[发明专利]应答分析方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了一种应答分析方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：接收租户客户端输入的问题文本，并通过预置意图识别模型对问题文本对应的多级别提问意图进行识别；从预置企业知识图谱中选取与多级别提问意图相关联的多级别应答节点，并确定多级别应答节点之间的应答逻辑关系；基于应答逻辑关系，获取多级别应答节点对应的目标数据，并采用目标数据对对应的多级别应答节点进行映射替换，得到问题文本对应的应答分析结果；对应答分析结果进行可视化处理，并将可视化处理后的应答分析结果返回至租户客户端。本发明实现了应答分析结构的全面化呈现，提升了应答分析与结果呈现的效率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种应答分析方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

企业知识研究包括对企业的主营业务、上游成本、下游消费、同类竞品、行业政策等的知识搜集与数据分析工作。这些都是战略咨询、投资调研等领域的重要工作逻辑和内容，占整个投研工作中的大部分工作量，消耗了大量的人力资源。现有的投研产品依托知识图谱等技术，以供应链、产业链为业务分析的逻辑，以企业、事件、人物、行业之间的关系为组织与分析信息的依据，分析企业业务经营情况，搭建企业客户画像，为企业风控、投资、营销，以及政府公共服务提供分析结果报告。

目前的智能投研产品仍然存在一些缺陷，市场上主流的智能投研产品主要是提供分模块的平台服务，包括企业搜索功能、企业详情页、人物详情页等模块，需要用户点击多级菜单导航以搜集信息。此类产品的主要缺陷是：(1)速度慢：多级菜单按键搜索，损失了信息搜集的快捷体验；(2)缺数据：企业知识与数据信息断裂，主要提供了企业关系相关的知识，但涉及的具体数据则需另找数据库。例如：仅能分析目标企业的主要成本是什么，但有关主要成本的价格波动情况需要另找数据才能进行进一步分析；(3)不直观：主要以文字输出结果，缺乏对数据信息和数据结果的可视化工作，需要分析师自主画图制表，浪费人力。总而言之，即现有的智能投研推荐方法存在信息组织、数据分析和结果呈现均存在效率低的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有的智能投研推荐方法存在信息组织、数据分析和结果呈现均存在效率低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种应答分析方法，包括：

接收租户客户端输入的问题文本；

提取所述问题文本中的多级别提问特征，并依次识别各级别提问特征的提问意图，得到所述问题文本对应的多级别提问意图；

根据所述多级别提问意图的级别排序顺序，依次从预置企业知识图谱中选取与各级别提问意图相关联的应答节点并确定各所述应答节点之间的应答逻辑关系；

基于所述应答逻辑关系，获取所述多级别应答节点对应的目标数据，并采用所述目标数据对对应的多级别应答节点进行映射替换，得到所述问题文本对应的应答分析结果；

对所述应答分析结果进行可视化处理，并将可视化处理后的应答分析结果返回至所述租户客户端。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述通过预置意图识别模型对所述问题文本对应的多级别提问意图进行识别包括：

依次识别各级别提问特征的初始提问意图，并根据各所述初始提问意图，判别所述意图识别模型对所述问题文本的识别程度；

若识别程度为识别成功，则对各所述初始提问意图进行分级处理，得到所述问题文本对应的多级别提问意图。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，在所述根据各所述初始提问意图，判别所述意图识别模型对所述问题文本的识别程度之后，还包括：

若识别程度为识别模糊，则根据各所述初始提问意图，推送相关问题至所述租户客户端，以确认所述问题文本的真实提问意图；