基于NLP技术的精油配方配置方法及装置与流程

基于nlp技术的精油配方配置方法及装置
技术领域
1.本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于nlp技术的精油配方配置方法及装置。


背景技术：

2.精油通常分为很多种类，不同的精油具有不同的功效。如茶树精油，能够祛痘、祛印，调理皮肤油脂分泌；玫瑰精油具有平滑细纹、润哲肌肤、美白保湿等功效；薰衣草精油具有镇静安神、消炎祛痘的功效；葡萄籽精油具有抗氧化、抗衰老的功效。
3.现阶段，人们使用精油，都是通过凭借相关经验或者查阅相关资料，人工来配置精油配方，缺少智能化生成精油配方的技术。由于人工失误或者经验不足，导致精油配方配错，进而导致用户使用后产生不良反应。如何实现替代人工的精油配方配置具有现实的应用意义。


技术实现要素：

4.为此，本发明提供一种基于nlp技术的精油配方配置方法及装置，解决传统人工配置使用精油容易出错，精油配方准确性差的问题。
5.为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于nlp技术的精油配方配置方法，包括：
6.将精油成分的基本属性信息录入精油配方规则引擎，所述基本属性信息包括精油名称、化学成分、适用人体系统、功效、用法和注意事项；
7.把针对指定症状的精油配方信息录入所述精油配方规则引擎；
8.获取精油使用对象的身份信息，将精油使用对象的身份信息发送到所述精油配方规则引擎；
9.所述精油配方规则引擎根据精油成分的基本属性信息、针对指定症状的精油配方信息和精油使用对象的身份信息，采用nlp技术生成一份适用于精油使用对象的推荐精油配方。
10.作为基于nlp技术的精油配方配置方法优选方案，预先定义精油使用对象的身份信息字段，对精油使用对象的身份信息进行数据封装，并通过http协议接口发送到所述精油配方规则引擎；
11.精油使用对象的身份信息字段包括性别、年龄、症状和过敏物品。
12.作为基于nlp技术的精油配方配置方法优选方案，通过所述精油配方规则引擎进行精油配方准确性识别，包括：
13.提交精油使用对象的身份信息和精油配方到所述精油配方规则引擎；
14.所述精油配方规则引擎采用nlp技术，识别出精油使用对象的身份特征及精油配方方案；
15.根据预先配置的配方规则，采用nlp技术，识别出精油配方不合理之处。
16.作为基于nlp技术的精油配方配置方法优选方案，识别出的精油配方不合理之处包括：
17.采用词法分析和匹配方法，把http协议接口传递过来的精油配方和所述配方规则引擎库中预先配置的配方规则进行匹配校验，判断是否和精油使用对象的身份信息存在冲突点。
18.作为基于nlp技术的精油配方配置方法优选方案，查找精油配方中的每个精油特性及使用注意事项信息，依次和精油使用对象的身份信息进行匹配校验，针对有冲突的精油成分，将冲突点和冲突精油标记为一个缺陷点，记录到缺陷列表；
19.将所述缺陷列表中的每个缺陷点生成一个id和原文本进行对应，把每个缺陷点通过html标签以及样式语法包装成高亮文本；
20.将所述缺陷列表和经过处理的高亮文本返回给精油使用对象。
21.本发明还提供一种基于nlp技术的精油配方配置装置，包括：
22.精油成分信息录入模块，用于将精油成分的基本属性信息录入精油配方规则引擎，所述基本属性信息包括精油名称、化学成分、适用人体系统、功效、用法和注意事项；
23.精油配方信息录入模块，用于把针对指定症状的精油配方信息录入所述精油配方规则引擎；
24.使用对象信息处理模块，用于获取精油使用对象的身份信息，将精油使用对象的身份信息发送到所述精油配方规则引擎；
25.精油配方推荐模块，用于所述精油配方规则引擎根据精油成分的基本属性信息、针对指定症状的精油配方信息和精油使用对象的身份信息，采用nlp技术生成一份适用于精油使用对象的推荐精油配方。
26.作为基于nlp技术的精油配方配置装置优选方案，所述使用对象信息处理模块中，预先定义精油使用对象的身份信息字段，对精油使用对象的身份信息进行数据封装，并通过http协议接口发送到所述精油配方规则引擎；
27.精油使用对象的身份信息字段包括性别、年龄、症状和过敏物品。
28.作为基于nlp技术的精油配方配置装置优选方案，还包括：
29.精油配方准确性判断模块，用于通过所述精油配方规则引擎进行精油配方准确性识别；
30.所述精油配方准确性判断模块包括：
31.判断信息提交子模块，用于提交精油使用对象的身份信息和精油配方到所述精油配方规则引擎；
32.判断信息识别子模块，用于所述精油配方规则引擎采用nlp技术，识别出精油使用对象的身份特征及精油配方方案；
33.不合理识别子模块，用于根据预先配置的配方规则，采用nlp技术，识别出精油配方不合理之处。
34.作为基于nlp技术的精油配方配置装置优选方案，通过所述不合理识别子模块，采用词法分析和匹配方法，把http协议接口传递过来的精油配方和所述配方规则引擎库中预先配置的配方规则进行匹配校验，判断是否和精油使用对象的身份信息存在冲突点。
35.作为基于nlp技术的精油配方配置装置优选方案，通过所述不合理识别子模块查
找精油配方中的每个精油特性及使用注意事项信息，依次和精油使用对象的身份信息进行匹配校验；
36.所述精油配方准确性判断模块还包括：
37.缺陷记录子模块，用于针对有冲突的精油成分，将冲突点和冲突精油标记为一个缺陷点，记录到缺陷列表；
38.缺陷包装处理子模块，用于将所述缺陷列表中的每个缺陷点生成一个id和原文本进行对应，把每个缺陷点通过html标签以及样式语法包装成高亮文本；
39.包装结果返回子模块，用于将所述缺陷列表和经过处理的高亮文本返回给精油使用对象。
40.本发明具有如下优点：通过将精油成分的基本属性信息录入精油配方规则引擎，基本属性信息包括精油名称、化学成分、适用人体系统、功效、用法和注意事项；把针对指定症状的精油配方信息录入精油配方规则引擎；获取精油使用对象的身份信息，将精油使用对象的身份信息发送到精油配方规则引擎；精油配方规则引擎根据精油成分的基本属性信息、针对指定症状的精油配方信息和精油使用对象的身份信息，采用nlp技术生成一份适用于精油使用对象的推荐精油配方。同时还可以根据提交精油使用对象的身份信息和精油配方到精油配方规则引擎；精油配方规则引擎采用nlp技术，识别出精油使用对象的身份特征及精油配方方案；根据预先配置的配方规则，采用nlp技术，识别出精油配方不合理之处。本发明基于nlp技术，能够生成精油配方，节省了人工劳动力，并且能识别精油配方存在的问题，解决了纯靠人工调配精油配方，可能出现因为人工失误或者使用经验不足导致配方错误的问题，确保精油配方的准确性。
附图说明
41.为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，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，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
42.本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
43.图1为本发明实施例1中提供的基于nlp技术的精油配方配置方法核心步骤流程示意图；
44.图2为本发明实施例1中提供的基于nlp技术的精油配方配置方法中配方推荐技术路线示意图；
45.图3为本发明实施例1中提供的基于nlp技术的精油配方配置方法中配方不合理识别技术路线示意图；
46.图4为本发明实施例2中提供的基于nlp技术的精油配方配置装置示意图。
具体实施方式
47.以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
48.实施例1
49.参见图1和图2，本发明实施例1提供一种基于nlp技术的精油配方配置方法，包括以下步：
50.s1、将精油成分的基本属性信息录入精油配方规则引擎，所述基本属性信息包括精油名称、化学成分、适用人体系统、功效、用法和注意事项；
51.s2、把针对指定症状的精油配方信息录入所述精油配方规则引擎；
52.s3、获取精油使用对象的身份信息，将精油使用对象的身份信息发送到所述精油配方规则引擎；
53.s4、所述精油配方规则引擎根据精油成分的基本属性信息、针对指定症状的精油配方信息和精油使用对象的身份信息，采用nlp技术生成一份适用于精油使用对象的推荐精油配方。
54.本实施例中，步骤s1中，参见表1，把各个精油成分的精油名称、化学成分、适用人体系统、功效、用法和注意事项等信息录入精油配方规则引擎，即把各种精油基本属性信息结构化入库保存。
55.表1精油成分的基本属性信息结构化
[0056][0057]
本实施例中，步骤s2中，参见表2，把针对指定症状的精油配方信息录入所述精油配方规则引擎。
[0058]
表2精油配方信息
[0059][0060]
本实施例中，步骤s3中，预先定义精油使用对象的身份信息字段，对精油使用对象的身份信息进行数据封装，并通过http协议接口发送到所述精油配方规则引擎；
[0061]
精油使用对象的身份信息字段包括性别、年龄、症状和过敏物品。
[0062]
具体的，由精油配方规则引擎提供一个标准http协议接口，定义好接口需要传入的参数字段。参数如下：
[0063]
字段名称字段描述gender性别age年龄symptoms症状allergicitems过敏物品othersituations其他情况说明
[0064]
第三方系统可以按照此参数协议，将数据封装成json格式，通过http请求发送到精油配方规则引擎。
[0065]
本实施例中，精油配方规则引擎，根据精油使用对象的信息，以及提前录入的精油成分的基本属性信息、针对指定症状的精油配方信息，采用nlp技术，根据各种精油特性和配置规则，智能生成一份精油配方。
[0066]
具体的，精油配方规则引擎接收到第三方系统传递过来的参数，识别到精油使用对象的性别、年龄、症状等信息。首先根据症状到精油配方库中寻找到适合此症状的精油配方，然后获取精油配方中的注意事项，判断是否和精油使用对象的性别、年龄、过敏物品、其他情况说明有冲突的地方，如果有冲突，将不合适的精油配方移除，保留有效的精油配方作为输出结果。
[0067]
参见图3，本实施例中，还可通过所述精油配方规则引擎进行精油配方准确性识别，具体包括：
[0068]
t1、提交精油使用对象的身份信息和精油配方到所述精油配方规则引擎；
[0069]
t2、所述精油配方规则引擎采用nlp技术，识别出精油使用对象的身份特征及精油
配方方案；
[0070]
t3、根据预先配置的配方规则，采用nlp技术，识别出精油配方不合理之处。
[0071]
具体的，通过提交精油使用对象的身份信息和精油配方到精油配方规则引擎。精油配方规则引擎提供一个http协议接口，该接口需要传入精油使用对象的身份信息和精油配方信息。具体如下：
[0072][0073]
其中，精油配方规则引擎，采用nlp技术，识别出精油使用对象的特征以及精油配方方案。精油配方规则引擎首先通过nlp的分词技术和词干提取技术，提取到使用者的特征信息(例如：女、28岁、是孕妇、头痛)和精油配方的所涉及的精油以及使用方法。然后到精油基本属性信息库中查找配方中各个精油的特性以及使用注意事项。
[0074]
根据统提前内置好的配方规则，采用nlp技术，识别出配方不合理之处，比如上诉举例参数，精油使用者是孕妇，但是精油配方很明显和配方库中的“头痛(配方1)”所冲突，因为此配方孕妇禁用。
[0075]
本实施例中，识别出的精油配方不合理之处包括：采用词法分析和匹配方法，把http协议接口传递过来的精油配方和所述配方规则引擎库中预先配置的配方规则进行匹配校验，判断是否和精油使用对象的身份信息存在冲突点。查找精油配方中的每个精油特性及使用注意事项信息，依次和精油使用对象的身份信息进行匹配校验，针对有冲突的精油成分，将冲突点和冲突精油标记为一个缺陷点，记录到缺陷列表；将所述缺陷列表中的每个缺陷点生成一个id和原文本进行对应，把每个缺陷点通过html标签以及样式语法包装成高亮文本；将所述缺陷列表和经过处理的高亮文本返回给精油使用对象。
[0076]
具体的，首先采用词法分析和匹配方法，把http接口传递过来的精油配方和配方规则引擎中的内置精油配方进行匹配校验，判断是否和精油使用对象的身份信息存在冲突点。如果有冲突，将冲突点和整个配方文本标记为一个缺陷点，记录到缺陷列表。如果整个精油配方没有冲突，然后，再把精油配方中的每个精油的特性以及使用注意事项信息查找出来，依次和精油使用对象的身份信息进行匹配校验，针对有冲突的精油，把冲突点和具体的某个精油标记为一个缺陷点，记录到缺陷列表。如果配方正确无误，则缺陷列表为空。缺陷列表中的每个缺陷点会生成一个id和原文本进行对应。同时，需要把每个缺陷点通过html标签以及样式语法包装成高亮红色文本。最后将缺陷列表和经过处理的文本进行返回，如果该配方存在问题，用户则会很明显地看到一个红色标记的缺陷。
[0077]
综上所述，本发明通过将精油成分的基本属性信息录入精油配方规则引擎，基本属性信息包括精油名称、化学成分、适用人体系统、功效、用法和注意事项；把针对指定症状的精油配方信息录入精油配方规则引擎；获取精油使用对象的身份信息，将精油使用对象的身份信息发送到精油配方规则引擎；精油配方规则引擎根据精油成分的基本属性信息、针对指定症状的精油配方信息和精油使用对象的身份信息，采用nlp技术生成一份适用于精油使用对象的推荐精油配方。同时还可以根据提交精油使用对象的身份信息和精油配方
到精油配方规则引擎；精油配方规则引擎采用nlp技术，识别出精油使用对象的身份特征及精油配方方案；根据预先配置的配方规则，采用nlp技术，识别出精油配方不合理之处。本发明基于nlp技术，能够生成精油配方，节省了人工劳动力，并且能识别精油配方存在的问题，解决了纯靠人工调配精油配方，可能出现因为人工失误或者使用经验不足导致配方错误的问题，确保精油配方的准确性。
[0078]
需要说明的是，本公开实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本公开实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
[0079]
需要说明的是，上述对本公开的一些实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于上述实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
[0080]
实施例2
[0081]
参见图4，本发明实施例2还提供一种基于nlp技术的精油配方配置装置，包括：
[0082]
精油成分信息录入模块11，用于将精油成分的基本属性信息录入精油配方规则引擎，所述基本属性信息包括精油名称、化学成分、适用人体系统、功效、用法和注意事项；
[0083]
精油配方信息录入模块12，用于把针对指定症状的精油配方信息录入所述精油配方规则引擎；
[0084]
使用对象信息处理模块13，用于获取精油使用对象的身份信息，将精油使用对象的身份信息发送到所述精油配方规则引擎；
[0085]
精油配方推荐模块14，用于所述精油配方规则引擎根据精油成分的基本属性信息、针对指定症状的精油配方信息和精油使用对象的身份信息，采用nlp技术生成一份适用于精油使用对象的推荐精油配方。
[0086]
本实施例中，所述使用对象信息处理模块13中，预先定义精油使用对象的身份信息字段，对精油使用对象的身份信息进行数据封装，并通过http协议接口发送到所述精油配方规则引擎；
[0087]
精油使用对象的身份信息字段包括性别、年龄、症状和过敏物品。
[0088]
本实施例中，还包括：
[0089]
精油配方准确性判断模块21，用于通过所述精油配方规则引擎进行精油配方准确性识别；
[0090]
所述精油配方准确性判断模块21包括：
[0091]
判断信息提交子模块211，用于提交精油使用对象的身份信息和精油配方到所述精油配方规则引擎；
[0092]
判断信息识别子模块212，用于所述精油配方规则引擎采用nlp技术，识别出精油使用对象的身份特征及精油配方方案；
[0093]
不合理识别子模块213，用于根据预先配置的配方规则，采用nlp技术，识别出精油配方不合理之处。
[0094]
本实施例中，通过所述不合理识别子模块213，采用词法分析和匹配方法，把http协议接口传递过来的精油配方和所述配方规则引擎库中预先配置的配方规则进行匹配校验，判断是否和精油使用对象的身份信息存在冲突点。
[0095]
本实施例中，通过所述不合理识别子模块213查找精油配方中的每个精油特性及使用注意事项信息，依次和精油使用对象的身份信息进行匹配校验；
[0096]
所述精油配方准确性判断模块21还包括：
[0097]
缺陷记录子模块214，用于针对有冲突的精油成分，将冲突点和冲突精油标记为一个缺陷点，记录到缺陷列表；
[0098]
缺陷包装处理子模块215，用于将所述缺陷列表中的每个缺陷点生成一个id和原文本进行对应，把每个缺陷点通过html标签以及样式语法包装成高亮文本；
[0099]
包装结果返回子模块216，用于将所述缺陷列表和经过处理的高亮文本返回给精油使用对象。
[0100]
需要说明的是，上述装置各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术实施例1中的方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本技术方法实施例相同，具体内容可参见本技术前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
[0101]
实施例3
[0102]
本发明实施例3提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有基于nlp技术的精油配方配置方法的程序代码，所述程序代码包括用于执行实施例1或其任意可能实现方式的基于nlp技术的精油配方配置方法的指令。
[0103]
计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk、ssd))等。
[0104]
实施例4
[0105]
本发明实施例4提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；
[0106]
所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行实施例1或其任意可能实现方式的基于nlp技术的精油配方配置方法。
[0107]
具体的，处理器可以通过硬件来实现也可以通过软件来实现，当通过硬件实现时，该处理器可以是逻辑电路、集成电路等；当通过软件来实现时，该处理器可以是一个通用处理器，通过读取存储器中存储的软件代码来实现，该存储器可以集成在处理器中，可以位于所述处理器之外，独立存在。
[0108]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字
用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。
[0109]
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0110]
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。