一种基于知识图谱的智能助理的信息处理方法及装置与流程

本发明涉及一种人工智能技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的智能助理的信息处理方法及装置。

背景技术：

目前，在企业或者是在政府组织或者是学校中，有部分员工工作繁重，其相当一部分时间都消耗在了日常的重复性的工作中；而不能使得员工将大多数时间都集中在具有自主性的工作上；由于没有解放足够的人力使得其从事更有利于公司长远的发展方向的或者由于员工从事缺乏自主性的工作多，进而使得企业需要雇佣更多的人，增加企业的用人成本；因此，设计一种能够进一步解放人力的方案成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种智能助理的信息处理方法，其能进一步提高企业内各员工的工作效率。

本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能进一步提高企业内各员工的工作效率。

本发明的目的之三在于提供一种计算机可读存储介质，其能进一步提高企业内各员工的工作效率。

本发明的目的之一采用如下技术方案实现：

一种基于知识图谱的智能助理的信息处理方法，包括如下步骤：

接收步骤：接收系统内发送的触发操作；所述系统为基于知识图谱的组织架构系统；

反馈步骤：根据触发操作依据智能助理的自身知识模型向对应触发操作的发起者或者是触发操作的指定者发送反馈操作；所述组织架构内各人员均配置有对应的智能助理，且每人配置智能助理的数量为一个，所述智能助理用于存储与各人员相关的自身知识模型。

进一步地，所述自身知识模型的构建通过如下步骤实现：

采集第一用户在本系统上的所有操作；

通过深度神经网络对接收到的操作进行训练以得到自身知识模型，所述自身知识模型存储有与第一用户与其余用户之间的关系。

进一步地，所述触发操作为发起聊天操作、发起成立项目组操作、发起知识分享操作、项目进度撰写操作、项目时间节点确认操作、组织架构确认操作中的一种或者多种。

进一步地，在所述发送反馈操作之前还包括如下步骤：

将反馈结果发送至第一用户处进行确认，当第一用户点击确认之后再执行发送反馈操作；若第一用户对反馈结果进行修改，则将修改后的反馈内容作为最终的反馈结果，并将最终的反馈结果作为样本送入智能助理的自身知识模型中进行训练。

进一步地，当所述触发操作为聊天操作时，所述根据触发操作依据智能助理的自身知识模型向对应触发操作的发起者或者是触发操作的指定者发送反馈操作具体为：

获取第一用户与聊天发起者的关系以及聊天发起者发送的聊天内容，并调取对应的聊天模型；

根据聊天发起者发送的聊天内容以及聊天模型反馈回复内容至聊天发起者。

进一步地，所述组织架构的构建通过如下步骤实现：

获取步骤：获取用于描述组织架构的语料信息，并对获取到的语料信息进行知识抽取，所述知识抽取包括实体抽取和关系抽取；

抽取步骤：根据抽取到的知识构建实体集合和关系集合；

模板生成步骤：采用三元组模型对实体集合和关系集合进行处理并通过图数据库以生成组织架构模板。

进一步地，在模板生成步骤之后还包括架构生成步骤：根据选择的组织架构模板以及接收到的人员信息，将人员信息与对应岗位名称进行关联或替换以作为对应组织的标准架构，且所述人员信息与智能助理一一对应。

进一步地，当所述触发操作为组织架构确认操作时，所述根据触发操作依据智能助理的自身知识模型向对应触发操作的发起者或者是触发操作的指定者发送反馈操作具体为：

当智能助理的反馈结果为是时，将通过确认的替换的组织架构替换原有的组织架构；

当智能助理的反馈结果为否时，保留原组织架构不对其进行信息更新。

进一步地，在获取步骤中，所述实体为机构；其中，所述机构为企业组织、政府组织、事业单位、社会团体、公益组织中的一种；或者在获取步骤中，所述实体为机构；其中，所述机构为各部门、各中心、各事业部、委员会、总裁办公室中的一种或者多种或者所述机构为教育厅、公安厅、科技厅、文化厅、商务厅、财政厅、国土资源厅、农业委员会、水利厅中的一种或者多种或者所述机构为党委、校长、工会、团委、教导处、人事科、理学院、工学院、文学院、艺术学院中的一种或者多种；所述关系为隶属关系、平行关系或者不相关；

所述语料信息来源于用户构建的语料库或者从抽取到的各组织架构的信息，所述语料库中存储有所有与组织架构构建的相关的语料信息，所述语料信息包括通用语料和组织描述类专用语料，采用多模式匹配算法抽取语料信息中的特征词。

本发明的目的之二采用如下技术方案实现：

一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明目的之一中任意一项所述的一种基于知识图谱的智能助理的信息处理方法。

本发明的目的之三采用如下技术方案实现：

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明目的之一中任意一项所述的一种基于知识图谱的智能助理的信息处理方法。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：

本发明的基于知识图谱的智能助理的信息处理方法通过为企业内各员工设置一智能助理，通过不断学习模拟员工的工作内容习惯进而对其工作经验提取和加工，从而进一步解放员工的劳动力，并可以为其他的员工提供参考模板以提升公司整体效益。

附图说明

图1为实施例一的基于知识图谱的智能助理的信息处理方法；

图2为实施例一中的组织架构的结构图；

图3为实施一中的经过赋值的组织架构的结果示意图；

图4为实施例一中的组织架构构建的一具体流程图；

图5为实施例一中的组织架构生成的一具体流程图。

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，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

实施例一

如图1所示，本实施例提供了一种基于知识图谱的智能助理的信息处理方法，包括如下步骤：

s1：接收系统内发送的触发操作；所述系统为基于知识图谱的组织架构系统；在本实施例中，所述触发操作为发起聊天操作、发起成立项目组操作、发起知识分享操作、项目进度撰写操作、项目时间节点确认操作、组织架构确认操作中的一种或者多种；除了上述列举出的触发方式之外，还可以是其他能在系统上进行操作的方式。

s2：根据触发操作依据智能助理的自身知识模型向对应触发操作的发起者或者是触发操作的指定者发送反馈操作；所述组织架构内各人员均配置有对应的智能助理，且每人配置智能助理的数量为一个，所述智能助理用于存储与各人员相关的自身知识模型。在本实施例中，智能助理的权限较大，其被允许获取与用户相关的所有信息以为对应用户提供服务。通过所述智能助理以及基于知识图谱的组织架构其可以为用户发现更多潜在相关关系以及挖掘企业内各员工的潜在价值，为企业用人提供指导。

在本实施例中，所述自身知识模型的构建通过如下步骤实现：

采集第一用户在本系统上的所有操作；这里的操作可以是移动、点击、撰写完成的文稿等等，这些都是智能体对其进行分析训练的基础，当第一用户所进行的操作越多，也即是样本越丰富的时候，构建得到知识模型也就越健壮。

通过深度神经网络对接收到的操作进行训练以得到自身知识模型，所述自身知识模型存储有与第一用户与其余用户之间的关系。除了存储有与用户自身相关的数据之外，该模型还存储有与组织架构内其他用户之间的关系，这样在进行信息分发以及反馈时，则可以更为的迅速和准确。

更为优选地，在所述发送反馈操作之前还包括如下步骤：

将反馈结果发送至第一用户处进行确认，当第一用户点击确认之后再执行发送反馈操作；若第一用户对反馈结果进行修改，则将修改后的反馈内容作为最终的反馈结果，并将最终的反馈结果作为样本送入智能助理的自身知识模型中进行训练。这一步主要是为了进行信息确认，由于在智能助理的使用过程中，难免会出现其得到的反馈结果并不是用户需求的反馈结果，如果直接依照这样的内容进行发送，则并没有起到协助员工工作的目的。因此，在本实施例中还设置了确认步骤，只有当用户确认了之后，才可以将信息发送出去；如果需要修改，则将修改后的内容反馈至自身知识模型中来进行进一步地训练，以使得模型更符合用户的预期。

更为优选地，当所述触发操作为聊天操作时，所述根据触发操作依据智能助理的自身知识模型向对应触发操作的发起者或者是触发操作的指定者发送反馈操作具体为：

获取第一用户与聊天发起者的关系以及聊天发起者发送的聊天内容，并调取对应的聊天模型；

根据聊天发起者发送的聊天内容以及聊天模型反馈回复内容至聊天发起者。比如当第一用户是项目经理，聊天发起者是项目成员时，其发送的聊天内容为项目进展；由于该项目经理的智能助理知晓其关系，故而在回复时，直接依据项目成员发送的项目进展并抽取该项目经理自身撰写的项目进展表，将两者进行比对，进而实现对项目成员的回复。

除了上述聊天回复之外，智能助理还可以对项目经理管理整个项目周期进行监控，其可以从最开始项目组构建、项目节点把控、项目进展推进、项目报告撰写以及项目结果验收等多个方面进行监测训练，从而实现全方位的模拟；由于智能体具备一定的自主性，在其不断模拟项目经理的过程中，其也不断的进化升级从而形成一个项目经理模板，如果该项目经理足够优秀，则可以生成足够符合企业期待的智能体，进而帮助企业进行项目规划，进而减少对人的依赖。

在本实施例中，更为优选地，如图4所示，所述组织架构的构建通过如下步骤实现：

s101：获取用于描述组织架构的语料信息，并对获取到的语料信息进行知识抽取，所述知识抽取包括实体抽取和关系抽取；在获取步骤中，所述实体为机构；其中，所述机构为各部门、各中心、各事业部、委员会、总裁办公室中的一种或者多种或者所述机构为教育厅、公安厅、科技厅、文化厅、商务厅、财政厅、国土资源厅、农业委员会、水利厅中的一种或者多种或者所述机构为党委、校长、工会、团委、教导处、人事科、理学院、工学院、文学院、艺术学院中的一种或者多种；所述关系为隶属关系、平行关系或者不相关s102：根据抽取到的知识构建实体集合和关系集合；

s103：采用三元组模型对实体集合和关系集合进行处理并通过图数据库以生成组织架构模板。

上述为具体架构模板的构建，当需要生成与企业信息对应的架构图时，如图5所示，其还包括步骤s104：根据用户选择的组织架构模板以及接收到的用户输入的人员信息，将人员信息与对应岗位名称进行关联或替换以作为对应组织的标准架构。

在本实施例中，更为优选地，所述语料信息来源于用户构建的语料库或者从抽取到的各组织架构的信息，所述语料库中存储有所有与组织架构构建的相关的语料信息，所述语料信息包括通用语料和组织描述类专用语料，采用多模式匹配算法抽取语料信息中的特征词。语料库的作用除了作为创建命名规则集合的词库之外，还有一个重要的作用是可以用于深度学习训练的样本库。

组织架构主要通过如图2所示组织架构模块生成得到，在本实施例中在组织架构模块有两个子模块，分别是模板生成器和命名规则。模板生成器可以根据需要灵活地生成各种不同形式的组织架构模板，图3所示只是其中的一种格式。经过模板生成的各种不同格式的模板被自动保存在模板库中，以供用户后续参考和选择使用。当一种组织架构的模板生成以后，模板生成器可以按照客户喜欢的顺序模式(缺省状态下，系统自定义的顺序是自顶向下和从左到右)定义实体，形成一个确定的实体序列集合：e＝{实体1，实体2，实体3，……,实体n}；

同理，根据实体与实体之间的关系的描述，采用与实体同样的规则，模板生成器将形成一个确定的关系序列集合，其具体表示如下：r＝{关系1，关系2，关系3，……,关系n}。通过上述序列集合即可完成对组织架构的基础构建。

在实施时具体，命名规则子模块的工作机制是抽取语料库中的词汇，形成一个实体集合，或者人为创建一个实体集合，将这个集合与模板中的步骤s3中的实体集合进行匹配。例如，根据某公司的组织架构，创建一个实体集合：e＝{董事会，总经理室，营销中心，……,客户服务部}；

同理，我们可以创建一个实体与实体关系的集合：r＝{隶属，隶属，隶属，……,隶属}；当我们令e＝e和r＝r时，则形成了如图3所示的组织架构图。

本实施例中的组织监控模块负责24小时不间断监测组织中的各类信息是否发生变化，如组织的名称、组织的结构、组织的隶属关系，组织中的岗位职能，以及人员等方面的信息是否发生变化。这一过程的完成是建立在两个数据库中的数据信息比对的基础上的，初始组织架构图生成以后，将这一图谱相关的信息存储在图数据库中作为标准数据，组织信息监测模块建立的数据源数据库则是24小时不断采集和汇集来自组织内部和外部的数据信息形成了监测数据库。标准数据库与监测数据库以设定的时间间隔作为阈值，24小时不间断地在两个数据库之间进行数据比对。当两边的数据比对后没有变化时，工作流程结束，当两个数据库中的数据发生变化是，组织信息监控模块将用新的信息替换初始组织架构图图中的对应信息，生成一张新的组织架构图。这张新生成的组织架构图将被发生给组织中授权对组织信息进行维护管理的监督者(例如行政部总监)，由其审核是否需要用新生成的初始组织架构图替换原来的图。如果不需要，流程结束；如果需要，以新的初始组织架构图覆盖原有的图，新的图变成了初始组织架构图。至此，初始组织架构图与组织信息监测模块再次建立起连接和工作机制。如此，系统不断循环往复，知识组织的建立和信息维护得以在无须人工干预的情况下持续动态、不间断地运行下去。

更为优选地，当所述触发操作为组织架构确认操作时，所述根据触发操作依据智能助理的自身知识模型向对应触发操作的发起者或者是触发操作的指定者发送反馈操作具体为：

当智能助理的反馈结果为是时，将通过确认的替换的组织架构替换原有的组织架构；当智能助理的反馈结果为否时，保留原组织架构不对其进行信息更新。也即是可以知晓，该智能助理可以为公司内的人事部门主管设置智能助理，通过不断学习人事部门主管是如何进行人事架构确认的来进行管理设置。

本发明的基于知识图谱的智能助理的信息处理方法通过为企业内各员工设置一智能助理，通过不断学习模拟员工的工作内容习惯进而对其工作经验提取和加工，从而进一步解放员工的劳动力，并可以为其他的员工提供参考模板以提升公司整体效益。

实施例二

实施例二公开了一种电子设备，该电子设备包括处理器、存储器以及程序，其中处理器和存储器均可采用一个或多个，程序被存储在存储器中，并且被配置成由处理器执行，处理器执行该程序时，实现实施例一的基于知识图谱的智能助理的信息处理方法。该电子设备可以是手机、电脑、平板电脑等等一系列的电子设备。

实施例三

实施例三公开了一种计算机可读存储介质，该存储介质用于存储程序，并且该程序被处理器执行时，实现实施例一的基于知识图谱的智能助理的信息处理方法。

当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。