一种物流知识智能问答系统及方法与流程

本发明涉及大数据处理的技术领域，具体涉及一种物流知识智能问答系统及方法。

背景技术：

随着网购文化日渐繁荣，物流行业蓬勃发展。而在物流、报关行业内，政策、热点的变化对业务的影响甚大，及时掌握行业热点趋势以及解读政策走向对企业、业务员而言十分重要。但由于行业从业人员知识水平不一，有丰富业务经验的业务员写作能力不过关，而写作能力强的可能行业知识不够，导致关务及物流行业知识无法有效沉淀。

现有的物流行业中，用户提问一般由客服人员进行回答，但客服人员对行业知识的存储量难以满足用于需求，这一缺陷在实际业务操作知识和热点政策知识上体现得尤为突出。物流及关务行业受政策及热点趋势的影响很大，而网络资讯良莠不齐，难以有效甄别真正的热点趋势，这些都对满足包括本领域从业人员在内的客户的提问需求造成了一定的困难。鉴于物流及关务行业受政策及热点趋势的影响很大，热点信息的时效性非常重要，但关务及物流行业知识及规范皆由政府部门从上而下发布，因此政策相关信息很难落地于实际问答操作，导致解答提问的质量和可靠性都大幅度降低。

中国专利申请cn105956809a公开了一种基于大数据的云实时推送物流信息监控管理系统，包括货站仓库信息管理系统、随车监控管理系统、大数据分析系统、大数据通讯网络系统、大数据服务器及跨域访问服务器，其中货站仓库信息管理系统分布在物料路线沿途各货站中，并通过大数据通讯网络系统与大数据分析系统连接，随车监控管理系统分布在各物流运输工具中，并通过大数据通讯网络系统与大数据分析系统连接，大数据分析系统通过大数据通讯网络系统分别与大数据服务器及跨域访问服务器连接。本发明一方面可对运输工具运行情况进行全程追踪监控，另一方面可各物流线路上货物资源分布情况进行监控，从而为运输工具运行调度及货物调配提供可靠的依据。现如今物流行业的技术研究方向集中于实际操作过程中信息及货物的获取、输出和追踪等，在物流行业知识积累、面向专业及业余用户的知识问答等仍存在较多空白。

中国专利申请cn105630938公开了一种智能问答系统，包括：一个以上问题输入模块，问题输入模块用来输入需要回答的问题，并对问题设定来源标识，所述来源标识中包含的大用户信息至少为两种以上，大用户下面还包括小用户，大用户之间是彼此独立的，不同的大用户之间的小用户是独立的；一个问题库；一个问题匹配模块；一个通用答案库；一个以上专业答案库；一个问题应答模块，根据问题匹配模块的匹配结果和问题的来源标识在专业答案库或通用答案库中找到相应问题的答案并根据来源标识将相应答案反馈给答案需要方。目前关于问答系统的研究趋于成熟，但都不能很好地应用于物流行业中，基于物流及关务行业的特性，从既定数据库或人工服务中均无法实现高质量的用户问答互动。

技术实现要素：

针对现有技术的不足，本发明的目的旨在提供一种物流知识智能问答系统及方法，主要应用于物流行业中，以解决现有问答系统不能高质量解答包括本领域从业人员在内的客户提问的问题，并保障问答系统所输出答案的时效性。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种物流知识智能问答系统，包括：

问答互动模块，用于接收来自用户端的提问；

专家助手子系统，包括专家管理模块和专家信息推送模块，专家管理模块基于专家数据进行专家画像，专家信息推送模块根据专家画像向专家推送提问，并将专家对提问的解答依原路径传送至用户端。

进一步地，本发明公开的物流知识智能问答系统还包括归类模块和数据存储模块，专家信息推送模块将提问和解答内容传送至归类模块，归类模块用于对提问和解答内容进行统一分类处理，数据存储模块用于根据归类模块的统一分类结果依类别存储数据。

进一步地，为了保障数据的时效性，数据存储模块还用于根据预设规则将所存储的信息分别设置为有效信息和过期信息，预设规则包括：a、对应于特定类别的信息遵循于对应的有效时间，该特定类别的信息经过有效时间后转为过期信息；b、数据存储模块从归类模块中接收到的更新信息与原有有效信息进行对比，当更新信息与原有有效信息的关键词相似度达到设定值时，则原有有效信息转为过期信息，更新信息替换原有信息作为有效信息。

进一步地，问答互动模块还用于根据提问内容在数据存储模块所存储的有效信息中提取答案并计算所提取答案与提问的匹配度，问答互动模块还用于根据该匹配度选择后续的数据传送模式：当匹配度达到第一阈值时，将该答案传送至用户端完成自动化解答；另有低于第一阈值的第二阈值，当匹配度低于第一阈值并不低于第二阈值时，将该答案传送至用户端，为了完善该答案同时将提问内容经专家助手子系统传送至人工端，人工端对提问的解答依原路径传送至用户端；当匹配度低于第二阈值时，直接将提问内容经专家助手子系统传送至人工端，人工端对提问的解答依原路径传送至用户端。

进一步地，本发明公开的物流知识智能问答系统还包括信息获取模块，信息获取模块用于从云端获取热点信息并传送至归类模块，热点信息经归类模块进行统一分类处理后传送至数据存储模块中进行存储。

进一步地，本发明公开的物流知识智能问答系统还包括信息处理模块，信息处理模块和专家助手子系统在热点信息从信息获取模块至归类模块的过程中对其进行处理，具体地，信息处理模块用于接收来自信息获取模块的热点信息并对其进行原数据分类，完成原数据分类的热点信息传送至专家信息推送模块，专家信息推送模块根据专家画像向专家推送热点信息，并将专家对热点信息的解读分析和完成原数据分类的热点信息传送至归类模块；归类模块对完成原数据分类的热点信息和专家对热点信息的解读分析进行统一分类处理，数据存储模块根据归类模块的统一分类结果依类别存储数据。

进一步地，信息处理模块基于多个维度的属性特征对热点信息进行原数据分类。

进一步地，信息处理模块在对热点信息进行原数据分类之前，对热点信息在多个维度的属性特征分配对应的权重值。

进一步地，多个维度包括来源网站、来源目录、地点信息和阅读次数。

一种物流知识智能问答方法，包括如下步骤：

s0、专家管理模块基于专家数据进行专家画像；

s1、问答互动模块根据提问内容在数据存储模块中提取答案并计算所提取答案与提问的匹配度；

s1’、问答互动模块根据匹配度选择后续的数据传送模式：当匹配度达到第一阈值时，将该答案传送至用户端完成自动化解答；另有低于第一阈值的第二阈值，当匹配度低于第一阈值并不低于第二阈值时，将该答案传送至用户端，为了完善该答案同时将提问内容传送至专家信息推送模块；当匹配度低于第二阈值时，直接将提问内容传送至专家信息推送模块；

s2、专家信息推送模块根据专家画像选择专家推送提问；

s3、将专家对提问的解答依原路径推送至用户端。

进一步地，数据存储模块根据预设规则将所存储的信息分为有效信息和过期信息两种状态，设定规则包括：a、对应于特定类别的信息遵循于对应的有效时间，该特定类别的信息经过有效时间后转为过期信息；b、数据存储模块从归类模块中接收到的更新信息与原有有效信息进行对比，当更新信息与原有有效信息的关键词相似度达到设定值时，则原有有效信息转为过期信息，更新信息替换原有信息作为有效信息；

并且在s1中，问答互动模块根据提问内容在数据存储模块所存储的有效信息中提取答案。

本发明的有益效果在于：(1)通过专家助手子系统将用户提问推送至专家，由理论专家或实操专家进行解答，解决了现有技术中克服人员普遍不具备实操经验、不能解读热点资讯的问题；(2)专家助手子系统中包括了专家管理模块，通过专家管理模块对专家进行画像，将用户提问精准地推送至擅长对应领域的专家，使提问流向真正的“专家”，大大保障了解答质量；(3)通过云端获取热点信息，将热点信息分类、解读分析、再统一分类后存储至数据存储模块，人工端与用户端的问答内容也经处理后存储至数据存储模块，形成行业知识库，实现对物流行业知识的沉淀，为更深入的大数据挖掘提供了条件；(4)结合云端上的实时热点信息，数据存储模块(即数据库或答案库)根据预设规则自动化更新数据，使存储内容“与时俱进”，将原本高悬于屋梁的政策、法规等热点资讯落地于实际问答中，保障了问答系统输出答案的时效性，大大提高了系统的可靠性；(5)问答互动系统可根据提问内容从数据库中提取答案进行自动化解答，避免同样的问题重复推送，从人工回答逐步过渡到ai智能回答，节省专家人力成本。

附图说明

图1是本发明中一种物流知识智能问答系统的结构框图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：

实施例1

如图1所示，一种物流知识智能问答系统，包括信息获取模块、信息处理模块、专家助手子系统、归类模块、数据存储模块和问答互动模块：

连接云端的信息获取模块用于根据物流行业关键词以及信息源的预定义设置，通过爬虫技术从云端获取热点信息，热点信息包括与物流行业相关的政策信息及其衍生信息；信息获取模块还用于将完成预处理的热点信息传送至信息处理模块；

信息处理模块用于对热点信息进行筛选和原数据分类，对于符合特定关键词的热点新闻按照时间轴建立追踪索引，其中原数据分类采用决策树分类算法，具体为：提取热点信息在来源网站、来源目录、涉及行业、地点信息、阅读次数等维度的属性特征，对多个维度的属性特征分配对应的权重值，并通过orange等分析工具对热点信息进行归纳和原数据分类；信息处理模块将完成原数据分类的热点信息传送至专家助手子系统；

专家助手子系统用于连接系统和人工端，包括专家管理模块和专家信息推送模块，人工端面向理论专家和实操专家等行业专家，专家管理模块根据专家数据进行专家画像，专家数据包括基本信息，基本信息包括教育背景、所属细分行业、从业年限、行业经验和关注标签等，专家信息推送模块基于热点信息的原数据分类结果和专家画像向专家推送热点信息，专家信息推送模块还基于用户提问内容结合用户数据和专家画像向专家推送提问内容，该用户数据包括用户关注标签、用户对各专家的关联度(包括所属细分行业的关联度)与关注度等，使热点信息和用户提问流向真正的“专家”，以提高专家解读信息和解答提问的效率，专家对热点信息的解读分析、专家对用户提问的解答、该解答在用户端的反响记录也将作为专家管理模块进行专家画像的依据；专家助手子系统将人工端对提问的解答经问答互动模块传送至用户端，专家助手子系统还将完成原数据分类的热点信息、专家对热点信息的解读分析和问答内容传送至归类模块；在运行过程中，专家助手子系统还可通过对各项数据进行逻辑校验实现自我进化升级；

归类模块用于对完成原数据分类的热点信息、专家对热点信息的解读分析和由人工端完成解答的问答内容进行统一化分类处理，并将完成统一化分类处理的信息内容传送至数据存储模块，统一分类处理的类别选择包括实际操作类，对应于与实际业务操作相关的内容；

数据存储模块用于依类别存储信息，存储信息的类别也包括实际操作类；数据存储模块还用于根据预设规则将所存储的信息分别设置为有效信息和过期信息两种状态，预设规则包括：a、对应于特定类别的信息遵循于对应的有效时间，该特定类别的信息经过有效时间后转为过期信息；b、数据存储模块从归类模块中接收到的更新信息与原有有效信息进行对比，当更新信息与原有有效信息的关键词相似度达到设定值时，则原有有效信息转为过期信息，更新信息替换原有信息作为有效信息；

问答互动模块面向用户端，用于接收来自用户端的提问，依据提问内容从数据存储模块所沉淀的有效信息中提取答案并计算所提取答案与提问的匹配度，问答互动模块还根据匹配度选择后续的数据传送模式：当匹配度不低于第一阈值时，将该答案传送至用户端完成自动化解答；另有低于第一阈值的第二阈值，当匹配度低于第一阈值并不小于第二阈值时，将该答案传送至用户端，为了完善该答案同时将提问内容和用户数据一起传送至专家助手子系统，并由专家助手子系统将提问内容推送至人工端，人工端对提问的解答依原路径传送至用户端；当匹配度低于第二阈值时，直接将提问内容和用户数据一起传送至专家助手子系统，并由专家助手子系统将提问内容推送至人工端，人工端对提问的解答依原路径传送至用户端；其中第一阈值设为90％，第二阈值设为60％。

实施例2

一种物流知识智能问答方法，包括以下步骤：

s0、人工端面向专家，专家助手子系统包括专家管理模块和专家信息推送模块，专家管理模块根据专家数据采用迭代决策算法(gbdt)进行专家画像，专家数据包括基本信息，基本信息包括教育背景、所属细分行业、从业年限、行业经验和关注标签等；

s1、问答互动模块根据提问内容在数据存储模块所存储的有效信息中提取答案并计算所提取答案与提问的匹配度；

s1’、问答互动模块根据所提取答案与提问的匹配度选择后续的数据传送模式：当匹配度不低于第一阈值时，将该答案传送至用户端完成自动化解答；当匹配度低于第一阈值并不小于第二阈值时，将该答案传送至用户端，为了完善该答案同时将提问内容和用户数据一起传送至专家信息推送模块；当匹配度低于第二阈值时，直接将提问内容和用户数据一起传送至专家信息推送模块；

s2、传送至专家信息推送模块的提问携带了用户数据，用户数据包括用户关注标签、用户对各专家的关联度(包括所属细分行业的关联度)与关注度等，专家信息推送模块结合专家画像和用户数据选择专家推送提问；

s3、将专家对提问的解答依原路径推送至用户端；

s4、将经过专家助手子系统的提问和解答内容经归类模块进行统一分类处理，将完成统一分类的数据存储于数据存储模块中，数据存储模块根据预设规则将所存储的信息分别设置为有效信息和过期信息两种状态，预设规则包括：a、对应于特定类别的信息遵循于对应的有效时间，该特定类别的信息经过有效时间后转为过期信息；b、数据存储模块从归类模块中接收到的更新信息与原有有效信息进行对比，当更新信息与原有有效信息的关键词相似度达到设定值时，则原有有效信息转为过期信息，更新信息替换原有信息作为有效信息。

在进行s0～s4的同时，从云端获取热点数据并提炼成有用数据存储至数据存储模块中，具体包括以下步骤：

t1、信息获取模块根据物流行业关键词以及信息源的预定义设置从云端获取热点信息，并将进行预处理后的热点信息传送至信息处理模块，预处理的内容包括统一格式化、简单分类(如政策类、新闻类)和简单过滤(如有无违法关键字)等；

t2、信息处理模块采用决策树分类算法对热点信息进行原数据分类，具体为：提取热点信息在来源网站、来源目录、涉及行业、地点信息、阅读次数等维度的属性特征，对多个维度的属性特征分配对应的权重值，并通过orange等分析工具对热点信息进行归纳和原数据分类；专家信息推送模块基于热点信息的原数据分类结果和专家画像向专家推送热点信息，得到人工端对热点信息的解读分析，并将完成原数据分类的热点信息、专家对热点信息的解读分析传送至归类模块；

t3、归类模块对完成原数据分类的热点信息、专家对热点信息的解读分析进行统一化分类处理，完成统一化分类处理的信息依类别存储至数据存储模块。

对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。