一种数据交互方法、装置及系统与流程

本发明涉及数据交互领域，尤其涉及一种数据交互方法、装置及系统。

背景技术：

随着信息技术的发展，数据交互中的数据的来源越来越丰富。例如，对应于短信、网页、不同的通信软件等渠道，可以有不同的数据。在现有技术中，每个渠道的交互方法通常对应于不同的渠道的独立系统，若本渠道的独立系统中没有与数据请求匹配的反馈内容，则无法得到其他渠道的独立系统中的对应反馈内容，准确性和效率较低。

技术实现要素：

本发明解决的技术问题是提升数据交互方法的准确性和效率。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种数据交互方法，包括：识别数据请求的渠道标识；根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，所述多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库存储有针对不同渠道的反馈内容；基于查询的结果，生成反馈数据；发送所述反馈数据至接收所述数据请求的渠道，以响应所述数据请求。

可选的，基于渠道标识数据库识别所述数据请求的渠道标识，所述渠道标识数据库存储有数据请求与渠道标识的对应关系。

可选的，查询多渠道数据库之前，还包括：建立所述渠道标识与数据子库之间的一一对应关系；根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库包括：如果识别出所述数据请求的所述渠道标识，则选择所述渠道标识对应的数据子库；根据所述数据请求查询选择的数据子库。

可选的，根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库还包括：若在所述选择的数据子库中查询失败，则根据所述数据请求，在所述多个数据子库中的其它数据子库中进行查询。

可选的，所述基于查询的结果，生成反馈数据包括：

确定所述渠道标识指向的渠道支持的数据类型；

基于查询的结果，生成适应于所述数据类型的反馈数据。

可选的，根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库包括：如果未识别出所述数据请求的所述渠道标识，则所述查询多渠道数据库包括：根据所述数据请求，查询每个所述数据子库。

可选的，所述反馈数据包括渠道指示信息，所述渠道指示信息用于指示查询的结果来源的子数据库。

可选的，当所述查询的结果来源于多个子数据库时，按照预设的优先级顺序对所述查询的结果进行排序，并基于排序后的所述查询的结果生成所述反馈数据。

可选的，当所述查询的结果来源于一个子数据库时，根据所述查询的结果生成所述反馈数据。

可选的，所述反馈数据为预设的通用数据类型。

可选的，所述通用数据类型包括文本。

可选的，所述数据子库中包括特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，所述根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，包括：

对数据请求的请求内容进行语义识别，以匹配数据子库中的特征语句；

查询数据子库中是否有所匹配的特征语句对应的解释语句，若有，则将所匹配的特征语句对应的解释语句作为所述查询的结果。

可选的，所述数据子库中包括知识点，每个知识点中包括所述特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，所述特征语句包括知识点的标准问和扩展问，所述解释语句包括知识点的答案。

可选的，所述数据库中各个所述数据子库共用所述特征语句。

可选的，所述数据库中各个所述数据子库分别包含相同的所述特征语句。

可选的，所述数据子库中存储有所述渠道支持数据类型，所述数据类型包括以下至少一种：文本以及多媒体。

可选的，从一渠道数据接口获取包括对应的渠道标识的数据请求，所述渠道数据接口连接以下渠道的任意一种或多种：微信渠道、短信渠道、网页渠道以及应用软件渠道。

本发明实施例还提供一种数据交互装置，包括：渠道标识识别单元，适于识别数据请求的渠道标识；多渠道数据库查询单元，适于根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，所述多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库存储有针对不同渠道的反馈内容；反馈数据生成单元，适于基于查询的结果，生成反馈数据。

可选的，渠道标识数据库，适于存储有数据请求与渠道标识的对应关系；所述渠道标识识别单元，适于基于渠道标识数据库识别所述数据请求的渠道标识。

可选的，所述数据交互装置还包括：对应关系建立单元，适于查询多渠道数据库之前，建立所述渠道标识与数据子库之间的一一对应关系；所述多渠道数据库查询单元，包括：数据子库选择子单元，适于如果识别出所述数据请求的所述渠道标识，则选择所述渠道标识对应的数据子库；对应数据子库查询子单元，适于根据所述数据请求查询选择的数据子库。

可选的，所述多渠道数据库查询单元，还包括：其他数据子库查询子单元，适于若在所述选择的数据子库中查询失败，则根据所述数据请求，在所述多个数据子库中的其它数据子库中进行查询。

可选的，所述反馈数据生成单元，包括：数据类型确定子单元，适于确定所述渠道标识指向的渠道支持的数据类型；反馈数据生成子单元，适于基于查询的结果，生成适应于所述数据类型的反馈数据。

可选的，所述多渠道数据库查询单元包括：全数据子库查询单元，适于如果未识别出所述数据请求的所述渠道标识，则所述查询多渠道数据库包括：根据所述数据请求，查询每个所述数据子库。

可选的，所述反馈数据包括渠道指示信息，所述渠道指示信息用于指示查询的结果来源的子数据库。

可选的，所述反馈数据生成单元，适于当所述查询的结果来源于多个子数据库时，按照预设的优先级顺序对所述查询的结果进行排序，并基于排序后的所述查询的结果生成所述反馈数据。

可选的，所述反馈数据生成单元，适于当所述查询的结果来源于一个子数据库时，根据所述查询的结果生成所述反馈数据。

可选的，所述反馈数据为预设的通用数据类型。

可选的，所述通用数据类型包括文本。

可选的，所述数据子库中包括特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，所述多渠道数据库查询单元包括：特征语句匹配单元，适于对数据请求的请求内容进行语义识别，以匹配数据子库中的特征语句；查询的结果生成单元，适于查询数据子库中是否有所匹配的特征语句对应的解释语句，若有，则将所匹配的特征语句对应的解释语句作为所述查询的结果。

可选的，所述数据子库中包括知识点，每个知识点中包括所述特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，所述特征语句包括知识点的标准问和扩展问，所述解释语句包括知识点的答案。

可选的，所述数据库中各个所述数据子库共用所述特征语句。

可选的，所述数据库中各个所述数据子库分别包含相同的所述特征语句。

可选的，所述数据子库中存储有所述渠道支持的数据类型，所述数据类型包括以下至少一种：文本以及多媒体。

可选的，从一渠道数据接口获取包括对应的渠道标识的数据请求，所述渠道数据接口连接以下渠道的任意一种或多种：微信渠道、短信渠道、网页渠道以及应用软件渠道。

本发明实施例还提供一种数据交互系统，包括所述数据交互装置，以及数据请求生成端，所述数据请求生成端适于生成所述数据请求。

可选的，所述数据请求生成端适于采用预设的协议发送所述数据请求；所述渠道标识识别单元适于通过所述预设的协议识别所述渠道标识。

可选的，所述数据请求生成端适于根据接收的渠道设置操作和请求操作，生成带有自定义渠道标识的请求数据。

与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：

在本发明实施例中，可以识别数据请求的渠道标识，根据渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，基于查询的结果生成反馈数据，并发送所述反馈数据至接收所述数据请求的渠道，以响应所述数据请求。由于本发明实施例中的多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库中存储有针对不同渠道的反馈内容，故根据多渠道标识的识别结果查询多渠道数据库，使得本发明实施例中的查询可以是对应于渠道标识的，也可以是并非对应于渠道标识的查询，从而可以使得查询的结果更加准确和全面。故在本发明实施例中，可以利用一次查询即可得到更加准确和全面的查询结果，而利用现有技术中的数据交互方法，得到同样的查询结果需要进行多次查询。由此，本发明实施例中的数据交互方法的准确性和效率更高。

进一步，在查询多渠道数据库之前建立所述渠道标识与数据子库之间的一一对应关系，如果识别出所述数据请求的所述渠道标识，则选择所述渠道标识对应的数据子库进行查询。由于识别标识是对应于数据请求的，若识别出数据请求中包括的渠道标识，则可以明确数据请求的渠道。由于不同的数据子库中存储的反馈内容是针对不同渠道的，故选择所述渠道标识对应的数据子库进行查询，针对性更强。

进一步，若在所述选择的数据子库中查询失败，则根据所述数据请求，在所述多个数据子库中的其它数据子库中进行查询。如此，可以在其它数据子库中包含对应所述数据请求的数据时，提供针对所述数据请求的答案，使得对数据请求的响应更为准确。

进一步，由于不同的渠道支持的可以支持不同的数据类型，例如可以支持文本、多媒体等数据类型中的一种或多种，故不同的数据子库中存储的反馈内容的数据类型是针对于渠道的。当在与渠道标识对应的数据子库中查询失败时，可以在其它数据子库中进行查询，但查询结果的数据类型可能并不是渠道标识执行的渠道所支持的数据类型。基于查询结果生成适应于渠道标识指向的渠道的反馈数据，可以使得反馈数据更加准确，并且可以使得用户体验更好。

进一步，若未识别出所述数据请求中包括所述渠道标识，可以根据所述数据请求，查询每个所述数据子库。通过查询每个数据子库，可以在数据库中任一数据子库中包含对应所述数据请求的反馈内容时，生成针对所述数据请求的反馈数据，从而可以使得反馈数据更加准确。

另外，本发明实施例还提供一种数据交互系统，包括所述数据交互装置以及数据请求生成端，所述数据请求生成端适于生成所述数据请求。由于数据交互装置是基于多渠道数据库生成反馈数据的，多渠道数据库包括多个数据子库，故数据请求生成端发送一次数据请求即能够接收到来自不同渠道的反馈数据，效率更高，反馈数据的准确性也更高。

附图说明

图1是本发明实施例中一种数据交互方法的流程图；

图2是图1中步骤S12的一种具体实现的流程图；

图3是图1中步骤S13的一种具体实现的流程图；

图4是图1中步骤S12的另一种具体实现的流程图；

图5是本发明实施例中一种数据库的结构示意图；

图6是本发明实施例中一种数据交互装置的结构示意图；

图7是图6中多渠道数据库查询单元62的一种具体实现的结构示意图；

图8是图6中反馈数据生成单元63的一种具体实现的结构示意图；

图9是图6中多渠道数据库查询单元62的另一种具体实现的结构示意图；

图10是本发明实施例中一种数据交互系统的结构示意图。

具体实施方式

如前所述，随着信息技术的发展，数据交互中的数据的来源越来越丰富。例如，对应于短信、网页、不同的通信软件等渠道，可以有不同的数据。在现有技术中，交互方法通常对应于不同的渠道，准确性和效率较低。

在本发明实施例中，可以识别数据请求的渠道标识，根据渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，基于查询的结果生成反馈数据，并发送所述反馈数据至接收所述数据请求的渠道，以响应所述数据请求。

由于本发明实施例中的多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库中存储有针对不同渠道的反馈内容，故根据多渠道标识的识别结果查询多渠道数据库，使得本发明实施例中的查询可以是对应于渠道标识的，也可以是并非对应于渠道标识的查询，从而可以得到对应不同渠道的查询结果，进而可以使得查询的结果更加准确和全面。

故在本发明实施例中，可以利用一次查询即可得到更加准确和全面的查询结果，若利用现有技术中的数据交互方法，得到同样的查询结果需要进行多次查询。由此，本发明实施例中的数据交互方法的准确性和效率更高。

为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

图1是本发明实施例中一种数据交互方法的流程图，具体可以包括如下步骤：

步骤S11，识别数据请求的渠道标识；

步骤S12，根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，所述多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库存储有针对不同渠道的反馈内容；

步骤S13，基于查询的结果，生成反馈数据；

步骤S14，发送所述反馈数据至接收所述数据请求的渠道，以响应所述数据请求。

其中，渠道标识用于识别数据请求的渠道，渠道标识可以根据接收数据请求的协议得到，也可以通过数据请求中携带的预设信息得到。

渠道指示数据请求的来源，渠道可以是以下任意一种或多种：微信渠道、短信渠道、网页渠道以及应用软件渠道。渠道标识可以是从渠道的数据接口获取的。

在一具体实现中，可以通过检索渠道标识数据库识别所述数据请求的渠道标识，在渠道标识数据库中可以存储有数据请求与渠道标识的对应关系。

渠道标识的识别结果可以分为成功识别或者识别失败，对应于不同的结果可以以不同的方式查询多渠道数据库。

以下结合图2对一种成功识别数据请求中包括的渠道标识的具体实现进行说明。

在图1中步骤S12之前，还可以包括预先建立所述渠道标识与数据子库之间的一一对应关系。图1中步骤S12可以包括：

步骤S21，如果识别出所述数据请求的所述渠道标识，则选择所述渠道标识对应的数据子库；

步骤S22，根据所述数据请求查询选择的数据子库。

由于识别标识是对应于数据请求的，若识别出数据请求中包括的渠道标识，则可以明确数据请求的渠道。由于不同的数据子库中存储的反馈内容是针对不同渠道的，故选择所述渠道标识对应的数据子库进行查询，针对性更强。

当在所述选择的数据子库中查询失败时，则可以根据所述数据请求，在所述多个数据子库中的其它数据子库中进行查询。如此，可以在其它数据子库中包含对应所述数据请求的数据时，提供针对所述数据请求的答案，使得对数据请求的响应更为准确。

参见图3，若在其它数据子库中查询到对应所述数据请求的数据，则图1中步骤S13可以包括：

步骤S31，确定所述渠道标识指向的渠道支持的数据类型；

步骤S32，基于查询的结果，生成适应于所述数据类型的反馈数据。

由于不同的渠道支持的可以支持不同的数据类型，例如可以支持文本、多媒体等数据类型中的一种或多种，故不同的数据子库中存储的反馈内容的数据类型是针对于渠道的。其中，多媒体可以包括图片、声音、视频等。

当在与渠道标识对应的数据子库中查询失败时，可以在其它数据子库中进行查询，但查询结果的数据类型可能并不是渠道标识执行的渠道所支持的数据类型。基于查询结果生成适应于渠道标识指向的渠道的反馈数据，可以使得反馈数据更加准确，并且可以使得用户体验更好。

在步骤S32的具体实现中，可以采用多种方式生成适应于渠道标识指向的渠道的反馈数据。

例如，当查询的结果的数据类型为图片，而渠道标识指向的渠道支持的数据类型仅有文本时，可以对图片进行字符识别，生成文本类型的数据。

或者，当查询的结果的数据类型为声音，而渠道标识指向的渠道支持的数据类型仅有文本时，也可以对声音进行语音识别，以生成文本类型的数据。

或者，当查询结果为多媒体，而渠道标识指向的渠道支持的数据类型仅有文本时，也可以生成超链接，通过上述超链接可以获取上述多媒体。

可以理解的是，若在其它数据子库中查询到对应所述数据请求的数据，也可以生成预设的通用数据类型的反馈数据，通用类型可以是文本。

如前所述，图1中步骤S12中的渠道标识的识别结果可以分为成功识别或者识别失败，若未识别出所述数据请求中包括所述渠道标识，则图1中步骤S12可以包括：根据所述数据请求，查询每个所述数据子库。

通过查询每个数据子库，可以在数据库中任一数据子库中包含对应所述数据请求的反馈内容时，生成针对所述数据请求的反馈数据，从而可以使得反馈数据更加准确。

在具体实施中，在与渠道标识对应的数据子库查询失败，查询其它数据子库时，或者在未识别出数据请求的渠道标识时，反馈数据可以包括渠道指示信息，所述渠道指示信息用于指示查询的结果来源的子数据库。

例如，当用户通过短信的渠道发送数据请求时，在对应于短信的数据子库中查询失败，则可以查询其它数据子库，例如可以查询对应于微信渠道的数据子库、对应于网页咨询的数据子库。若在查询对应于微信渠道的数据子库时查询成功，例如，当查询对应于微信渠道的数据子库时查询到对应于数据请求的数据，则可以在反馈数据中提示数据来源于微信平台。

当查询结果来源于多个数据子库时，可以按照预设的优先级顺序对所述查询的结果进行排序，并基于排序后的所述查询的结果生成所述反馈数据。

优先级顺序的设定可以根据不同数据子库中数据类型进行设定。例如，当成功识别渠道标识时，可以根据与渠道标识对应的数据子库的数据类型的相似度设置优先级，类型完全一致的数据子库的查询的结果优先级最高。

在具体实施中，在与渠道标识对应的数据子库查询失败，查询其它数据子库时，或者在未识别出数据请求的渠道标识时，若查询的结果来源于一个子数据库时，也可以根据所述查询的结果生成所述反馈数据。

当未识别出数据请求的渠道标识时，图1中步骤S13中生成反馈数据可以是生成预设的通用数据类型的反馈数据，通用数据类型可以是文本。

通用数据类型是指各个渠道通常均可以支持的数据类型，通过生成预设的通用数据类型的反馈数据，可以避免交互方法的对端用户无法正常获取反馈数据的情形。

本发明实施例中的数据子库中可以存储有特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，参见图4，图1中步骤S12中可以通过如下步骤实现：

步骤S41，对数据请求的请求内容进行语义识别，以匹配数据子库中的特征语句；

步骤S42，查询数据子库中是否有所匹配的特征语句对应的解释语句，若有，则将所匹配的特征语句对应的解释语句作为所述查询的结果。

在步骤S41的具体实现中，被匹配的数据子库可以是根据渠道标识的识别结果进行选取的，具体可以参见前文对渠道标识识别成功和识别失败的描述，在此不再赘述。

查询数据子库是否有匹配的特征语句对应的解释语句时，若有，则对应于前文描述的查询成功，若无，则对应于前文描述的查询失败，故在步骤S42的具体实现可以结合前文关于查询成功或查询失败的具体实现。

在具体实施中，所述数据子库中包括知识点，每个知识点中可以包括所述特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，所述特征语句包括知识点的标准问和扩展问，所述解释语句包括知识点的答案。

知识点最原始和最简单的形式就是平时常用的FAQ，一般的形式是“问-答”对。例如，“彩铃的资费”就是表达清晰的标准问描述。这里的“问”不应被狭义地理解为“询问”，而应广义地来理解一“输入”，该“输入”具有对应的“输出”。例如，对于用于控制系统的语义识别而言，用户的一个指令，例如“打开收音机”也应可以被理解为是一个“问”，此时对应的“答”可以是用于执行相应控制的控制程序的调用。

标准问用来表示某个知识点，主要目标是表达清晰，便于维护。如“彩铃的资费”就是表达清晰的标准问描述。标准问可以为语义表达式或自然语句。

用户在向机器输入时，最理想的情况是使用标准问，则机器的智能语义识别系统马上能够理解用户的意思。然而，用户往往并非使用的是标准问，而是标准问的一些变形的形式。例如，若对于收音机的电台切换的标准问形式是“换一个电台”，那么用户可能使用的命令是“切换一个电台”，机器也需要能够识别用户表达的是同一个意思。

因此，对于智能语义识别而言，知识库里需要有标准问的扩展问，该扩展问与标准问表达形式有略微差异，但是表达相同的含义。扩展问可以为用来表示某个知识点语义的语义表达式和自然语句集合。

语义表达式主要由词、词类以及他们的“或”关系构成，其核心依赖于“词类”，词类简单的理解即为一组有共性的词，这些词在语义上可以相似也可以不相似，这些词也可以被标注为重要或不重要。语义表达式与用户问句关系与传统的模板匹配有了很大的不同，在传统模板匹配中，模板和用户问句只是匹配与未匹配的关系，而语义表达式与用户问句之间关系是通过量化的值(相似度)来表示，同时这个量化的值与相似问句和用户问句之间的相似度是可以互相比较的。由于语义表达式要和相似问句一起参与相似度计算，所以模板语法的定义不宜复杂，但又要有足够的能力表达语义，以下说明语义表达式的具体组成和符号的表示。

为区分表达式中的词与词类，可以规定词类必须出现在方括号“[]”中，方括号中出现的词类一般为“狭义词类”，但是也可通过配置系统参数以支持“广义词类”。下面是一些简单表达式的示例：[飞信][如何][开通][介绍][彩信][业务][飞信]的[登录][方法][来电提醒][如何][收费]

可以利用“|”表示或的关系，在方括号中的词类可以通过“或”关系出现多次，这些“或”关系的词类会在计算相似度的时候以“展开”的方式单独计算。“展开”主要是根据“或”的意义将语义表达式展开成多个简单表达式的过程。如：[彩铃][开通]的[方法|步骤]可展开成“[彩铃][开通]的[步骤]”和“[彩铃][开通]的[方法]”两个简单的语义表达式。这类语义表达式的示例如下：[彩铃][开通]的[方法|步骤][怎样][查询|知道][PUK码][退订|撤销|关闭|停用][IP|17951][国内长途优惠包][来电提醒][功能费|月租费|信息费|通信费]

在方括号中的词类可以在结尾加入“？”，以表示非必要，即表示可出现也可以不出现，即非必要的关系，这种非必要关系的词类也同样会在计算相似度的时候以“展开”的方式单独计算。“展开”主要是将语义表达式中含有非必要的词类(或词类的“或组合”)展开成包含和不包含这个词类的两个简单语义表达式的过程。

例如：[介绍][手机视频][军事栏目][内容][什么？]可展开成“[介绍][手机视频][军事栏目][内容]”和“[介绍][手机视频][军事栏目][内容][什么]”两个简单语义表达式。这类语义表达式的示例如下：[彩铃][取消]的[方法|步骤？][介绍][手机视频][军事栏目][内容][什么？][介绍][12580？][生活播报][品质生活版][免费][业务？][怎样][开通][移动数据|流量|上网][100元][套餐？][短信]

可以通过“&”表示语义增强。在语义表达式的最左边出现“&”符号，可以在相似度计算中提高语义表达式内词类的权重。这类语义表达式往往可忽略用户问句中更多的词，匹配范围可以更广泛。这类语义表达式的示例如下：&[手机视频][优惠包|优惠]&[全网音乐盒][星光熠熠][1元][套餐]&[17951][移动IP电话][业务？]&[IP？][直通车][业务？]

多个词按照不同的顺序排列组合在一起后所表达的语义可能会是同一个意思，也可能是完全不同的意思，可以利用“()”表示有序。例如：怎么办理彩铃和彩铃怎么办理所表达的语义都是彩铃的办理方法。我们可以将语义表达式写成[怎么][办理][彩铃]，这个语义表达式包含上述的两种问法。但是美元兑换人民币汇率和人民币兑换美元汇率用同样的词所组成，但是所表达的语义却是不同的，智能客服系统需要针对这两个问题给出正确的回复。那此时我们需要使用()来表示词的有序组合的语义。如上述：美元兑换人民币汇率的语义表达式为([美元][兑换][人民币])[汇率]人民币兑换美元汇率的语义表达式为([人民币][兑换][美元])[汇率]

可以通过“*”表示加强词类权重。词类的语义标注，其中增加词类的权重标注为*，这种词类的权重提高是全局的，比如之前说的在运营商领域，彩铃这个词非常重要，并将其标注为重点词，那“彩铃”在智能客服系统中计算相似度时，权重就会相应的提高。但是某些词从专业领域的角度来看并不重要，但是在某些句子中却是非常重要的，此时可将该词在语义表达式中将其标注为重点词。

可以通过“@”表示命名实体。命令实体为系统在实体识别过程中提取的语义信息，可以看作是一种特殊的词类，但这种词类一般都是一个无限集合，比如时间、手机号码等，这些词类并不是词类库中存在的词类，因此为了区分和普通词类的区别，在“[]”中词类的前边加上“@”符号表示。这类语义表达式的示例如下：[查询][@手机号码][归属地][@时间]是[农历][几号][计算][@表达式]等于多少[查询][@月份]的[话费]。

知识点的具体内容可以是涉及不同领域的内容，例如，可以是优惠活动信息，此时特征语句和扩展语句可以是对优惠活动的询问，解释语句可以是优惠活动的具体内容，不同数据子库中可以存储不同渠道的活动信息。

参见图5，在本发明一实施例中，数据库中的各个所述数据子库共用所述特征语句。

图5示出了3个数据子库，数据子库51至53。可以看出，为了便于对特征语句对应的各渠道的解释语句的维护，数据子库51至53共用同样的特征语句，分别存储有各自的解释语句。在每个数据子库中，共用的特征语句与解释语句建立关联关系。应理解每个数据子库并不一定存储有所有特征语句对应的解释语句，可以有些数据子库中没有存储部分特征语句对应的解释语句。特征语句和解释语句的数量均是不做限定的。

利用如图5所示的数据库结构，图4中步骤S41中匹配数据子库中的特征语句可以是匹配共用的特征语句，在图4中步骤S42中，查询数据子库中是否有所匹配的特征语句对应的解释语句，则可以是在根据渠道标识的识别结果进行选择的数据子库中进行查询。

在本发明另一实施例中，为了便于对特征语句对应的各渠道的解释语句的维护，数据库中各个数据子库也可以分别包含相同的所述特征语句。即可以多渠道数据库中各个所述数据子库分别存储了相同的多个特征语句，而每个数据子库并不一定存储有所有特征语句对应的解释语句，可以有些数据子库中没有存储部分特征语句对应的解释语句。

在本发明实施例中，可以识别数据请求的渠道标识，根据渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，基于查询的结果生成反馈数据，并发送所述反馈数据至接收所述数据请求的渠道，以响应所述数据请求。由于本发明实施例中的多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库中存储有针对不同渠道的反馈内容，故根据多渠道标识的识别结果查询多渠道数据库，使得本发明实施例中的查询可以是对应于渠道标识的，也可以是并非对应于渠道标识的查询，从而可以使得查询的结果更加准确和全面。故在本发明实施例中，可以利用一次查询即可得到更加准确和全面的查询结果，若利用现有技术中的数据交互方法，得到同样的查询结果需要进行多次查询。由此，本发明实施例中的数据交互方法的准确性和效率更高。

参见图6，本发明实施例还提供一种数据交互装置，可以包括如下单元：

渠道标识识别单元61，适于识别数据请求的渠道标识；

多渠道数据库查询单元62，适于根据所述渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，所述多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库存储有针对不同渠道的反馈内容；

反馈数据生成单元63，适于基于查询的结果，生成反馈数据。

在具体实施中，渠道标识数据库中可以存储有数据请求与渠道标识的对应关系；所述渠道标识识别单元61，适于基于渠道标识数据库识别所述数据请求的渠道标识。

在具体实施中，所述交互装置还可以包括：对应关系建立单元64，适于查询多渠道数据库之前，建立所述渠道标识与数据子库之间的一一对应关。参见图7，图6中多渠道数据库查询单元62可以包括：

数据子库选择子单元71，适于如果识别出所述数据请求的所述渠道标识，则选择所述渠道标识对应的数据子库；

对应数据子库查询子单元72，适于根据所述数据请求查询选择的数据子库。

在查询多渠道数据库之前建立所述渠道标识与数据子库之间的一一对应关系，如果识别出所述数据请求的所述渠道标识，则选择所述渠道标识对应的数据子库进行查询。由于识别标识是对应于数据请求的，若识别出数据请求中包括的渠道标识，则可以明确数据请求的渠道。由于不同的数据子库中存储的反馈内容是针对不同渠道的，故选择所述渠道标识对应的数据子库进行查询，针对性更强。

继续参考图7，在具体实施中，图6中多渠道数据库查询单元62还可以包括：其他数据子库查询子单元73，适于若在所述选择的数据子库中查询失败，则根据所述数据请求，在所述多个数据子库中的其它数据子库中进行查询。

如此，可以在其它数据子库中包含对应所述数据请求的数据时，提供针对所述数据请求的答案，使得对数据请求的响应更为准确。

在具体实施中，参见图8，图6中反馈数据生成单元63可以包括：

数据类型确定子单元81，适于确定所述渠道标识指向的渠道支持的数据类型；

反馈数据生成子单元82，适于基于查询的结果，生成适应于所述数据类型的反馈数据。

由于不同的渠道支持的可以支持不同的数据类型，例如可以支持文本、多媒体等数据类型中的一种或多种，故不同的数据子库中存储的反馈内容的数据类型是针对于渠道的。其中，多媒体可以包括图片、声音、视频等。

当在与渠道标识对应的数据子库中查询失败时，可以在其它数据子库中进行查询，但查询结果的数据类型可能并不是渠道标识执行的渠道所支持的数据类型。基于查询结果生成适应于渠道标识指向的渠道的反馈数据，可以使得反馈数据更加准确，并且可以使得用户体验更好。

在具体实施中，图6中多渠道数据库查询单元62还可以包括：全数据子库查询单元(图未示)，适于如果未识别出所述数据请求中包括所述渠道标识，则所述查询多渠道数据库包括：根据所述数据请求，查询每个所述数据子库。

若未识别出所述数据请求中包括所述渠道标识，可以根据所述数据请求，查询每个所述数据子库。通过查询每个数据子库，可以在数据库中任一数据子库中包含对应所述数据请求的反馈内容时，生成针对所述数据请求的反馈数据，从而可以使得反馈数据更加准确。

在具体实施中，所述反馈数据中可以包括渠道指示信息，所述渠道指示信息用于指示查询的结果来源的子数据库。

在具体实施中，图6中的反馈数据生成单元63适于当所述查询的结果来源于多个子数据库时，按照预设的优先级顺序对所述查询的结果进行排序，并基于排序后的所述查询的结果生成所述反馈数据。

在具体实施中，在与渠道标识对应的数据子库查询失败，查询其它数据子库时，或者在未识别出数据请求的渠道标识时，图6中的反馈数据生成单元63还适于当所述查询的结果来源于一个子数据库时，根据所述查询的结果生成所述反馈数据。

在具体实施中，当未识别出数据请求的渠道标识时，或在与渠道标识对应的数据子库查询失败时，反馈数据可以为预设的通用数据类型。

通用数据类型是指各个渠道通常均可以支持的数据类型，通过生成预设的通用数据类型的反馈数据，可以避免交互方法的对端用户无法正常获取反馈数据的情形。在具体实施中，通用数据类型可以包括文本。

在具体实施中，数据子库中可以包括特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，参见图9，图6中多渠道数据库查询单元62可以包括：

特征语句匹配单元91，适于对数据请求的请求内容进行语义识别，以匹配数据子库中的特征语句；

查询的结果生成单元92，适于查询数据子库中是否有所匹配的特征语句对应的解释语句，若有，则将所匹配的特征语句对应的解释语句作为所述查询的结果。

在具体实施中，所述数据子库中包括知识点，每个知识点中包括所述特征语句和与所述特征语句对应的解释语句，所述特征语句包括知识点的标准问和扩展问，所述解释语句包括知识点的答案。标准问用来表示某个知识点，主要目标是表达清晰，便于维护。如“彩铃的资费”就是表达清晰的标准问描述。标准问可以为语义表达式和自然语句集合。扩展问为用来表示某个知识点语义的语义表达式和自然语句集合。

为了便于对特征语句对应的各渠道的解释语句的维护，在具体实施中，所述数据库中各个所述数据子库可以共用所述特征语句。即多渠道数据库中只存储了共用的多个特征语句，而每个特征语句分别对应所述各个所属数据子库中相应解释语句，多个数据子库中存储有特征语句与解释语句的对应关系，应理解每个数据子库并不一定存储有所有特征语句对应的解释语句，可以有些数据子库中没有存储部分特征语句对应的解释语句。

为了便于对特征语句对应的各渠道的解释语句的维护，在具体实施中，所述数据库中各个所述数据子库分别包含相同的所述特征语句。即可以多渠道数据库中各个所述数据子库分别存储了相同的多个特征语句，而每个数据子库并不一定存储有所有特征语句对应的解释语句，可以有些数据子库中没有存储部分特征语句对应的解释语句。在具体实施中，所述数据子库中存储有所述渠道支持的数据类型，所述数据类型包括以下至少一种：文本以及多媒体。

在具体实施中，可以从一渠道数据接口获取包括对应的渠道标识的数据请求，所述渠道数据接口连接以下渠道的任意一种或多种：微信渠道、短信渠道、网页渠道以及应用软件渠道。

本发明实施例还提供一种数据交互系统，其结构示意图参见图10，具体可以包括数据交互装置101以及数据请求生成端102。

数据交互装置101的具体实现可以参见前文所述，在此不再赘述。

数据请求生成端102适于生成本发明实施例中所述的数据请求。虽然图中仅示出一个，但数据请求102的数量可以是多个。

数据请求生成端102可以与数据交互装置101集成于同一服务器，以模拟实际应用，对数据交互装置101进行测试。

数据请求生成端102也可以是实际应用中的对端，例如可以是电脑、手机、平板、可穿戴设备等能够生成数据请求的智能设备。

用户可以对数据请求生成端102进行操作，以触发生成数据请求，并可以通过数据请求生成端102接收反馈数据。

数据请求生成端102可以通过渠道标识数据接口和通用系统数据接口与数据交互装置相连接，其中渠道标识数据接口可以用于接收渠道标识。

在具体实施中，可以通过通用系统数据接口传输用户自定义渠道标识。或者也可以根据数据请求的传输协议生成渠道标识，此时用于写入预设的渠道标识的字段也可以为空。

在本发明一实施例中，所述数据请求生成端102适于采用预设的协议发送所述数据请求；所述渠道标识识别单元61(参见图6)适于通过所述预设的协议识别所述渠道标识。

在本发明另一实施例中，所述数据请求生成端102适于根据接收的渠道设置操作和请求操作，生成带有自定义渠道标识的请求数据。

由于数据交互装置102是基于多渠道数据库生成反馈数据的，多渠道数据库包括多个数据子库，故数据请求生成端102发送一次数据请求即能够接收到来自不同渠道的反馈数据，效率更高，反馈数据的准确性也更高。

在本发明实施例中，可以识别数据请求的渠道标识，根据渠道标识的识别结果，查询多渠道数据库，基于查询的结果生成反馈数据，并发送所述反馈数据至接收所述数据请求的渠道，以响应所述数据请求。由于本发明实施例中的多渠道数据库包括多个数据子库，不同的数据子库中存储有针对不同渠道的反馈内容，故根据多渠道标识的识别结果查询多渠道数据库，使得本发明实施例中的查询可以是对应于渠道标识的，也可以是并非对应于渠道标识的查询，从而可以使得查询的结果更加准确和全面。故在本发明实施例中，可以利用一次查询即可得到更加准确和全面的查询结果，若利用现有技术中的数据交互方法，得到同样的查询结果需要进行多次查询。由此，本发明实施例中的数据交互方法的准确性和效率更高。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。