CN113886546B - 知识问答匹配处理方法、装置、介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及人工智能和问答辅助领域，揭示了一种知识问答匹配处理方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：将问题推送至多个问题处理人员；获取提交的解答信息；基于问题的解答信息和标准答案，确定问题处理人员对问题类型对应的问题的解答正确率；根据解答正确率，确定问题处理人员的擅长问题类型；当接收到待处理问题，判断机器人问答库是否包括与待处理问题匹配的问题；若机器人问答库不包括与待处理问题匹配的问题，确定待处理问题的问题类型；将待处理问题推送至擅长问题类型与问题类型对应的问题处理人员所在终端；获取返回的解答信息，并将解答信息发送至提交待处理问题的终端。此方法提高了问题解答效率和解答准确率，保证了用户体验。

Description

知识问答匹配处理方法、装置、介质及电子设备

技术领域

本公开涉及人工智能和问答辅助技术领域，特别涉及一种知识问答匹配处理方法、装置、介质及电子设备。

背景技术

当前，各种平台和机构均设置有问题解答团队，问题解答团队中的人员也可以称为客服。然而，这种方式下，需要人工对问题进行逐一解答，大大提高了成本，而且效率低下；同时，目前对接收到的问题进行分配通常是随机进行的，这样就导致了问题分配不合理，有些客服人员不能有效对向其分配的问题进行解答，还需要转给其他客服人员，这样就进一步降低了问题解答效率，也降低了用户体验。

发明内容

在人工智能和问答辅助技术领域，为了解决上述技术问题，本公开的目的在于提供一种知识问答匹配处理方法、装置、介质及电子设备。

根据本公开的一方面，提供了一种知识问答匹配处理方法，所述方法包括：

将机器人问答库中的问题推送至多个问题处理人员，所述机器人问答库包括多个问题和与每一问题对应的标准答案，每一问题具有相应的问题类型；

获取各问题处理人员根据所述问题提交的解答信息；

基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对各问题类型对应的问题的解答正确率；

根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型，所述擅长问题类型与至少一个问题类型相对应；

当接收到提交的待处理问题，判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题；

如果所述机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题，则确定所述待处理问题的问题类型；

将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端；

获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，并将所述解答信息发送至提交所述待处理问题的终端。

根据本公开的另一方面，提供了一种知识问答匹配处理装置，所述装置包括：

推送模块，被配置为将机器人问答库中的问题推送至多个问题处理人员，所述机器人问答库包括多个问题和与每一问题对应的标准答案，每一问题具有相应的问题类型；

获取模块，被配置为获取各问题处理人员根据所述问题提交的解答信息；

正确率确定模块，被配置为基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对各问题类型对应的问题的解答正确率；

擅长问题类型确定模块，被配置为根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型，所述擅长问题类型与至少一个问题类型相对应；

判断模块，被配置为当接收到提交的待处理问题，判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题；

问题类型确定模块，被配置为如果所述机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题，则确定所述待处理问题的问题类型；

推送模块，被配置为将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端；

发送模块，被配置为获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，并将所述解答信息发送至提交所述待处理问题的终端。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机可读程序介质，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行如前所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如前所述的方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

对于本公开所提供的知识问答匹配处理方法、装置、介质及电子设备，该方法包括如下步骤：将机器人问答库中的问题推送至多个问题处理人员，所述机器人问答库包括多个问题和与每一问题对应的标准答案，每一问题具有相应的问题类型；获取各问题处理人员根据所述问题提交的解答信息；基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对各问题类型对应的问题的解答正确率；根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型，所述擅长问题类型与至少一个问题类型相对应；当接收到提交的待处理问题，判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题；如果所述机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题，则确定所述待处理问题的问题类型；将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端；获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，并将所述解答信息发送至提交所述待处理问题的终端。

此方法下，通过先利用机器人问答库测试出问题处理人员的擅长问题类型，然后，在对待处理问题进行问题分配时，根据该擅长问题类型进行问题分配，提高了问题处理人员与待处理问题的匹配程度，使得问题处理人员能够快速准确处理待处理问题，提高了问题解答效率，保证了用户体验；同时，向问题处理人员分配问题是在机器人问答库中不包括与待处理问题相匹配的问题时才进行的，在机器人问答库中包括与待处理问题相匹配的问题时，可以利用机器人问答库进行问题解答，因此，进一步提高了问题解答的效率。

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。

图1是根据一示例性实施例示出的一种知识问答匹配处理方法的系统架构示意图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种知识问答匹配处理方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的确定问题处理人员的擅长问题类型的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种确定待处理问题的问题类型的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种知识问答匹配处理装置的框图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种实现上述知识问答匹配处理方法的电子设备示例框图；

图7是根据一示例性实施例示出的一种实现上述知识问答匹配处理方法的程序产品。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。

目前，各种向外提供服务平台和机构均设置有客服团队，通过客服对客户的问题进行解答，然而，客服团队人员流动速度较快，客服能力参差不齐，容易出现问题解答错误的情况，同时，一个客服无法解答问题时还需要将问题转接至其他客服，这样就导致了解答效率低，上述问题还进一步导致了用户体验较差。

为此，本公开首先提供了一种知识问答匹配处理方法。通过知识问答匹配处理方法可以使待处理问题能够被更合适的问题处理人员处理，即能够提高知识问答过程中待处理问题与问题处理人员的匹配程度，大大降低解答错误的可能性，还可以减少由于问题与问题处理人员不匹配而导致的问题转接的情况，从而提高问题处理的效率和精准性。

本公开的实施终端可以是任何具有运算、处理以及通信功能的设备，该设备可以与外部设备相连，用于接收或者发送数据，具体可以是便携移动设备，例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑、PDA(Personal Digital Assistant)等，也可以是固定式设备，例如，计算机设备、现场终端、台式电脑、服务器、工作站等，还可以是多个设备的集合，比如云计算的物理基础设施或者服务器集群。

可选地，本公开的实施终端可以为服务器或者云计算的物理基础设施。

图1是根据一示例性实施例示出的一种知识问答匹配处理方法的系统架构示意图。如图1所示，该系统架构包括用户终端110、服务器120、第一客服终端130、第二客服终端140和第三客服终端150，各客服终端和服务器120之间用户终端110和服务器120之间均通过通信链路相连，可以用于发送或接收数据。服务器120为本实施例中的实施终端，其上部署有问题处理系统，问题处理系统包括机器人问答库和问答机器人，用户终端110上部署有能够与问题处理系统相交互的问题询问客户端，各客服终端由相应的问题处理人员使用，客服终端上部署有能够与问题处理系统相交互的问题解答客户端。

当本公开提供的一种知识问答匹配处理方法应用于图1所示的系统架构中时，该方法可以由问题处理系统执行，执行过程可以是这样的：首先，服务器120将机器人问答库中的问题推送至各客服终端，各客服终端的问题处理人员根据接收到的问题向服务器120提交对应的解答信息；接着，服务器120根据接收到的解答信息和机器人问答库中与各问题对应的标准答案，来确定问题处理人员对每一类型的问题的解答正确率，并根据各类型对应的解答正确率，确定问题处理人员的擅长问题类型；然后，用户通过用户终端110向服务器120提交待处理问题，服务器120判断机器人问答库中是否包括与待处理问题相匹配的问题，如果是，则服务器120在确定出与待处理问题相匹配的问题之后，将与该问题对应的标准答案返回给用户终端110；接着，如果机器人问答库中不包括与待处理问题相匹配的问题，那么，服务器120会确定出待处理问题的问题类型，并将待处理问题推送至擅长问题类型与该问题类型相对应的问题处理人员所在的客服终端；最后，具有与该问题类型相对应的擅长问题类型的问题处理人员利用该客服终端向服务器120返回对应的解答信息，服务器120将解答信息返回至用户终端110。

值得一提的是，图1仅为本公开的一个实施例。虽然在本实施例中客服终端的数量为三个，但易于理解，在其他实施例中，客服终端的数量可以是任意的；虽然在本实施例中实施终端为服务器，客服终端为台式计算机，用户终端则为笔记本电脑，但在其他实施例中，实施终端、客服终端以及用户终端可以可以是任意类型的终端设备，比如，用户终端和客服终端均可以为智能手机等；虽然在本实施例中各客服终端均为台式计算机，即各客服终端均为相同类型的设备，但在本公开的其他实施例中，各客服终端还可以为不同类型的终端设备。本公开对此不作任何限定，本公开的保护范围也不应因此而受到任何限制。

图2是根据一示例性实施例示出的一种知识问答匹配处理方法的流程图。本实施例提供的知识问答匹配处理方法可以由服务器执行，如图2所示，包括以下步骤：

步骤210，将机器人问答库中的问题推送至多个问题处理人员。

所述机器人问答库包括多个问题和与每一问题对应的标准答案，每一问题具有相应的问题类型。

此处的问题可以是各种领域中的问题，比如可以是云计算平台的运维问题，也可以是电子商务平台与购物有关的问题。

可以通过多种方式进行问题推送，比如，问题处理人员所在终端具有客户端，可以通过在客户端上显示弹窗的方式进行问题推送，也可以向客户端返回包含问题的页面的方式进行问题推送。在本公开的一些实施例中，还可以通过邮件的方式进行问题推送。

可以根据问题处理人员所在终端的请求，将机器人问答库中的问题推送。

步骤220，获取各问题处理人员根据所述问题提交的解答信息。

当通过页面进行问题推送时，页面中可以包含问题对应的表单，问题处理人员可以通过表单中的文本录入框提交解答信息。

步骤230，基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对各问题类型对应的问题的解答正确率。

各问题处理人员的经验和能力不同，因此，不同问题处理人员对问题的解答情况是不同的。

各问题可以分为多个问题类型，每一问题类型对应着多个问题，对于每一问题，当该问题对应的解答信息和标准答案相匹配时，就认定该解答信息对该问题解答正确；因此，解答正确率即为对于一个问题类型对应的问题，问题处理人员提交的解答信息中与标准答案相匹配的解答信息的数量占比。

在一个实施例中，所述方法还包括：基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对向其推送的所有问题的整体解答正确率；将对应的所述整体解答正确率小于预定整体解答正确率阈值的问题处理人员剔除。

整体解答正确率是问题处理人员对所有问题的解答成功率。在本申请实施例中，通过将整体解答正确率较低的问题处理人员剔除，保证了问题处理人员处理问题时的准确性。

步骤240，根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型。

所述擅长问题类型与至少一个问题类型相对应。

图3是根据一示例性实施例示出的确定问题处理人员的擅长问题类型的流程图。如图3所示，包括以下步骤：

步骤310，根据问题处理人员对问题类型对应的问题的解答正确率大于预定正确率阈值，将所述问题类型作为所述问题处理人员对应的目标问题类型。

问题处理人员对各问题类型对应的问题都进行了解答，对于每一问题类型对应的问题，都可以计算出对应的解答正确率。

步骤320，基于所述问题处理人员对应的各目标问题类型，确定所述问题处理人员的擅长问题类型。

擅长问题类型与一个或者多个擅长处理的问题类型相对应。擅长问题类型可以是擅长处理的问题类型的集合，这里，擅长处理的问题类型即为目标问题类型；擅长问题类型还可以是对目标问题类型的映射。

比如，在云计算领域，问题类型可以分为分布式数据库、关系型数据库、非关系型数据库、轻量服务器、云服务器等，如果一个问题处理人员擅长回答关于分布式数据库和云服务器类型的问题，那么其擅长问题类型可以是“分布式数据库and云服务器”，如果一个问题处理人员擅长回答关于分布式数据库、关系型数据库和非关系型数据库类型的问题，那么其擅长问题类型可以是“数据库”，同理，如果一个问题处理人员擅长回答所有的问题类型，那么，其擅长问题类型可以是“全面”。

步骤250，当接收到提交的待处理问题，判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题。

机器人问答库可以是问答机器人的数据库，其可以用来向问答机器人提供问答数据，问答机器人可以从机器人问答库中查询出与待处理问题相匹配的问题，进而找到待处理问题的答案。

问答机器人可以通过确定待处理问题与标准问题的匹配度的方式来找到与待处理问题相匹配的标准问题，比如，可以将待处理问题和标准问题均转换为向量，通过计算对应的向量之间的欧式距离来确定待处理问题与标准问题的匹配度。

在一个实施例中，在判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题之后，所述方法还包括：

如果所述机器人问答库中包括与所述待处理问题相匹配的问题，则获取与所述待处理问题相匹配的问题，作为目标问题；

从所述机器人问答库中提取所述目标问题对应的标准答案，并将所述标准答案返回给提交所述待处理问题的终端。

机器人问答库中已经设置有问题和对应的标准答案，因此，当机器人问答库中标准问题与待处理问题相匹配时，可以确定该标准问题与待处理问题是类似甚至是相同的问题，因而，通过直接将目标问题对应的标准答案返回，便可以快速准确地实现对待处理问题的解答。

步骤260，如果所述机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题，则确定所述待处理问题的问题类型。

当机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题时，说明基于机器人问答库无法顺利实现对待处理问题的处理，此时，需要根据待处理问题的问题类型进行问题处理。

在一个实施例中，所述确定所述待处理问题的问题类型，包括：

利用预先训练得到的问题分类模型，对所述待处理问题进行类型识别，得到所述待处理问题的问题类型。

具体来说，可以利用深度学习模型、随机森林模型、GBDT模型等算法来构建问题分类模型。问题分类模型可以通过一个问题类型集训练得到，问题类型集中包括多个样本，每一样本包括多个问题以及每一问题的问题类型。

在本申请实施例中，通过构建问题分类模型，并利用问题分类模型对待处理问题进行类型识别，提高了类型识别的准确率。

在一个实施例中，所述确定所述待处理问题的问题类型，包括：

从预设的问题类型库中确定出与所述待处理问题匹配的问题，所述问题类型库包括多个问题以及与每一问题对应的问题类型；

获取与确定出的问题对应的问题类型，作为所述待处理问题的问题类型。

由于问题越相似，问题类型也就越相似，因此，本实施例通过问题匹配实现了问题类型的识别，也能够实现对问题类型的准确识别。

图4是根据一示例性实施例示出的一种确定待处理问题的问题类型的流程图。如图4所示，包括以下步骤：

步骤410，将所述待处理问题分成多个词。

可以根据各种分词算法对待处理问题进行分词。

步骤420，从预设的词与问题类型对应关系表中获取各词对应的问题类型。

其中，所述词与问题类型对应关系表包括与每一问题类型对应的至少一个词。

具体来说，词与问题类型对应关系表可以通过如下方式建立：将每一问题分成词，然后，根据问题的问题类型，将由该问题分成的词与该问题的问题类型对应加入至表中进行存储。

在一个实施例中，在将所述待处理问题分成多个词之后，所述方法还包括：

从所述多个词中提取出关键词；

所述从预设的词与问题类型对应关系表中获取各词对应的问题类型，包括：

从预设的词与问题类型对应关系表中获取各关键词对应的问题类型。

由于待处理问题中的关键词更能够反映出问题的性质，因此，通过根据待处理问题中的关键词确定问题的类型，能够提高确定问题类型的准确率。

步骤430，将获取到的数量最多的问题类型，作为所述待处理问题的问题类型。

一个问题类型被获取到的数量越多，说明待处理问题中与该问题类型匹配的词的数量越多，进而可以说明待处理问题与该问题类型越匹配。

步骤270，将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端。

如果一个问题处理人员的擅长问题类型与待处理问题的问题类型相对应，说明该问题处理人员适合对待处理问题进行处理。

在一个实施例中，所述方法还包括：

针对每一问题类型，确定问题处理人员对属于该问题类型的问题的人均处理时长；

所述将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端，包括：

确定擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员，作为候选问题处理人员；

获取所述候选问题处理人员未处理完成的问题对应的问题类型；

基于各问题类型和问题处理人员对属于各问题类型的问题的人均处理时长，确定所述候选问题处理人员的繁忙度；

根据各候选问题处理人员的繁忙度，确定出目标问题处理人员，并将所述待处理问题推送至所述目标问题处理人员所在终端。

具体来说，可以根据各问题类型，将各问题类型的问题的人均处理时长相加，从而得到繁忙度。

比如，若有三个问题类型A、B、C，对应的人均处理时长分别为30秒、40秒、50秒，假如一个候选问题处理人员有4个未处理完成的问题，对应的问题类型分别为A、A、B、C，那么该候选问题处理人员的繁忙度＝30+30+40+50＝150。

在本申请实施例中，通过先确定出候选问题处理人员，再根据各候选问题处理人员的繁忙度来选择出目标问题处理人员，在保证了问题处理的准确性的同时，保证了问题的处理效率。

在一个实施例中，所述根据各候选问题处理人员的繁忙度，确定出目标问题处理人员，包括：

将繁忙度最低的候选问题处理人员，作为目标问题处理人员。

步骤280，获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，并将所述解答信息发送至提交所述待处理问题的终端。

问题处理人员是通过其所在终端返回解答信息的。

在一个实施例中，在获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息之后，所述方法还包括：以所述待处理问题作为问题，以所述解答信息作为标准答案，将所述待处理问题和所述解答信息加入至所述机器人问答库中。

本实施例通过基于问题处理人员的解答信息更新机器人问答库，使得以后系统在接收到类似的问题时，可以基于机器人问答库进行直接进行解答，提高了问题处理效率。

在一个实施例中，所述将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端，包括：

将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的多个问题处理人员所在终端；

所述获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，包括：

获取多个所述问题处理人员根据所述待处理问题分别返回的解答信息；

从各解答信息中确定出标准解答信息；

所述以所述待处理问题作为问题，以所述解答信息作为标准答案，将所述待处理问题和所述解答信息加入至所述机器人问答库中，包括：

以所述待处理问题作为问题，以所述标准解答信息作为标准答案，将所述待处理问题和所述标准解答信息加入至所述机器人问答库中。

在本实施例中，通过将多个待处理问题推送给多个擅长处理该待处理问题的问题处理人员进行处理，然后从获得的多个解答信息中确定标准解答信息，使得获得的标准答案更准确，从而保证了机器人问答库中标准答案的可靠性。

在一个实施例中，所述从各解答信息中确定出标准解答信息，包括：

确定各解答信息之间的相似度；

根据各解答信息中的多个解答信息中任意两个解答信息之间的相似度均大于预定相似度阈值，则从所述多个解答信息中确定出标准解答信息。

比如，若存在A、B、C、D共4个解答信息，A和B之间的相似度为90％，B和C之间的相似度为80％，A和C之间的相似度为70％，D和A、B、C之间的相似度分别为60％、70％、65％。如果预定相似度阈值为65％，那么，由于在A、B、C、D这4个解答信息中只有A、B、C这3个解答信息内的任意两个解答信息的相似度均大于60％，那么A、B、C这3个解答信息几位多个解答信息，可以从这些解答信息中选出标准解答信息。

在本实施例中，通过基于各解答信息之间的相似度对解答信息进行校验，并根据校验结果选出标准解答信息，进一步保证了选出的标准解答信息的准确性。

在一个实施例中，所述从所述多个解答信息中确定出标准解答信息，包括：从所述多个解答信息中随机选一个解答信息，作为标准解答信息。

在一个实施例中，所述从所述多个解答信息中确定出标准解答信息，包括：针对所述多个解答信息中的每一解答信息，确定该解答信息与所述多个解答信息中其他各解答信息的相似度的平均值；将对应的平均值最高的解答信息作为标准解答信息。

在本实施例中，通过将对应的平均值最高的解答信息作为标准解答信息，也就是说，该解答信息是整体上与其他解答信息最相似，而且由于这些解答信息均是由所擅长的人解答出来的，因此提高了选出的标准解答信息的准确性。

综上所述，根据图2实施例提供的知识问答匹配处理方法，通过先利用机器人问答库测试出问题处理人员的擅长问题类型，然后，在对待处理问题进行问题分配时，根据该擅长问题类型进行问题分配，提高了问题处理人员与待处理问题的匹配程度，使得问题处理人员能够快速准确处理待处理问题，提高了问题解答的精准和效率，保证了用户体验；同时，向问题处理人员分配问题是在机器人问答库中不包括与待处理问题相匹配的问题时才进行的，在机器人问答库中包括与待处理问题相匹配的问题时，可以利用机器人问答库进行问题解答，因此，进一步提高了问题解答的效率。

本公开还提供了一种知识问答匹配处理装置，以下是本公开的装置实施例。

图5是根据一示例性实施例示出的一种知识问答匹配处理装置的框图。如图5所示，装置500包括：

推送模块510，被配置为将机器人问答库中的问题推送至多个问题处理人员，所述机器人问答库包括多个问题和与每一问题对应的标准答案，每一问题具有相应的问题类型；

获取模块520，被配置为获取各问题处理人员根据所述问题提交的解答信息；

正确率确定模块530，被配置为基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对各问题类型对应的问题的解答正确率；

擅长问题类型确定模块540，被配置为根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型，所述擅长问题类型与至少一个问题类型相对应；

判断模块550，被配置为当接收到提交的待处理问题，判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题；

问题类型确定模块560，被配置为如果所述机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题，则确定所述待处理问题的问题类型；

推送模块570，被配置为将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端；

发送模块580，被配置为获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，并将所述解答信息发送至提交所述待处理问题的终端。

根据本公开的第三方面，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图6来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，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6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“实施例方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)621和/或高速缓存存储单元622，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)623。

存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块625的程序/实用工具624，这样的程序模块625包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备600也可以与一个或多个外部设备800(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行，比如与显示单元640通信。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

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，根据本公开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、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

根据本公开的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图7所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，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。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。

计算机可读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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。

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、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

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执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种知识问答匹配处理方法，其特征在于，所述方法包括：

将机器人问答库中的问题推送至多个问题处理人员，所述机器人问答库包括多个问题和与每一问题对应的标准答案，每一问题具有相应的问题类型；

获取各问题处理人员根据所述问题提交的解答信息；

针对每一问题类型，确定问题处理人员对属于该问题类型的问题的人均处理时长；

基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对各问题类型对应的问题的解答正确率；

根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型，所述擅长问题类型与至少一个问题类型相对应；

当接收到提交的待处理问题，判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题；

如果所述机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题，则将所述待处理问题分成多个词；

从预设的词与问题类型对应关系表中获取各词对应的问题类型，其中，所述词与问题类型对应关系表包括与每一问题类型对应的至少一个词；

将获取到的数量最多的问题类型，作为所述待处理问题的问题类型；

将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端；所述将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端，包括：确定擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员，作为候选问题处理人员；获取所述候选问题处理人员未处理完成的问题对应的问题类型；基于各问题类型和问题处理人员对属于各问题类型的问题的人均处理时长，确定所述候选问题处理人员的繁忙度；根据各候选问题处理人员的繁忙度，确定出目标问题处理人员，并将所述待处理问题推送至所述目标问题处理人员所在终端；

获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，并将所述解答信息发送至提交所述待处理问题的终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型，包括：

根据问题处理人员对问题类型对应的问题的解答正确率大于预定正确率阈值，将所述问题类型作为所述问题处理人员对应的目标问题类型；

基于所述问题处理人员对应的各目标问题类型，确定所述问题处理人员的擅长问题类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题之后，所述方法还包括：

如果所述机器人问答库中包括与所述待处理问题相匹配的问题，则获取与所述待处理问题相匹配的问题，作为目标问题；

从所述机器人问答库中提取所述目标问题对应的标准答案，并将所述标准答案返回给提交所述待处理问题的终端。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息之后，所述方法还包括：

以所述待处理问题作为问题，以所述解答信息作为标准答案，将所述待处理问题和所述解答信息加入至所述机器人问答库中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端，还包括：

将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的多个问题处理人员所在终端；

所述获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，包括：

获取多个所述问题处理人员根据所述待处理问题分别返回的解答信息；

从各解答信息中确定出标准解答信息；

所述以所述待处理问题作为问题，以所述解答信息作为标准答案，将所述待处理问题和所述解答信息加入至所述机器人问答库中，包括：

以所述待处理问题作为问题，以所述标准解答信息作为标准答案，将所述待处理问题和所述标准解答信息加入至所述机器人问答库中。

6.一种知识问答匹配处理装置，其特征在于，所述装置包括：

推送模块，被配置为将机器人问答库中的问题推送至多个问题处理人员，所述机器人问答库包括多个问题和与每一问题对应的标准答案，每一问题具有相应的问题类型；

获取模块，被配置为获取各问题处理人员根据所述问题提交的解答信息；

正确率确定模块，被配置为基于各问题对应的所述解答信息和所述标准答案，确定各问题处理人员对各问题类型对应的问题的解答正确率；

擅长问题类型确定模块，被配置为根据所述各问题类型对应的问题的解答正确率，确定各问题处理人员的擅长问题类型，所述擅长问题类型与至少一个问题类型相对应；

判断模块，被配置为当接收到提交的待处理问题，判断所述机器人问答库中是否包括与所述待处理问题相匹配的问题；

问题类型确定模块，被配置为如果所述机器人问答库中不包括与所述待处理问题相匹配的问题，则确定所述待处理问题的问题类型；

推送模块，被配置为将所述待处理问题推送至擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员所在终端；

发送模块，被配置为获取所述问题处理人员根据所述待处理问题返回的解答信息，并将所述解答信息发送至提交所述待处理问题的终端；

所述问题类型确定模块被进一步配置为：将所述待处理问题分成多个词；从预设的词与问题类型对应关系表中获取各词对应的问题类型，其中，所述词与问题类型对应关系表包括与每一问题类型对应的至少一个词；将获取到的数量最多的问题类型，作为所述待处理问题的问题类型；

所述装置还被配置为：针对每一问题类型，确定问题处理人员对属于该问题类型的问题的人均处理时长；

所述推送模块被进一步配置为：确定擅长问题类型与所述问题类型相对应的问题处理人员，作为候选问题处理人员；获取所述候选问题处理人员未处理完成的问题对应的问题类型；基于各问题类型和问题处理人员对属于各问题类型的问题的人均处理时长，确定所述候选问题处理人员的繁忙度；根据各候选问题处理人员的繁忙度，确定出目标问题处理人员，并将所述待处理问题推送至所述目标问题处理人员所在终端。

7.一种计算机可读程序介质，其特征在于，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行根据权利要求1至5中任一项所述的方法。

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至5任一项所述的方法。