[发明专利]一种面向税务的智能问答系统在审

专利信息
申请号: 201910975835.1 申请日: 2019-10-15
公开(公告)号: CN110727778A 公开(公告)日: 2020-01-24
发明(设计)人: 王辉;王宇飞;贾青山;宁博;张益嘉 申请(专利权)人: 大连中河科技有限公司
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F16/33;G06Q40/00
代理公司: 21212 大连东方专利代理有限责任公司 代理人: 姜玉蓉;李洪福
地址: 116000 辽宁省大*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 软件应用程序 自然语言处理 后台维护 客服模块 问答系统 硬件设备 税务 咨询服务 前台 工具包 大型服务器 数据库模块 相似度计算 智能机器人 注意力机制 人工客服 文本分类 用户提供 用户问题 终端设备 智能 台移动 构建 推送 应用 答案 计算机 客户 咨询
【权利要求书】:

1.一种面向税务的智能问答系统,其特征在于,包括:

一台大型服务器,用于存储知识库、用户数据、客服数据,还用于处理在用户使用过程中所发的消息;

一台安装Android或iOS操作系统的用户终端设备,用于采集客户语音或文本消息并传输至服务器进行计算;还用于将服务器计算得到的相关数据推送给用户以供用户选择;

一台计算机,用于客服人员与用户通过对话界面进行直接交流;

所述的大型服务器和计算机均安装有服务软件系统,该服务软件系统包括后台维护模块,前台客服模块;

所述用户终端设备安装有应用软件程序,该应用软件程序包括智能机器人模块中的语言算法模块;同时还安装有微信6.5.1版本及以上的应用程序。

2.根据权利要求1所述的面向税务的智能问答系统,其特征在于,所述前台客服模块包括智能机器人模块和人工客服模块;

所述智能机器人模块包括语言算法模块、问题推送模块;

其语言算法模块还包括:

语音转换模块,用于将用户录制的语音信息转化为文本信息;

分词模块,用于将文本信息切分成词组序列,其所用工具为LTP分词工具;

停用词过滤器,用于根据已有的大规模停用词表,去除用户提问的句子中和知识库内的句子里与实意无关的词,其所用工具为HanLP分词工具;

同义词转换模块,用于将实际上意义相同的词组进行归一化处理;

句法分析模块,用于对已去除停用词的句子进行句法分析,删除或忽视对实际意义影响不大的词语;

其问题推送模块还包括:

相似度计算模块,用于计算出关键词之间的联系;该模块整体运用了ESIM模型,引用了最新的注意力机制方法;

推送模块,用于将选择出的若干问题反馈给用户;

多轮问答模块,即在用户输入问题时,后台获取到第一输入信息,并对获取的第一输入信息进行识别从而确定预定问题;如果用户第一次提问的信息模糊,则后台可以根据第二次提问时对问题的补充来缩小问题的范围,给出精确的答案;

以及用户画像模块,用于对同一用户的身份形象进行刻画;

所述人工客服模块包括交流模块,用于人工客服在线为用户解答非常复杂的问题,其交流模块还创建了连接客服端和用户端的接口。

3.根据权利要求1或2所述的面向税务的智能问答系统,其特征在于,所述后台维护模块主要为数据库模块,其包括对已有知识库的“增、删、改、查”操作和对人工客服或智能机器人客服的聊天记录的“增、删、改、查”操作,以及对用户满意度的标注;

数据库模块,用于根据数据库记录的大量用户的查询操作,选取高频次、范围适中、高概括度的问题作为热点问题以企业号消息的方式推送到用户终端上,还用于自主剔除无效问题并增添新的政策方向问题,预训练模型采用ELMo模型。

4.根据权利要求1-3任一项所述的面向税务的智能问答系统,其特征在于,系统在运行前需要进行相关的前序操作:数据库模块需要对知识库已有的知识条目进行核查,确保标签粒度适中;将知识库已有条目用ELMo模型训练出预训练模型,该语言模型不仅考虑了词的位置和频率,同时考虑了上下文的关系;同义词转换模块检查已有的同义词表是否完整;停用词过滤器检查停用词表是否完整。

5.根据权利要求1所述的面向税务的智能问答系统,其特征在于,所述的ESIM模型和ELMo模型均选用Bi-LSTM(双向长短时记忆模型)神经网络,该神经网络由两层不同方向的前向LSTM网络和后向LSTM网络串联组成,其在每一个记忆单元中也包括了记忆门、遗忘门、输出门三个可供增加或删除的部件。

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