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申请/专利权人：北京来也网络科技有限公司;来也科技(北京)有限公司

摘要：本发明提供了一种结合RPA和AI的语句处理方法、电子设备和存储介质，本方案中，RPA系统基于自然语言处理NLP对待识别语句进行分词处理，得到分词结果，然后，对所述分词结果中的全部词进行编码，得到长句向量，从而，基于所述长句向量与所述短句向量之间的相似度，确定目标句向量，其中，短句向量是对所述分词结果中的部分词进行编码得到的；进而，基于所述目标句向量，生成并输出所述待识别语句的缩写语句。本发明实施例所提供的技术方案，RPA系统能够对待识别语句进行缩写处理，有利于提高人机交互场景中的应答准确率。

主权项：1.一种结合RPA和AI的语句处理方法，其特征在于，包括：RPA系统基于自然语言处理NLP对待识别语句进行分词处理，得到分词结果；所述RPA系统对所述分词结果中的全部词进行编码，得到长句向量；所述RPA系统对所述分词结果中的M个词，基于第一顺序逐个删除词，确定余下的词组成短句的短句向量与所述长句向量的相似度，直至所述短句向量与所述长句向量满足预设条件；所述RPA系统基于与所述第一顺序相反的第二顺序，逐个删除所述短句中的词，直至确定所述短句向量与所述长句向量的相似度大于预设阈值且与所述预设阈值之差最小，将所述短句向量作为目标句向量；其中，所述短句向量是对所述分词结果中的部分词进行编码得到的；所述RPA系统基于所述目标句向量，生成并输出所述待识别语句的缩写语句；其中，所述RPA系统对所述分词结果中的M个词，基于第一顺序逐个删除词，确定余下的词组成短句的短句向量与所述长句向量的相似度，直至所述短句向量与所述长句向量满足预设条件，包括：所述RPA系统对于所述分词结果中的M个词，获取由M个词中的后N个词组成的短句向量，并计算该短句向量与所述长句向量之间的相似度，直至后K－1个词组成的短句向量与所述长句向量之间的相似度小于预设的第一阈值，得到由M个词中的后K个词组成的候选短句向量；其中，N的取值依次为M－1，M－2，……1，Q的取值为1～P；所述RPA系统基于与所述第一顺序相反的第二顺序，逐个删除所述短句中的词，直至确定所述短句向量与所述长句向量的相似度大于预设阈值且与所述预设阈值之差最小，包括：所述RPA系统对于所述候选短句向量中的K个词，获取K个词中的前P个词组成的短句向量，并计算该短句向量与所述长句向量之间的相似度，直至前Q－1个词组成的短句向量与所述长句向量之间的相似度小于预设的第二阈值，由K个词中的前Q个词组成的目标短句向量；其中，P的取值依次为K－1，K－2，……1，K的取值为1～N。

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