[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备

说明书

本申请实施例公开一种数据处理方法、装置、设备，方法包括用户服务端将接收到问题发送至云端，接收由云端发送的对问题进行预处理后得到的分词文本以及基于预设的通用知识库对分词文本进行识别后得到的第一问答对集；将分词文本与预设的本地知识库进行匹配，得到第二问答对集，将第一问答对集、第二问答对集进行合并，计算分词文本和合并后的问答对集中的问题的相似度；将计算得到的相似度与预设的相似度阈值进行比较以确定保留的所有问答对，将所有问答对中的答案发送至应用服务端并由应用服务端发送至对应的客户端以进行展示。本申请可以满足企业对智能客服机器人定制化设计和私有化部署的同时实现智能客服机器人在不同金融业务领域的迁移复用。

技术领域

本发明属于人工智能领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备。

背景技术

智能客服系统是一种为了缓解“人工客服响应”和“用户咨询需求”之间的供需矛盾，面向所有领域和行业的大规模的知识处理自动问答系统，是涉及到自然语言处理、知识图谱、大数据存储和运算等多领域跨学科的应用技术，在一定程度上能够为现代企业和大量用户之间的沟通提供一种有效的解决方案。智能客服系统能够在APP、WAP、PC三端为传统企业，尤其是传统金融服务行业，提供自动问答响应功能，缓解人工客服的工作压力，降低企业人力成本，同时提升用户体验，提升企业服务的及时性、稳定性、准确性和规范性。

现代商业模式下，智能客服采用了云部署和私有化部署两种模式，支持从电脑网页、手机终端、电话中心呼叫在内的全渠道。但一直以来领域内智能客服的服务输出和推广却收效不佳。以金融服务领域为例，智能客服除了实现基本的通用会话功能外，还需要满足甲方企业的定制化需求，建立起针对企业现有业务模式、产品市场的专业知识库，在此基础上构建起企业专属的智能客服系统。

但智能客服机器人基础服务的运行依赖于大规模集群、高性能的数据存储和运算单元以及成熟的研发后台支持，所以SaaS化云部署无疑是确保企业能够在低成本下获得稳定的智能客服服务的理想方式；但金融领域的信息敏感性又限制金融企业只能接受局域环境下的私有化部署。因此，一方面是金融行业的信息安全性隔离，另一方面是智能客服机器人跨环境私有化部署带来的巨大技术成本，以及后期运维的困难，导致现有的部署方式无法满足金融行业的需求。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明提出一种数据处理方法、装置、设备，本申请可以满足企业对智能客服机器人定制化设计和私有化部署需求的同时，实现智能客服机器人在不同金融业务领域的迁移复用，实现低成本的共享知识转移，从而真正满足智能客服机器人在金融领域跨业务、跨单位的迁移复用。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面公开了一种数据处理方法，所述方法包括：

用户服务端将接收到的用户提出的问题发送至云端，接收由所述云端发送的对所述用户提出的问题进行预处理后得到的分词文本以及基于预设的通用知识库对所述分词文本进行识别后得到的第一问答对集；

将所述分词文本与预设的本地知识库进行匹配，得到第二问答对集，将所述第一问答对集、第二问答对集进行合并，计算所述分词文本和合并后的问答对集中的问题的相似度；

将计算得到的相似度与预设的相似度阈值进行比较，确定与比较结果相匹配的问答对，将确定的问答对中的答案发送至应用服务端并由所述应用服务端发送至对应的客户端以进行展示。

优选的，所述云端基于预设的通用知识库对所述分词文本进行识别得到的第一问答对集具体包括：

所述云端对所述分词文本的文本长度进行判断；

当所述分词文本的文本长度小于第一预设值时，将所述分词文本转化成词向量，将转换得到的词向量输入至预先训练好的第一识别模型中，得到关于所述用户提出的问题的分类结果；