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申请/专利权人：北京中科金有限元技术有限公司

摘要：本申请涉及智慧政务和人工智能技术领域，尤其提供一种应用于智慧政务的业务日志文本处理方法及系统，通过深度融合智慧政务日志集和用户行为数据，形成多维度、动态更新的政务知识库。这一创新技术不仅克服了传统方法在信息来源单一、更新滞后等方面的不足，还能够根据实时用户行为数据，对业务需求进行精准跟踪和预测。通过本申请实施例，能够更加智能地响应用户需求，提升服务效率和用户满意度。同时，本申请实施例还具有自我优化的能力，可以根据实际运行中的训练误差，不断调整和优化结构化文本处理网络的网络变量，以适应政务服务需求的不断变化。这一技术方案为智慧政务的持续发展提供了强有力的技术支持。

主权项：1.一种应用于智慧政务的业务日志文本处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取先验智慧政务日志集和所述先验智慧政务日志集的训练标注，所述先验智慧政务日志集包括第一业务日志训练文本和第二业务日志训练文本，所述训练标注包括所述第一业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点和第二业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点；通过结构化文本处理网络挖掘所述第一业务日志训练文本的第一业务日志知识训练向量，以及挖掘所述第二业务日志训练文本的第二业务日志知识训练向量；通过所述结构化文本处理网络将页面用户行为数据的页面行为矢量与所述第一业务日志知识训练向量进行集成，得到第一多模态政务集成知识；所述页面用户行为数据包括X个会话主题观点，X为会话主题观点的总数，且X为大于1的整数；通过所述结构化文本处理网络将所述页面行为矢量与所述第二业务日志知识训练向量进行集成，得到第二多模态政务集成知识；通过所述结构化文本处理网络，依据所述第一多模态政务集成知识和第二多模态政务集成知识进行业务需求跟踪，得到所述第二业务日志训练文本相较于所述第一业务日志训练文本的业务需求跟踪标签；依据所述业务需求跟踪标签以及所述先验智慧政务日志集的训练标注，确定训练误差；依据所述训练误差优化所述结构化文本处理网络的网络变量；所述业务需求跟踪标签表征了所述第二业务日志训练文本中相较于所述第一业务日志训练文本存在更新的第一动态业务会话片段；所述依据所述业务需求跟踪标签以及所述先验智慧政务日志集的训练标注，确定训练误差，包括：依据所述训练标注中第一业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点和所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点，确定所述第二业务日志训练文本相较于所述第一业务日志训练文本会话主题观点不同的第二动态业务会话片段；依据所述第一动态业务会话片段和所述第二动态业务会话片段，确定业务需求跟踪训练误差；基于所述业务需求跟踪训练误差，确定所述训练误差；所述方法还包括：基于所述第一业务日志知识训练向量进行会话主题观点识别，得到针对所述第一业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点；基于所述第二业务日志知识训练向量进行会话主题观点识别，得到针对所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点；基于所述第一业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点和针对所述第一业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点，确定第一主题观点识别训练误差；基于所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点和针对所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点，确定第二主题观点识别训练误差；所述基于所述业务需求跟踪训练误差，确定所述训练误差，包括：将所述第一主题观点识别训练误差、所述第二主题观点识别训练误差和所述业务需求跟踪训练误差进行整合，得到所述训练误差；所述结构化文本处理网络包括日志文本特征嵌入子网；所述第一业务日志知识训练向量包括所述日志文本特征嵌入子网针对所述第一业务日志训练文本生成的第一日志文本嵌入向量；所述第一日志文本嵌入向量包括所述第一业务日志训练文本中各业务日志训练文本单元的文本描述向量；所述第二业务日志知识训练向量包括所述日志文本特征嵌入子网针对所述第二业务日志训练文本生成的第二日志文本嵌入向量；所述第二日志文本嵌入向量包括所述第二业务日志训练文本中各业务日志训练文本单元的文本描述向量；则所述方法还包括：基于所述第一业务日志训练文本中各业务日志训练文本单元的文本描述向量与所述第二业务日志训练文本中各业务日志训练文本单元的文本描述向量进行文本段落匹配，得到文本段落匹配结果，所述文本段落匹配结果表征了所述第二业务日志训练文本中与所述第一业务日志训练文本中的第一业务日志训练文本单元所关联的第二业务日志训练文本单元；所述依据所述训练标注中第一业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点和所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段所对应的会话主题观点，确定所述第二业务日志训练文本相较于所述第一业务日志训练文本会话主题观点不同的第二动态业务会话片段，包括：依据所述文本段落匹配结果所指示所关联的第一业务日志训练文本单元的分布特征和第二业务日志训练文本单元的分布特征，确定所述第一业务日志训练文本中业务日志训练文本单元相较于所述第二业务日志训练文本中关联的业务日志训练文本单元的内容跳变状态；基于所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段的业务会话片段分布特征、以及所述第一业务日志训练文本中业务日志训练文本单元相较于所述第二业务日志训练文本中关联的业务日志训练文本单元的内容跳变状态，确定所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段在第一业务日志训练文本中所关联的业务会话片段；针对第二业务日志训练文本中的各业务会话片段，若该业务会话片段所对应的会话主题观点和该业务会话片段在第一业务日志训练文本中所关联的业务会话片段所对应的会话主题观点不同，确定该业务会话片段为第二动态业务会话片段；所述结构化文本处理网络还包括文本知识衍生子网，所述第一业务日志知识训练向量还包括所述文本知识衍生子网基于所述第一日志文本嵌入向量生成的第一日志文本衍生知识向量；所述第二业务日志知识训练向量还包括所述文本知识衍生子网基于所述第二日志文本嵌入向量生成的第二日志文本衍生知识向量；所述基于所述第一业务日志知识训练向量进行会话主题观点识别，得到针对所述第一业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点，包括：将所述第一日志文本衍生知识向量输入主题判别分支，得到通过所述主题判别分支针对所述第一业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点；所述基于所述第二业务日志知识训练向量进行会话主题观点识别，得到针对所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点，包括：将所述第二日志文本衍生知识向量输入主题判别分支，得到通过所述主题判别分支针对所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段识别的会话主题观点；其中，所述依据所述第一多模态政务集成知识和第二多模态政务集成知识进行业务需求跟踪，得到所述第二业务日志训练文本相较于所述第一业务日志训练文本的业务需求跟踪标签，包括：根据第一日志文本衍生知识向量和第一多模态政务集成知识，确定第一会话偏好线性矢量，所述第一会话偏好线性矢量包括所述第一业务日志训练文本中各业务会话片段对应在X个会话主题观点中每个会话主题观点下的第一观点兴趣向量；将所述会话偏好线性矢量与所述第一日志文本衍生知识向量进行集成，得到第一目标多模态政务集成知识；根据第二日志文本衍生知识向量和第二多模态政务集成知识，确定第二会话偏好线性矢量，所述第二会话偏好线性矢量包括所述第二业务日志训练文本中各业务会话片段对应在X个会话主题观点中每个会话主题观点下的第二观点兴趣向量；将所述第二观点兴趣向量与所述第二日志文本衍生知识向量进行集成，得到第二目标多模态政务集成知识；将第一目标多模态政务集成知识与第二目标多模态政务集成知识进行组合，对组合得到的结果进行业务需求跟踪，得到所述第二业务日志训练文本相较于所述第一业务日志训练文本的业务需求跟踪标签。

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百度查询： 北京中科金有限元技术有限公司 应用于智慧政务的业务日志文本处理方法及系统