[发明专利]一种基于任务主题词驱动的用户决策需求生成方法及应用

说明书

本申请公开了一种基于任务主题词驱动的用户决策需求生成方法及应用，该方法包括：获取用户描述文本语句并进行分词，得到需求描述词集合；在知识图谱中查询需求描述词集合中的每个分词对应的任务主题词节点，生成任务主题词集合；将任务主题词集合中的任务主题词作为中心节点，在知识图谱中查询与每个中心节点的关联路径最短的若干个关联节点，将关联节点对应的任务主题词加入任务主题词集合，形成新的词集合；从词集合中筛选出现频次大于预设值的任务主题词，输入预先训练的预测模型中，获得与每个任务主题词关联的需求语句并推荐给用户；本发明向用户推荐决策需求点，为用户制定需求清单，辅助用户在信息迷雾中发现、梳理高价值的信息或知识。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，更具体地，涉及一种基于任务主题词驱动的用户决策需求生成方法及应用。

背景技术

近年来，自然语言处理等人工智能技术发展迅猛，在各个工业、商业领域得到了广泛的应用。在如今各类数据量爆发的信息时代，不同领域平台的用户都会面临由于信息大量冗余而无法高效、快速作出决策的问题。例如，在商业购物平台的消费者用户面对五花八门的商品推荐时难以明确自身的购买需求等。因此，开发出准确的用户需求成为了近些年的研究热点。

目前开发用户需求主要有两类研究方向，一种是从用户出发建立用户画像，另一种是从产品出发建立产品画像。前者比较有代表性的研究包括施文幸等人提出了一种基于改进的萤火虫优化加权K-means算法的分层聚类的画像推荐模型，通过建立用户画像来分析一定区域内的用户电力业务需求；王仁武等人通过构建图书馆学术用户画像的信息行为标签和研究兴趣标签，来准确定位学术用户的信息需求，以此来提高用户的信息获取效率，同时提高图书馆学术资源推荐服务的质量。后者比较有代表性的研究包括谷莹等人提出了一种基于在线产品评论的竞争情报挖掘框架，从产品主题特征和用户情感态度特征两方面构建产品画像，帮助企业有效识别自身品牌及竞争对手的优势和劣势；李翔等人提出了一种基于SPSS和在线评论分析的产品用户需求洞察方法，通过对应产品特征和使用情景下的用户需求指标，导出产品属性要求及产品情景适应性要求，构建产品画像，解决了目前产品用户需求洞察中方法应用不足、缺乏客观性的问题。

然而，无论是从用户出发建立用户画像还是从产品出发建立产品画像，目前的用户需求开发大多都是以提高企业经济效益为目的，优化产品的设计与制造，很少能够真正从用户的角度出发，向用户推荐其可能会关注的需求点，帮助用户发现、梳理高价值的信息。

发明内容

针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于任务主题词驱动的用户决策需求生成方法及应用，通过搜集用户的历史需求点，构建用户需求语料库及知识图谱，基于任务主题词自动生成用户在决策时可能会关注的需求点，目的在于帮助用户发现、梳理高价值的信息或知识，解决用户在面临信息大量冗余的情况下，无法高效、快速作出决策的问题。

为实现上述目的，按照本发明的第一个方面，提供了一种基于任务主题词驱动的用户决策需求生成方法，其包括：

获取用户描述文本语句并进行分词，得到需求描述词集合；

在预先创建的知识图谱中查询所述需求描述词集合中的每个分词对应的任务主题词节点，生成任务主题词集合；

将所述任务主题词集合中的每个任务主题词作为中心节点，在知识图谱中查询与每个所述中心节点的关联路径最短的若干个关联节点，将所述关联节点对应的任务主题词加入任务主题词集合，形成新的词集合；

从所述词集合中筛选出现频次大于预设值的若干个任务主题词，并输入预先训练的预测模型中，获得与每个任务主题词关联的需求语句并推荐给用户。

2.如权利要求1所述的用户决策需求生成方法，其特征在于，所述知识图谱的创建过程包括：

将用户需求语料库中存储的每条用户需求文本语句进行抽象，获得用户需求文本语句对应的任务主题词，作为用户需求文本语句的主题词标签；