[发明专利]一种用于高校政策咨询的智能客服应答系统及方法

权利要求书

1.一种用于高校政策咨询的智能客服应答方法，其特征在于，包括以下步骤：

接入各个高校门户系统，接收用户特征和用户输入的问题信息，所述用户特征包括用户身份和学校；

对所述问题信息进行数据类型分析并将问题信息以文本形式传输给核心处理端；应用分词算法对所述问题信息进行分词处理，获取关键标签；根据所述关键标签进行数据搜索，推荐与关键标签相关的若干个标准问法；

对所述标准问法进行句法分析，并结合所述用户特征自动匹配答案；

所述根据所述关键标签进行数据搜索，推荐与关键标签相关的若干个标准问法，包括以下步骤：

追踪用户使用标准问法的全部轨迹，统计被选定标准问法的切换情况，构建状态转移矩阵T，所述状态转移矩阵T表示为：

其中，，表示由标准问法i切换到标准问法j的概率，计算状态转移矩阵T的概率分布；

调查并统计每次用户针对标准问法切换推荐方案的满意度，记作，表示由标准问法i推荐切换到标准问法j的用户满意度；

考核M个推荐切换标准问法的评分值，计算公式为：

；

对推荐切换标准问法的选择和顺序进行调整，令评分值高于预设值；

将重新选定后的推荐切换标准问法按照所述顺序在上一个标准问法获得匹配答案后自动推送显示。

2.根据权利要求1所述的一种用于高校政策咨询的智能客服应答方法，其特征在于，所述根据所述关键标签进行数据搜索，推荐与关键标签相关的若干个标准问法，包括以下步骤：

统计用户使用过的历史关键标签以及关于历史关键标签使用频次最高的标准问法，利用一个三元组的集合（u，i，b）表示，其中，u代表用户，i代表标准问法，b代表关键标签，用户u对标准问法i的命中率和热度表示为：，其中表示用户u命中过关键标签b的次数，表示标准问法i被命中过关键标签b的次数；

标准问法的命中率和热度越大，被推荐的优先级越高。

3.根据权利要求1所述的一种用于高校政策咨询的智能客服应答方法，其特征在于，所述应用分词算法对所述问题信息进行分词处理，获取关键标签包括以下步骤：

词形分析，对单词进行包括前缀和后缀的分析，切取标签；

词汇分析，对标签进行消岐处理，排除敏感词汇，保留关键标签；

其中，所述分词算法包括以下步骤：

根据jieba分词原理，基于前缀词典实现词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况，构成有向无环图；

采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合；

对于未登录词，采用基于汉字成词能力的 HMM模型，使用Viterbi 算法实现中文分词。

4.根据权利要求1所述的一种用于高校政策咨询的智能客服应答方法，其特征在于：

包括人工解答，所述人工解答步骤为：

将所述问题信息和分词处理后的关键标签指派给对应老师进行解答，当老师接收到推送的关键标签和问题信息后，进行人工解答并反馈，同时存储人工解答结果及对应关键标签和问题信息，其中，人工解答的问题信息经过处理后存储为标准问法。