本发明涉及金融行业的智能客服，尤其涉及一种用于金融行业智能客服的语义识别方法、装置及电子设备。
背景技术：
1、随着人工智能、大数据、云计算等高新技术蓬勃发展，金融行业逐渐发生了变革。除此之外，人工服务成本不断增加、服务效率低以及智能化程度低也使得银行业的转型迫在眉睫。
2、为了提升服务感知、服务效率、降本增效，智能客服应运而生。智能客服可自动回答客户问题、引导客户输出意图、话务分流等来提升客户体验，从而加快金融行业数字化转型步伐。
3、智能客服在应用时，需要在对话场景中对对话人的语义识别并做出相关正确的回应。现有的智能客服在语义识别时，通常采用基于关键词的精确或模糊匹配方法，当存在大规模的金融数据和场景时，现有的语义识别方法存在检索速度慢、识别率低的问题。
4、因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本发明提供了一种用于金融行业智能客服的语义识别方法、装置及电子设备，旨在解决现有技术中当存在大规模的金融数据和场景时，现有的语义识别方法存在检索速度慢、识别率低的问题。
2、本发明的技术方案如下：
3、本发明第一实施例提供了一种用于金融行业智能客服的语义识别方法，所述方法包括：
4、获取用户输入的语句；
5、将所述语句输入元数据库进行分词操作，得到分词后的元数据；
6、基于所述元数据进行数据跳表族匹配操作，得到匹配的元数据跳表族，所述元数据跳表族包括至少一个跳表链；
7、获取与所述元数据跳表链匹配的元数据权重值，将元数据权重值最大的元数据跳表链作为目标跳表链；
8、基于目标跳表链，生成用户语句的语义识别结果。
9、进一步地，所述基于目标跳表链，生成用户语句的语义识别结果后，还包括：
10、基于所述语义识别结果获取对应的响应数据，将所述响应数据返回给用户。
11、进一步地，所述将所述语句输入元数据库进行分词操作，得到分词后的元数据前，包括：
12、预先生成元数据库，所述元数据库存储的元数据为不可分割的最小单位数据词。
13、进一步地，所述基于所述元数据进行数据跳表族匹配操作，得到匹配的元数据跳表族，包括：
14、预先生成元数据跳表族数据库，所述元数据跳表族数据库用于存储元数据跳表链；
15、获取所述元数据，将所述元数据与所述元数据跳表族数据库进行数据匹配，得到匹配的元数据跳表链；
16、将所述的元数据跳表链进行组合，得到匹配的元数据跳表族。
17、进一步地，所述获取与所述元数据跳表链匹配的元数据权重值，包括：
18、获取预先生成的元数据权重猜测树；
19、将所述跳表族的所有跳表链，分别与所述元数据权重猜测树进行权重匹配；
20、根据权重匹配结果，得到各个跳表链的元数据权重值。
21、进一步地，所述基于所述语义识别结果获取对应的响应数据，将所述响应数据返回给用户，包括：
22、基于所述语义识别结果获取对应的答复指令，将所述答复指令对应的答复语句返回给用户。
23、进一步地，所述基于所述语义识别结果获取对应的响应数据，将所述响应数据返回给用户，包括：
24、基于所述语义识别结果获取对应的操作指令，执行所述操作指令，将操作指令对应和操作结果返回给用户。
25、本发明的另一实施例提供了一种用于金融行业智能客服的语义识别装置，装置包括：
26、数据获取模块，用于获取用户输入的语句；
27、分词模块，用于将所述语句输入元数据库进行分词操作，得到分词后的元数据；
28、数据匹配模块，用于基于所述元数据进行数据跳表族匹配操作，得到匹配的元数据跳表族，所述元数据跳表族包括至少一个跳表链；
29、权重匹配模块，用于获取与所述元数据跳表链匹配的元数据权重值，将元数据权重值最大的元数据跳表链作为目标跳表链；
30、语义识别模块，用于基于目标跳表链，生成用户语句的语义识别结果。
31、本发明的另一实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器；以及，
32、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
33、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的用于金融行业智能客服的语义识别方法。
34、本发明的另一实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的用于金融行业智能客服的语义识别方法。
35、有益效果：本发明实施例的用于金融行业智能客服的语义识别方法，通过元数据匹配及元数据跳表链获取核心元数据，再通过猜测权重树进行权重最大化匹配，从而达到最具想要的用户语义，并快速准确做出响应，提高智能客服的服务效率，提升用户体验。
1.一种用于金融行业智能客服的语义识别方法,其特征在于,所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标跳表链，生成用户语句的语义识别结果后，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述语句输入元数据库进行分词操作，得到分词后的元数据前，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述元数据进行数据跳表族匹配操作，得到匹配的元数据跳表族，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取与所述元数据跳表链匹配的元数据权重值，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义识别结果获取对应的响应数据，将所述响应数据返回给用户，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述语义识别结果获取对应的响应数据，将所述响应数据返回给用户，包括：
8.一种用于金融行业智能客服的语义识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器；以及，
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-7任一项所述的用于金融行业智能客服的语义识别方法。