本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于语义解析的数据处理方法，以及基于语义解析的数据处理装置、电子设备、存储介质。
背景技术：
对于金融产品的线下实际销售过程中，销售人员需要与客户面对面沟通挖掘客户的信息和需求，并需要以手工的方式记录客户重要信息，如“房、车”等固定资产情况、家庭成员等情况，以及客户金融需求，以及期望的贷款总额、期望的利率水平等。在沟通完客户需求后，销售人员需手工检索相关的金融产品再予以推荐。推荐成功后，销售人员在协助客户申请金融产品的过程中，需要手工录入相关的客户信息，如客户姓名、贷款额度等相关信息。在当前销售过程完成后，本次与客户接触获得的重要客户信息(如客户理财风险偏好)没有完整留存，无法在后续的针对该客户的销售中查阅、参考。沟通、销售过程中信息的整理、填写都需要手动完成，工作效率低。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现要素：
本公开的目的在于提供一种基于语义解析的数据处理方法、基于语义解析的数据处理装置以及一种电子设备、存储介质，进而可以在一定程度上解决现有技术中存在的沟通过程中重要信息需要手动填写、整理的问题。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于语义解析的数据处理方法，所述方法包括：
获取音频数据，并对所述音频数据进行识别以获取对应的识别文本；
利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取纪要文本；
以所述纪要文本作为输入，利用已训练的产品推荐模型获取所述纪要文本对应的推荐结果。
本公开的一种示例性实施例中，所述推荐结果包括推荐列表；所述利用已训练的产品推荐模型获取所述纪要文本对应的推荐结果后，所述方法还包括：
判断是否存在对所述推荐列表的第一触发操作；
若存在对所述推荐列表的第一触发操作，则向所述纪要文本中提取目标信息以填写预设数据表。
本公开的一种示例性实施例中，所述利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取纪要文本包括：
利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取可识别数据；
将所述可识别数据添加至预设纪要模板以获取所述纪要文本。
本公开的一种示例性实施例中，所述将所述可识别数据添加至预设纪要模板以获取所述纪要文本后，所述方法还包括：
判断是否接收到对所述纪要文本的第二触发信息；其中所述第二触发信息包括修改操作和/或确认操作；
若存在对所述纪要文本的第二触发信息，则对所述纪要文本执行所述第二触发信息对应的操作。
本公开的一种示例性实施例中，获取所述纪要文本后，所述方法还包括：
按预设规则为所述纪要本文添加标签，并保存至预设存储器。
本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
判断是否存在一预设触发动作；
若判断存在所述触发动作，则根据所述触发动作开始音频操作。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于语义解析的数据处理装置，包括：
音频识别模块，用于获取音频数据，并对所述音频数据进行识别以获取对应的识别文本；
纪要转换模块，用于利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取纪要文本；
推荐模块，用于以所述纪要文本作为输入，利用已训练的产品推荐模型获取所述纪要文本对应的推荐结果。
本公开的一种示例性实施例中，所述装置还包括：
数据存储模块，用于按预设规则为所述纪要本文添加标签，并保存至预设存储器。
根据本公开的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的基于语义解析的数据处理方法。
根据本公开的第四方面，一种电子终端，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器被配置为执行上述任意一种基于语义解析的数据处理方法。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本公开的一种实施例中，上述的基于语义解析的数据处理方法，通过将业务员与客户的交流音频数据转化为识别文本，再对识别文本利用自然语言处理模型进行处理获取纪要文本，从而可以利用产品推荐模型获取纪要文本对应的推荐结果，从而实现通过音频数据自动的推荐相关产品，避免业务员手动检索相关产品，并提升产品推荐的准确度。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性示出本公开示例性实施例中一种基于语义解析的数据处理方法的示意图；
图2示意性示出本公开示例性实施例中一种数据表自动填写的方法的示意图；
图3示意性示出本公开示例性实施例中一种基于语义解析的数据处理装置的组成示意图；
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种基于语义解析的数据处理装置的另一种示意图；
图5示意性示出本公开示例性实施例中一种基于语义解析的数据处理方法的程序产品的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
在金融产品的线下的实际销售过程中，需要工作人员与客户面对面沟通挖掘客户的信息和需求，并需要以手工的方式记录客户重要信息以及具体的金融需求。在沟通完成后，工作人员需人工检索相关的金融产品再予以推荐。若推荐成功，再由工作人员在协助客户手工录入相关信息，如客户姓名、贷款额度等。此外，在当前销售过程完成后，本次与客户接触获得的重要客户信息，例如理财风险偏好等，并不能有效的留存，无法在后续的针对该客户的销售中查阅、参考。且整个销售过程中，信息的整理、填写都需要手动完成，工作效率低。
本示例实施方式中首先提供了一种基于语义解析的数据处理方法，以解决上述现有技术中存在的金融产品销售过程中信息整理、填写需要手动完成，且工作效率低的缺陷。参考图1中所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤s11，获取音频数据，并对所述音频数据进行识别以获取对应的识别文本；
步骤s12，利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取纪要文本；
步骤s13，以所述纪要文本作为输入，利用已训练的产品推荐模型获取所述纪要文本对应的推荐结果。
上述的基于语义解析的数据处理方法，通过将业务员与客户的交流音频数据转化为识别文本，再对识别文本利用自然语言处理模型进行处理获取纪要文本，从而可以利用产品推荐模型获取纪要文本对应的推荐结果，从而实现通过音频数据自动的推荐相关产品，避免业务员手动检索相关产品，并提升产品推荐的准确度。
下面，将参考附图及实施例对本示例实施方式中的上述方法的各个步骤进行更详细的说明。
步骤s10，根据触发操作开始录音。
本示例实施方式中，可以为用户提供一交互界面，该交互界面可以是智能终端的操作界面，例如手机或平板电脑的交互界面。并根据用户在交互界面的动作开始录音。具体来说，上述的步骤s10可以包括：
步骤s101，判断是否存在一预设触发动作；
步骤s102，若判断存在所述触发动作，则根据所述触发动作开始音频操作。
举例来说，上述的预设触发动作可以是用于指示开始录音的触发动作，例如对交互界面上预设虚拟控件的点击或选中操作等。当检测到用户在交互界面上发生该触发动作时，便可以调用智能终端的录音功能，并开始录音。
举例来说，当销售人员与客户开始面对面沟通，或者进行视频会议或电话会议时，便可以通过在交互界面上进行操作进而触发录音操作。沟通内容可以包括例如：固定资产情况、家庭成员等情况等；也可以是客户金融需求，例如期望的贷款总额、期望的利率水平；或者理财产品的风险等级等等。
步骤s11，获取音频数据，并对所述音频数据进行识别以获取对应的识别文本。
本示例实施方式中，在开始录音后，便可以实时的获取音频数据，并进行语音识别，以获取对应的识别文本。例如，利用预设的lstm(longshort-termmemory，长短期记忆网络)模型对录音实时获取的音频数据进行文本识别。
在一些实施例中，对于音频数据的识别过程可以在执行录音动作的智能终端执行；或者，也可以在服务器端执行，例如智能终端在获取录音后的音频数据后，将录音数据发送至服务器端，从而在后台的服务器端对音频数据进行实时的识别，获取对应的识别文本。
步骤s12，利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取纪要文本。
本示例实施方式中，对于获取的识别文本，可以利用预设的自然语言处理模型(naturallanguageprocessing，nlp)对识别文本提取可识别数据，并根据可识别数据生成纪要文本。
具体来说，可以提供一纪要模板，并将提取的可识别数据添加至该纪要模板中，从而可以快速、准确的生成纪要文本。举例来说，可识别数据以及纪要模板中可以包括：客户基础信息，例如：姓名、年龄、家庭成员等；资产信息，例如固定资产、存款等；金融需求，例如保险、理财产品、贷款业务等；以及风险偏好，例如低风险、高风险。或者，还可以包括收益率、回报率等参数。此外，纪要模板还可以包括时间等信息，本公开对纪要模板的具体内容不做特殊限定。
此外，在本公开的其他示例性实施例中，在生成纪要文本后，上述的方法还可以包括：判断是否接收到对所述纪要文本的第二触发信息；其中所述第二触发信息包括修改操作和/或确认操作；若存在对所述纪要文本的第二触发信息，则对所述纪要文本执行所述第二触发信息对应的操作。
具体来说，在生成纪要文本后，可以将该纪要文本显示在交互界面上，供用户审阅。若用户在审阅纪要文本的过程中发现错误数据，则可以对纪要文本进行修改操作。或者，若纪要文本无错误，则可以用户可以对纪要文本的内容进行确认。
步骤s13，以所述纪要文本作为输入，利用已训练的产品推荐模型获取所述纪要文本对应的推荐结果。
本示例实施方式中，可以预先利用历史推荐数据训练机器学习模型以获取所述的产品推荐模型。举例来说，机器学习模型可以采用有监督式的机器学习模型，例如逻辑回归模型或决策树模型等，训练数据可以是历史成功推荐产品，以及对应的客户信息。
或者，在本公开的其他示例性实施例中，上述的训练数据还可以包括沟通纪要等数据。本公开对训练数据的具体内容不做特殊限定。
在获取纪要文本后，便可以将包含客户基础信息及需求信息的纪要文本，或者纪要文本中的部分关键数据输入已训练的产品推荐模型中，从而获取该客户对应的推荐结果。举例来说，在推荐金融产品时，推荐结果可以为推荐列表，在该推荐列表中可以包含多个可推荐产品的产品信息。产品信息可以包括产品名称，以及对应的详细信息等内容。通过将纪要文本的部分或全部信息发送至产品推荐模型，可以自动推荐相关产品，避免手动检索。且能够自动推荐匹配的金融产品，免去耗时的手工检索和查阅，同时提升产品推荐的准确性和有效性。
基于以上内容，在本示例性实施方式中，参考图2所示，上述的方法还可以包括：
步骤s211，判断是否存在对所述推荐列表的第一触发操作；
步骤s212，若存在对所述推荐列表的第一触发操作，则向所述纪要文本中提取目标信息以填写预设数据表。
举例来说，上述的第一触发操作可以是对推荐列表中具体产品的点击或选中操作等。当存在该第一触发操作时，则表示客户已选定具体的产品，此时便可以从纪要文本中提取目标信息并填写至预设的数据表格中，例如申请表或信息录入表等。从而实现对客户信息的自动识别和录入。提升录单速度。
此外，在本公开的其他示例性实施例中，上述的方法还可以包括：
步骤s22，按预设规则为所述纪要本文添加标签，并保存至预设存储器。
本示例实施方式中，上述的标签信息可以包括客户id、证件号码或者电话号码等；此外，还可以包客户等级等信息。在生成纪要文本后，或者在填写数据表之后，便可以为纪要文本添加上述的标签，并进行保存。
另外，还可以建立各客户纪要文本与数据表格的映射关系，将纪要文本与数据表格同时保存，从而便于后续对数据进行检查、校验或更改等操作。
综上所述，本示例性实施方式中的上述方法，可以在终端侧或服务器端执行。在开始录音后，便可以实时的对音频数据进行识别，获取对应的识别文本，并生成对应的纪要文本，从而可以将工作人员与客户交流过程中的重要信息自动保存，避免遗漏重要信息。另外，也可以有效的避免人工撰写沟通纪要时造成的沟通过程被打断的情况。通过利用产品推荐模型根据沟通纪要为客户推荐产品，可以实时的向客户推荐适合客户的金融产品，不需手动检索，从而提升工作效率，并能保证产品推荐的准确性。在客户选定产品后根据纪要文本自动填写预设的数据表，可以实现自动填写信息，在加快数据录入速度的同时，有效的提升客户体验。通过将沟通纪要，以及对应客户端数据表进行保存，可以方便工作人员在后续二次触客、n次触客中可以方便查阅相关数据并提供参考，进而提升产品推荐的成功率。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。
进一步的，本示例实施方式中，还提供了一种基于语义解析的数据处理装置30。参考图3中所示，装置30可以包括：音频识别模块301、纪要转换模块302以及推荐模块303。其中：
所述音频识别模块301可以用于获取音频数据，并对所述音频数据进行识别以获取对应的识别文本。
所述纪要转换模块302可以用于利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取纪要文本。
所述推荐模块303可以用于以所述纪要文本作为输入，利用已训练的产品推荐模型获取所述纪要文本对应的推荐结果。
在本公开的一种示例性实施例中，上述的装置30还可以包括：数据存储模块(图中未示出)。
所述数据存储模块可以用于按预设规则为所述纪要本文添加标签，并保存至预设存储器。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。作为模块或单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现木公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述信息提示方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图4显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元610、上述至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤s11，获取音频数据，并对所述音频数据进行识别以获取对应的识别文本；步骤s12，利用预设的自然语言处理模型对所述识别文本进行处理以获取纪要文本；步骤s13，以所述纪要文本作为输入，利用已训练的产品推荐模型获取所述纪要文本对应的推荐结果。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品500，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。