[发明专利]问题反馈处理方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明涉及语义解析技术，揭露一种问题反馈处理方法，包括：对问题反馈文本进行实体抽取，得到问题实体；对问题反馈图像进行文本识别，得到图像文本；对图像文本进行语义分析，得到问题类别特征；利用至少一个答案知识库对问题实体进行查询，得到至少一组答案文本集；对至少一组答案文本集中的答案文本进行相关度计算，得到待选答案文本集；利用问题类别特征对待选答案文本集中的待选答案文本进行加权计算，得到最终答案文本，将最终答案文本推送至预设的终端设备。本发明还涉及一种区块链技术，所述答案知识库可以部署在区块链中。本发明还提出一种问题反馈处理装置、电子设备以及可读存储介质。本发明可以提高问题反馈处理的准确率。

技术领域

本发明涉及语义解析领域，尤其涉及一种问题反馈处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，应用程序在人们生活中越来越不可或缺，但是当用户反馈软件出现问题时，怎么对反馈的问题进行处理让用户获取解决问题的答案及怎么让开发者定位对应的问题类别成为了人们越来越关心的问题。

目前的反馈问题处理方法只能根据用户问题反馈文本信息在单一答案库中进行匹配，且不能对问题反馈图像进行识别，无法准确的定位问题类别，反馈问题答案，导致问题反馈处理的准确率低。

发明内容

本发明提供一种问题反馈处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高问题反馈处理的准确率。

为实现上述目的，本发明提供的一种问题反馈处理方法，包括：

获取问题反馈文本及对应的问题反馈图像；

对所述问题反馈文本进行分词处理及实体抽取处理，得到问题实体；

对所述问题反馈图像进行预处理及文本识别，得到图像文本；

利用训练完成的的问题语义分析模型对所述图像文本进行语义分析，得到问题类别特征；

利用预构建的至少一个答案知识库对所述问题实体进行查询，得到至少一组答案文本集；

对所述至少一组答案文本集中的答案文本进行相关度计算与分析，得到待选答案文本集；

利用所述问题类别特征对所述待选答案文本集中的待选答案文本进行加权计算与分析，得到最终答案文本，并将所述最终答案文本推送至预设的终端设备。

可选地，所述对所述问题反馈图像进行预处理及文本识别，得到图像文本，包括：

裁剪所述问题反馈图像中的感兴趣区域，得到关键区域；

对所述关键区域进行灰度化处理，得到灰度化区域；

对所述灰度化区域进行滤波处理，得到所述标准区域；

利用预设文本提取算法对所述标准区域进行文本识别处理，得到所述图像文本。

可选地，所述利用训练完成的问题语义分析模型对所述图像文本进行语义分析，得到问题类别特征之前，还包括：

获取历史图像文本集，对所述历史图像文本集进行问题类别特征标记，得到训练集；

利用所述训练集对预构建的问题语义分析模型进行迭代训练，直至所述预构建的问题语义分析模型收敛，得到训练完成的问题语义分析模型。

可选地，所述对所述答案文本集中的答案文本进行相关度计算与分析，得到待选答案文本集，包括：

将所述答案文本集中的每个答案文本转化为对应的答案文本向量；

将所述问题反馈文本转化为问题文本向量；

计算所述答案文本向量与所述问题文本向量的相关度值，汇总所有相关度值得到相关度值集；