[发明专利]报表生成方法及装置

权利要求书

1.一种报表生成方法，其特征在于，包括：

获取原始数据，确定所述原始数据的标注信息，其中，所述标注信息至少包括：大分类、小分类；

接收用户发送的需求信息，根据所述用户发送的需求信息，确定与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类，并将与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类发送给用户；

接收用户发送的第一指令，根据所述第一指令确定目标大分类；

根据所述目标大分类，确定所述目标大分类对应的多个小分类，并将所述目标大分类对应的多个小分类发送给用户；

接收用户发送的第二指令，根据所述第二指令确定目标小分类；

根据所述目标小分类与所述原始数据的标注信息，在原始数据中确定所述目标小分类对应的多个数据；

根据所述目标小分类对应的多个数据，生成报表。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户发送的需求信息，确定与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类，包括：

将所述用户发送的需求信息进行分词处理；

在分词处理得到类别词后，根据类别词确定与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户发送的需求信息，确定与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类，还包括：

在分词处理无法得到类别词时，对分词结果进行正则匹配；

在得到正则匹配分类项后，根据正则匹配分类项确定与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述用户发送的需求信息，确定与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类，还包括：

在正则匹配无法得到正则匹配分类项时，将所述用户发送的需求信息输入意图识别模型，输出与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类；其中，所述意图识别模型根据历史数据确定，所述历史数据包括用户需求信息与大分类之间的关联关系。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述用户发送的需求信息输入意图识别模型之前，所述方法还包括：

通过如下步骤训练得到所述意图识别模型：

获取样本数据，其中，所述样本数据根据所述历史数据确定；

训练样本数据，通过机器学习训练得到所述意图识别模型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标小分类与所述原始数据的标注信息，在原始数据中确定所述目标小分类对应的多个数据，包括：

根据所述原始数据的标注信息，确定原始数据之间的关联关系；

根据所述目标小分类与所述原始数据之间的关联关系，在原始数据中确定所述目标小分类对应的多个数据。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标小分类对应的多个数据，生成报表，包括：

将所述目标小分类对应的多个数据发送给用户；

接收用户发送的第三指令，根据所述第三指令确定目标数据；

根据所述目标数据，生成报表。

8.一种报表生成装置，其特征在于，包括：

数据标注模块，用于获取原始数据，确定所述原始数据的标注信息，其中，所述标注信息至少包括：大分类、小分类；

相关大分类确定模块，用于接收用户发送的需求信息，根据所述用户发送的需求信息，确定与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类，并将所述与所述用户发送的需求信息相关的多个大分类发送给用户；

目标大分类确定模块，用于接收用户发送的第一指令，根据所述第一指令确定目标大分类；

相关小分类确定模块，用于根据所述目标大分类，确定所述目标大分类对应的多个小分类，并将所述目标大分类对应的多个小分类发送给用户；

目标小分类确定模块，用于接收用户发送的第二指令，根据所述第二指令确定目标小分类；

数据确定模块，用于根据所述目标小分类与所述原始数据的标注信息，在原始数据中确定所述目标小分类对应的多个数据；

报表生成模块，用于根据所述目标小分类对应的多个数据，生成报表。