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申请/专利权人：壹沓科技(上海)有限公司

摘要：本申请公开了一种基于RPA及AI的文本处理方法、装置、设备及介质，包括：获取卖家工作台应用中各虚拟店铺的电商客服与客户交互过程中产生的对聊详情信息，其中，所述对聊详情信息包括多个问题及与每个所述问题相对应的原始信息文本；对所述对聊详情信息中的每个所述问题进行文本识别和数据统计，得到多个高频问题；对每个所述高频问题的原始信息文本进行信息抽取和文本情感分析，得到该高频问题的答案；将每个所述高频问题和该高频问题的答案组合成一个目标文本；将所有所述目标文本写入后台QA知识库，本申请无需集中大量人力于消息监控和收集上，不需使用人工对高频问题及其答案进行复核与配置，能够提高处理效率，帮助商家实现精细化管理。

主权项：1.一种基于RPA及AI的文本处理方法，其特征在于，包括：获取卖家工作台应用中各虚拟店铺的电商客服与客户交互过程中产生的对聊详情信息，其中，所述对聊详情信息包括多个问题及与每个所述问题相对应的原始信息文本，所述原始信息文本包括中间过程字段和答案字段；对所述对聊详情信息中的每个所述问题进行文本识别和数据统计，得到多个高频问题；对每个所述高频问题的原始信息文本进行信息抽取和文本情感分析，得到该高频问题的答案；将每个所述高频问题和该高频问题的答案组合成一个目标文本；将所有所述目标文本写入后台QA知识库；所述对每个所述高频问题的原始信息文本进行信息抽取和文本情感分析，得到该高频问题的答案，包括：对每个所述高频问题的原始信息文本进行情感属性识别，得到每个所述高频问题的原始信息文本的情感属性；根据每个原始信息文本的情感属性，对各个原始信息文本进行筛选，得到每个所述高频问题的中间信息文本；对每个所述高频问题的中间信息文本进行语义识别，得到每个所述高频问题的中间信息文本的语义信息；将每个所述高频问题的中间信息文本的语义信息分别与预设的标准答案库中各标准答案的语义信息进行匹配，得到匹配结果；基于所述匹配结果，确定各个所述高频问题的答案；所述基于所述匹配结果，确定各个所述高频问题的答案，具体包括：将具有情感属性和所述语义信息与标准答案相符的中间信息文本作为所述高频问题的答案，若在进行情感属性识别、筛选、语义识别和匹配之后，发现中间信息文本既不具有相关情感属性，语义信息与标准答案的语义信息又不匹配，则说明所述中间信息文本没有解决客户提出的问题，为无用文本信息，将所述中间信息文本剔除，将剔除中间信息文本的高频问题所对应的标准答案作为该高频问题的答案。

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