出险原因相关的实体,根据出险原因相关的实体确定事故类型。例如,出险原因相关的实体为疾病时,可以确定事故类型为疾病。
进一步的,如果保险报案信息中包含的事故类型与用户身份信息对应的申报类型相匹配,则用户的报案属于可受理范围内,可以确定保险报案信息通过验证。如果事故类型与申报类型不匹配,则可以确定保险报案信息验证失败。
在步骤S140中,向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。保险报案信息可以以表格、网页或者其他形式在客户端进行显示。并且对保险报案信息进行验证之后,可以将验证结果发送至客户端,进而在客户端显示验证结果,以提示用户保险报案是否成功。示例性的,如果验证结果为通过验证,则可以在客户端显示保险报案信息,如果验证失败则可以在客户端显示提示信息,提示用户验证失败。并且,验证通过的保险报案信息可以发送至管理端,由管理端对保险报案进行处理,而对于验证失败的保险报案信息可以不进行发送,能够避免不合法的信息上报至管理端造成资源浪费,进而提高管理端的处理效率。
图6示意性示出了通过第一封闭域对话数据与客户端进行问答对话,生成保险报案信息的一种应用场景。如图6所示,在用户需要进行保险报案时可以通过智能对话机器人与用户进行问答对话,生成对话信息,例如通过询问用户得到出险客户的身份信息,通过出险客户的身份信息可以查询出险客户购买的保单,从而可以根据保单确定出险用户可受理的事故类型,再例如通过询问用户出险信息可以得到出险客户的出险经过、出险地点、出险时间等信息,然后可以从用户输入的出险信息中识别出出险的申报类型。根据获取的对话信息生成的保险报案信息可以例如图6中610所示,以表格的形式展示给用户,便于用户进行查看,并且,如果保险报案信息存在错误的地方,用户可以点击展示出来的表格,对保险报案信息进行修改,从而保证保险报案信息的正确性。示例性的,将保险报案信息对应的表格显示出来之前,可以根据识别出的事故类型以及申报类型对保险报案信息进行验证,如果事故类型与申报类型不匹配,则无需显示表格,可以向客户端发送提示消息,提示用户申报类型不在受理范围之内。
通过本实施方式,报案处理人员无需人工对报案进行验证排除不属于受理范围的报案,可以节省大量的人力和时间,从而提高保险报案的处理效率;并且,对于出险需要报案的用户来说,也无需面对复杂难懂的报案表格,可以通过更易理解接受的对话来完成报案,即可以节省用户的时间,提高用户体验,也能够避免因用户填写不规范而导致保险报案信息错误的问题。
进一步的,本示例实施方式中,还提供了一种保险报案处理装置,用于执行本公开上述的保险报案处理方法。该保险报案处理装置可以应用于一服务器。
如图7所示,该保险报案处理装置700可以包括信息输入模块710、对话模块720、报案信息确定模块730以及报案结果显示模块740。
其中,信息输入模块710,用于通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型。
对话模块720,用于当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息。
报案信息确定模块730,用于通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报。
报案结果显示模块740,用于向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
在一种示例性实施方式中,对话模块720可以具体用于:当检测到所述用户意图类型为常规问答意图时,向所述客户端发送所述常规问答意图对应的第二封闭域对话数据,已从所述客户端获得对话信息。
在一种示例性实施方式中,所述信息输入模块710具体包括实体识别单元,备选问题确定单元以及问题选择单元。其中:
实体识别单元,用于对所述输入信息进行实体识别,识别出所述输入信息中包含的命名实体。
备选问题确定单元,用于将所述命名实体转化为词向量导入意图识别模型,以通过所述意图识别模型输出所述输入信息对应的备选问题。
问题选择单元,用于根据所述客户端在所述备选问题中选择的目标问题,确定所述用户意图类型。
在一种示例性实施方式中,问题选择单元可以具体包括关键词确定单元以及意图类型确定单元,其中:
关键词确定单元,用于通过相似度算法确定所述目标问题中包含的关键词。
意图类型确定单元,用于根据关键词对应的领域类别确定所述目标问题对应的用户意图类型。
在一种示例性实施方式中,该装置700还包括条款问答模块以及知识图谱模块,其中:
条款问答模块,用于对所述输入信息进行实体识别,当识别出所述输入信息中包含保险产品名称时,确定所述用户意图类型为条款问答意图。
知识图谱模块,用于通过知识图谱从所述条款问答意图对应的第三封闭域对话数据中确定所述输入信息对应的答案,返回至所述客户端。
在一种示例性实施方式中,保险报案处理装置700还可以包括凝合度计算模块,以及产品名称确定模块,其中:
凝合度计算模块,用于计算识别出的实体的凝合度;
产品名称确定模块,用于根据所述凝合度的计算结果,还原出所述实体对应的保险产品名称。
在一种示例性实施方式中,报案信息确定模块740可以包括信息录入规则获取单元、完整性判断单元以及缺少信息获取单元,其中:
信息录入规则获取单元,用于获取所述保险报案意图的信息录入规则。
完整性判断单元,用于通过所述信息录入规则确定所述对话信息是否完整。
缺少信息获取单元,用于在所述对话信息不完整时通过所述信息录入规则确定缺少的目标信息,以通过所述第一封闭域对话数据获取所述目标信息。
在一种示例性实施方式中,所述报案信息确定模块740具体包括身份信息获取单元、信息类型识别单元以及类型验证单元,其中:
身份信息获取单元,用于提取所述保险报案信息中包含的用户身份信息。
信息类型识别单元,用于通过所述用户身份信息获取确定所述客户端对应的申报类型,并识别所述保险报案信息中的事故类型。
类型验证单元,用于确定所述申报类型与所述事故类型是否匹配,在所述申报类型与所述事故类型匹配时,将所述保险报案信息发送至管理端。
由于本发明的示例实施例的保险报案处理装置的各个功能模块与上述保险报案处理方法的示例实施例的步骤对应,因此对于本发明装置实施例中未披露的细节,请参照本发明上述的保险报案处理方法的实施例。
在本发明的示例性实施例中,还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
下面参考图8,其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统800的结构示意图。图8示出的电子设备的计算机系统800仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示,计算机系统800包括中央处理单元(CPU)801,其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805:包括键盘、鼠标等的输入部分806;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807;包括硬盘等的存储部分808;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器810上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
特别地,根据本发明的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本发明的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时,执行本申请的系统中限定的上述功能。
需要说明的是,本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现,所描述的单元也可以设置在处理器中。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时,使得该电子设备实现如上述实施例中所述的保险报案处理方法。
例如,所述的电子设备可以实现如图1中所示的:步骤S110,通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型;步骤S120,当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息;步骤S130,通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报;步骤S140,向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
又如,所述的电子设备可以实现如图2到图5所示的各个步骤。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本发明的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种保险报案处理方法,其特征在于,包括:
通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型;
当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息;
通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报;
向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过所述输入信息确定用户意图类型包括:
对所述输入信息进行实体识别,识别出所述输入信息中包含的命名实体;
将所述命名实体转化为词向量导入意图识别模型,以通过所述意图识别模型输出所述输入信息对应的备选问题;
根据所述客户端在所述备选问题中选择的目标问题,确定所述用户意图类型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述客户端在所述备选问题中选择的目标问题,确定所述用户意图类型包括:
通过相似度算法确定所述目标问题中包含的关键词;
根据关键词对应的领域类别确定所述目标问题对应的用户意图类型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过开放域对话数据接收客户端的输入信息之后,还包括:
对所述输入信息进行实体识别,当识别出所述输入信息中包含保险产品名称时,确定所述用户意图类型为条款问答意图;
通过知识图谱从所述条款问答意图对应的第三封闭域对话数据中确定所述输入信息对应的答案,返回至所述客户端。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,对所述输入信息进行实体识别之后,还包括:
计算识别出的实体的凝合度;
根据所述凝合度的计算结果,还原出所述实体对应的保险产品名称。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过所述对话信息生成保险报案信息包括:
获取所述保险报案意图的信息录入规则;
通过所述信息录入规则确定所述对话信息是否完整;
在所述对话信息不完整时通过所述信息录入规则确定缺少的目标信息,以通过所述第一封闭域对话数据获取所述目标信息。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证包括:
提取所述保险报案信息中包含的用户身份信息;
通过所述用户身份信息获取确定所述客户端对应的申报类型,并识别所述保险报案信息中的事故类型;
确定所述申报类型与所述事故类型是否匹配,在所述申报类型与所述事故类型匹配时,将所述保险报案信息发送至管理端。
8.一种保险报案处理装置,其特征在于,包括:
信息输入模块,用于通过开放域对话数据接收客户端的输入信息,以通过所述输入信息确定用户意图类型;
对话模块,用于当检测到所述用户意图类型为保险报案意图时,向所述客户端发送所述保险报案意图对应的第一封闭域对话数据,以从所述客户端获得对话信息;
报案信息确定模块,用于通过所述对话信息生成保险报案信息,以对所述保险报案信息进行验证,将验证通过的保险报案信息进行上报;
报案结果显示模块,用于向所述客户端发送所述保险报案信息和所述保险报案信息的验证结果,以供所述客户端显示。
9.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的保险报案处理方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的保险报案处理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011178838.1A CN112288584B (zh) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | 保险报案处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011178838.1A CN112288584B (zh) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | 保险报案处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112288584A true CN112288584A (zh) | 2021-01-29 |
CN112288584B CN112288584B (zh) | 2024-05-17 |
Family
ID=74373887
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011178838.1A Active CN112288584B (zh) | 2020-10-29 | 2020-10-29 | 保险报案处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112288584B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112801806A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-05-14 | 北京肇祺信息科技有限公司 | 一种基于知识图谱的理赔方法及系统 |
CN113822599A (zh) * | 2021-10-27 | 2021-12-21 | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于分类树融合技术的电力行业政策管理方法 |
CN114090758A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-02-25 | 八维(杭州)科技有限公司 | 一种基于智能语音机器人的车险报案方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108257024A (zh) * | 2017-04-14 | 2018-07-06 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种理赔案件处理方法和装置 |
CN109615458A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-04-12 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 客户管理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
CN110555095A (zh) * | 2018-05-31 | 2019-12-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 人机对话方法和装置 |
CN110765246A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-07 | 平安直通咨询有限公司上海分公司 | 基于智能机器人的问答方法、装置、存储介质和智能设备 |
CN111339745A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-26 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种随访报告生成方法、设备、电子设备和存储介质 |
CN111402071A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-10 | 深圳新致软件有限公司 | 保险业智能客服机器人系统以及设备 |
WO2020177592A1 (zh) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | 京东方科技集团股份有限公司 | 画作问答方法及装置、画作问答系统、可读存储介质 |
-
2020
- 2020-10-29 CN CN202011178838.1A patent/CN112288584B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108257024A (zh) * | 2017-04-14 | 2018-07-06 | 平安科技(深圳)有限公司 | 一种理赔案件处理方法和装置 |
CN110555095A (zh) * | 2018-05-31 | 2019-12-10 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 人机对话方法和装置 |
CN109615458A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-04-12 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 客户管理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
WO2020177592A1 (zh) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | 京东方科技集团股份有限公司 | 画作问答方法及装置、画作问答系统、可读存储介质 |
CN110765246A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-02-07 | 平安直通咨询有限公司上海分公司 | 基于智能机器人的问答方法、装置、存储介质和智能设备 |
CN111339745A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-26 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种随访报告生成方法、设备、电子设备和存储介质 |
CN111402071A (zh) * | 2020-04-10 | 2020-07-10 | 深圳新致软件有限公司 | 保险业智能客服机器人系统以及设备 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112801806A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-05-14 | 北京肇祺信息科技有限公司 | 一种基于知识图谱的理赔方法及系统 |
CN113822599A (zh) * | 2021-10-27 | 2021-12-21 | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 | 一种基于分类树融合技术的电力行业政策管理方法 |
CN114090758A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-02-25 | 八维(杭州)科技有限公司 | 一种基于智能语音机器人的车险报案方法 |
CN114090758B (zh) * | 2022-01-14 | 2022-05-31 | 八维(杭州)科技有限公司 | 一种基于智能语音机器人的车险报案方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112288584B (zh) | 2024-05-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9582757B1 (en) | Scalable curation system | |
CN112288584B (zh) | 保险报案处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
CN108829682B (zh) | 计算机可读存储介质、智能问答方法及智能问答装置 | |
CN110543550B (zh) | 自动生成试题的方法和装置 | |
CN111858854B (zh) | 一种基于历史对话信息的问答匹配方法及相关装置 | |
CN114461777B (zh) | 智能问答方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110399473B (zh) | 为用户问题确定答案的方法和装置 | |
CN117648982A (zh) | 基于问答模型生成答案方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115509485A (zh) | 一种业务表单的填写方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113553431B (zh) | 用户标签提取方法、装置、设备及介质 | |
CN114186041A (zh) | 一种答案输出方法 | |
CN114202203A (zh) | 投诉工单处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN117911039A (zh) | 售后服务系统的控制方法、设备及存储介质 | |
CN114186040A (zh) | 一种智能机器人客服的运作方法 | |
CN113705207A (zh) | 语法错误识别方法及装置 | |
CN111309882B (zh) | 用于实现智能客服问答的方法和装置 | |
CN117540803A (zh) | 基于大模型的决策引擎配置方法、装置、电子设备及介质 | |
CN114528851B (zh) | 回复语句确定方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN112131378B (zh) | 用于识别民生问题类别的方法、装置及电子设备 | |
CN116127011A (zh) | 意图识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115408500A (zh) | 问答一致性的评估方法、装置、电子设备及介质 | |
CN111008373A (zh) | 智能问答的处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备 | |
JP5545425B2 (ja) | 要求獲得支援システムおよび要求獲得支援方法 | |
CN117493531B (zh) | 培训材料的生成方法、设备及存储介质 | |
CN113744737B (zh) | 语音识别模型的训练、人机交互方法、设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |