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申请/专利权人：广州腾元数字科技有限公司

摘要：本申请的准确理解语义的电商平台智能客服问答系统，问题的分析采用对问题的语义的理解，信息检索利用问题分析的结果从知识谱中查找到相关知识，答案的生成根据检索出的知识生成对用户的回答；采用实类结构去提取知识，构建基于电商平台实类的自动问答系统，由电商实类知识谱的构建、电商平台问句语义理解和答案的提取三个部分组成。本申请开发设计面向中小型电商平台平台，减轻中小型电商客服的压力，能够从商品数据信息中提取知识，并且容易部署，且具有较好的语义理解。是一种精准检索的形式。相对于传统的搜索，自动问答系统能够理解用户询问的语义，快速、准确找到用户询问的答案；能够更好的改善搜索质量和用户体验。

主权项：1.准确理解语义的电商平台智能客服问答系统，其特征在于，问题的分析采用对问题的语义的理解，信息检索利用问题分析的结果从知识谱中查找到相关知识，答案的生成根据检索出的知识生成对用户的回答；采用实类结构去提取知识，构建基于电商平台实类的自动问答系统，由电商实类知识谱的构建、电商平台问句语义理解和答案的提取三个部分组成；1电商实类知识谱的构建：包括实类知识谱的存储和结构、实类的挖掘两个方面：1在实类的存储时，建立利用关系数据库以纵向模式存储实类的方法，将实类中的概念、个体以实体的方式存储,而将实类中两个元素之间的包括属性、包含的各种关联以关系的形式，通过记录存储在关系表中，即实类的纵向存储模式；2通过构建电商平台数据库结构,挖掘用户询问的知识就在数据库的各个数据表中，数据表的格式固定，通过对数据表每条数据的每个字段的解析，提取实类信息，并建立实类的自动维护和更新机制；2电商平台问句语义理解：问句处理中首先进行分词，然后根据分词结果对问句进行句法解析，分词采用融合实类知识谱的词法分析分词方法，将实类知识谱中的概念、个体名词性语义添加进词法分析中提高分词的准确性，另外归纳电商平台常用问句模型,并构建疑问词在不同位置的句法解析方法，解析出问句的主谓宾成分，进而得到问句的语义分类；3答案的提取：构建基于问句模型的近似度计算方法：通过分词结果，提取问句的句型结构,在进行问句分类之后,与分类中的问句模型从长度、成分、顺序方面计算近似度，对于不同的问句模型，分别构建从实类库中提取检索结果的sql语句，从而得到答案；4构建基于电商平台实类的问答系统：构建系统总体框架，基于C#语言运行在.netframework之上，建立实类知识知识谱，问答处理系统回答用户在具体的电商平台的提问；电商平台实类的存储：采用四个数据表来存储电商平台实类，其结构和模型分别如下：1实体表：电商平台所有出现的名词术语都看作是可识别的实体，实体的类型包括概念、实例、属性、属性的约束，其中属性包含数据属性和对象属性，与protege中的属性一致；模型1：实体entity实体ID，实体名称，实体类别ID,实体描述其中实体类别ID是外键，引用自实体类别表；2实体类别：描述类型的名称，用以确定实体的类别及实体的范围的约束；模型2：实体类别type类别ID，类别名称，类别约束3关系类型：描述实体之间的关系的种实类，关系类型包含实类描述中最基本的四种关系，根据需要增加用于推理或描述更强的逻辑的推理关系，关系类型可扩展；模型3：关系类型关系类型ID，关系类型名称，关系类型描述4实体关系：描述实体表中的实体之间的关系，实体之间的关系是实类的知识性体现，实类中描述事实的知识，通过各种实类实体的关系来体现，关系类型越多，实类知识越丰富；模型4：实体关系ID，主实体ID，客实体ID，关系类型ID，关系取值，关系描述；建立实类知识知识谱：自动建立并提取实类的方法：一实类知识存储数据库的关系模型实类知识谱将每一个数据拆分成最基本的元素，分析这些基本元素之间的关系，进而形成语义知识；二自动提取实类的步骤a设定实类知识数据库中的实体类别和关系类别：实体类别是实类中出现元素的集合，实类中出现的元素包括：概念、个体、对象属性、数据属性，数据属性描述个体属性，具有具体的值；关系类别描述各元素之间的关系，包括：0bjectProperty0f：描述概念和其对象属性的关系；DataPropertyOf：描述个体和其数据属性的关系，此时除二者之间的关系外，还包含二者的关系取值；InstanceOf：描述概念和个体之间的关系，某个具体的商品是某个商品分类的实例；SubClassOf：描述概念和概念之间的从属关系，描述商品分类之间的从属关系；PartOf：描述概念与概念之间的整体和部分的关系；b扫描商品分类表，建立商品分类的顶级概念，并将顶级概念存储到实类知识谱中的实体表中，类别为概念，对于父分类为0的分类表示顶级概念，如果父分类不为0，则为子分类，需要建立子分类和父分类之间的关系,关系类型为SubClassOf；c扫描商品属性名表，将商品分类的属性存储到实类知识数据库的实体表中，类别为对象属性；同时将商品属性和商品分类的关系存储到实类知识数据库的实体关系数据表中，关系类型为DataPropertyOf，关系值为空；d扫描商品表，逐条记录建立商品的个体，并将商品的个体存储到实体表中，实体类型为个体；同时将商品的个体和其所属分类建立关系，关系类型为InstanceOf，关系值为空；e扫描商品属性值表，将商品个体和其属性建立关系，此时的关系类型是DataPropertyOf的关系，并且将关系值存储；f对于商品的SKU，将其设置成个体和属性的关系；通过以上步骤,将电商平台平台的商品数据表以实类知识的组织形式存储进关系数据库，以上关系描述实类的知识。

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