[发明专利]智能政务服务交互方法和系统在审
申请号: | 201710521960.6 | 申请日: | 2017-06-30 |
公开(公告)号: | CN107368548A | 公开(公告)日: | 2017-11-21 |
发明(设计)人: | 陈涛 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学鄂州工业技术研究院;华中科技大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q50/26 |
代理公司: | 武汉智嘉联合知识产权代理事务所(普通合伙)42231 | 代理人: | 黄君军 |
地址: | 436044 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能 政务 服务 交互 方法 系统 | ||
1.一种智能政务服务交互方法,其特征在于,其包括如下步骤:
S1、在政务网站被打开后,通过3D虚拟的客服代表向用户发起提示信息;
S2、获取用户输入的提问信息,并判断用户输入的提问信息对应的需求是否明确,在需求明确时,跳转到步骤S4;否则跳转到步骤S3;
S3、提示用户进行信息补充;并跳转到步骤S2;
S4、通过问答引擎系统对用户的需求进行匹配,并将匹配的结果以列表方式展示给用户。
2.如权利要求1所述的智能政务服务交互方法,其特征在于,在步骤S4之后还包括:
提示用户进行信息反馈,并获取用户的反馈信息,并对用户的反馈信息进行问题分类统计。
3.如权利要求2所述的智能政务服务交互方法,其特征在于,
所述问答引擎系统包括智能分词引擎、科委专业词库专业同义词引擎、语义分析引擎、第一问题分类引擎、答案处理引擎、聊天引擎、第二问题分类引擎;
所述智能分词引擎用于将后向前向匹配Backward/Forward Matching方法、期望最大化算法Expectation Maximization、隐式马尔可夫模型Hidden MarkovModel与基于统计学的经典分词算法进行结合,对于用户输入的提问信息进行分词,并根据分词后结果选择发送到科委专业词库专业同义词引擎或者第一问题分类引擎;
所述科委专业词库专业同义词引擎用于将分词后的结果发送到第二问题分类引擎进行处理;
所述第一问题分类引擎用于在数据库中进行检索,通过分析用户问题的语义、提问对象以及问题和答案之间的联系,将最符合用户需求的答案返回给聊天引擎;
所述第二问题分类引擎用于根据分词后的结果判断问题是否属于特定领域,根据所属领域进行处理后发送到答案处理引擎;
所述答案处理引擎用于根据使用预先内置的小规模问答库和客服对话基本用语,将答案内容组织成人性化的回答,并反馈给用户;
所述聊天引擎用于将最符合用户需求的答案反馈给用户。
4.如权利要求3所述的智能政务服务交互方法,其特征在于,所述所述答案处理引擎用于基于语义分析的答案过滤模块和智能化答案组织模块根据使用预先内置的小规模问答库和客服对话基本用语,将答案内容组织成人性化的回答,并反馈给用户。
5.一种智能政务服务交互系统,其特征在于,其包括如下单元:
信息提示单元,用于在政务网站被打开后,通过3D虚拟的客服代表向用户发起提示信息;
提问判断单元,用于获取用户输入的提问信息,并判断用户输入的提问信息对应的需求是否明确,在需求明确时,跳转到需求匹配单元;否则跳转到信息补充单元;
信息补充单元,用于提示用户进行信息补充;并跳转到提问判断单元;
需求匹配单元,用于通过问答引擎系统对用户的需求进行匹配,并将匹配的结果以列表方式展示给用户。
6.如权利要求5所述的智能政务服务交互系统,其特征在于,
所述需求匹配单元中所述问答引擎系统包括智能分词引擎、科委专业词库专业同义词引擎、语义分析引擎、第一问题分类引擎、答案处理引擎、聊天引擎、第二问题分类引擎;
所述智能分词引擎用于将后向前向匹配Backward/Forward Matching方法、期望最大化算法Expectation Maximization、隐式马尔可夫模型Hidden MarkovModel与基于统计学的经典分词算法进行结合,对于用户输入的提问信息进行分词,并根据分词后结果选择发送到科委专业词库专业同义词引擎或者第一问题分类引擎;
所述科委专业词库专业同义词引擎用于将分词后的结果发送到第二问题分类引擎进行处理;
所述第一问题分类引擎用于在数据库中进行检索,通过分析用户问题的语义、提问对象以及问题和答案之间的联系,将最符合用户需求的答案返回给聊天引擎;
所述第二问题分类引擎用于根据分词后的结果判断问题是否属于特定领域,根据所属领域进行处理后发送到答案处理引擎;
所述答案处理引擎用于根据使用预先内置的小规模问答库和客服对话基本用语,将答案内容组织成人性化的回答,并反馈给用户;
所述聊天引擎用于将最符合用户需求的答案反馈给用户。
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