本发明涉及人工智能自然语言处理技术领域，具体地说是一种事项智能问答的实现方法。
背景技术：
政务服务的关键在于便民，让群众办事少进门、少跑路、少折腾。“互联网 政务服务”模式，有助于促进体制机制创新，使群众和企业的获得感明显提升，政府办事效率明显提高，服务环境进一步改善，不断增强经济社会发展动力。近年来，人工智能技术取得了快速发展，人脸识别、医学图像分析、语音识别等技术已经实现商业化应用。人工智能技术应用到“互联网 政务服务”中，必将进一步促进政府政务服务水平及群众满意度的提升。
利用人工智能技术结合互联网技术实现政务服务智能化与信息化，提高政务服务的流程效率与服务质量，让企业和群众少跑腿，对于转变政府职能,深化“放管服”改革，加快新旧动能转换具有重要意义。
技术实现要素：
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种事项智能问答的实现方法，面向政务服务领域，实现对用户咨询的办理事项相关问题意图的精准识别，根据意图进行相应答复，节约群众办理事项的时间，提高政府政务服务水平。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种事项智能问答的实现方法，提供事项的办理相关信息的智能咨询服务，建立意图识别模型和对话流程模型，对于用户咨询的办理事项的相关问题，实现对问题意图的精准识别，从而根据意图进行相应的答复，并管理人机交互过程中的对话流程。
该方法面向政务服务领域，基于事项、材料等公共数据，对意图识别模型与对话流程模型进行训练，通过意图识别模型对问题进行意图识别与词槽提取，通过对话流程模型实现对话流程管理，最终提供事项的智能咨询服务，有助于帮助群众或企业尽快了解办事信息，节约群众办理事项的时间，提高政府政务服务水平。
进一步的，该方法的实现过程如下：
准备原始事项相关数据，主要包括事项名称数据及证照名称数据；
人为生成大量问题模板，将所述事项相关数据填充到问题模板中形成意图识别模型的训练数据；
人为将事项的不同类型的问题定义成不同的意图名称，即分别给每个类型的问题分配一个英文名称，此英文名称作为问题分类的标签；
不同的意图执行不同的业务处理逻辑，人为配置所有类型问题的对话流程，对话流程由多个意图与其对应的处理逻辑组成；
使用训练数据分别训练意图识别模型和对话流程模型，训练完成后加载训练模型权重，使得意图识别模型具备识别事项问答意图与提取证照名称、事项名称的能力，对话流程模型具备事项对话流程管理的能力；
根据意图实现具体的业务处理逻辑。
优选的，意图识别模型由深度学习框架pytorch搭建而成的联合意图词槽模型，负责识别用户问题的意图，并提取词槽。
优选的，所述智能咨询服务包括事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址以及办理机构；
若问题模板为如何办理“license”，“license”表示证照，则将证照数据填充到“license”中，即成为如何办理证照的训练数据；其他类型问题模板同理创建；
创建所述问题模板基于以下类型的问题，包括“如何办理事项”、“如何办理证照”、“事项”、“证照”、“情形”、“办理事项的办理材料”、“办理证照的办理材料”、“办理事项的办理条件”、“办理证照的办理条件”、“办理事项的办理流程”、“办理证照的办理流程”、“办理事项的办理地址”、“办理证照的办理地址”、“办理事项的办理机构”以及“办理证照的办理机构”。
优选的，所述对话流程模型用于管理人机对话流程，接收问题并调用意图识别模型识别问题的意图，维护意图对应的业务处理逻辑，调用业务处理逻辑模块并回复答案，记录人机对话日志。
优选的，配置查询办理证照的办理材料的对话流程如下：
用户发起查询证照的办理材料的问题；
机器人识别出“查询证照办理材料”的意图，推断出问题的标签，然后根据意图标签执行相应的业务处理逻辑，即查询与证照关联的所有事项名称并返回给用户，供用户选择其要办理的事项名称；
用户选择一个事项；
机器人识别出“事项”意图，然后根据意图执行查询这个事项的所有办理情形的业务逻辑，返回事项的所有办理情形供用户选择；
用户选择一个情形；
机器人识别出“情形”意图，然后根据意图查询办理材料。
配置查询事项的材料的对话流程与之类似，不再赘述。
优选的，配置查询办理证照的受理条件的对话流程如下：
用户发起查询证照的受理条件的问题；
机器人识别出“查询证照受理条件”的意图，推断出问题的标签，然后根据意图标签执行相应的业务处理逻辑，即查询与证照关联的所有事项名称并返回给用户，供用户选择其要办理的事项名称；
用户选择一个事项；
机器人识别出“事项”意图，然后根据意图查询受理条件。
配置查询事项的受理条件的对话流程与之类似，不再赘述。
优选的，所述业务处理逻辑模块，根据不同意图执行相应的业务处理逻辑，负责查询事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址或办理机构，并将查询结果反馈给对话流程模型；
对话流程模型接收到用户问题后，调用意图识别模型识别意图并提取词槽，然后对话流程模型根据意图确定对应的业务处理逻辑，调用业务处理逻辑模块并接收结果，最后将结果反馈给用户，完成一次人机交互，继续执行上述交互逻辑，从而实现多轮对话；
在人机交互过程中，对话流程模块会记录对话日志，不断完善用户体验。
意图识别模型与对话流程模型相互协作，实现事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址以及办理机构的智能咨询服务。
本发明还要求保护一种事项智能问答的实现装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行上述的方法。
本发明还要求保护一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行上述的方法。
本发明的一种事项智能问答的实现方法与现有技术相比，具有以下有益效果：
该方法能够精准分析用户意图，准确响应用户问题，解决传统问答系统缺乏语言理解、答案准确性无法保证等问题。应用于政务服务领域，以较高准确率回答用户提出的事项相关的问题，实现事项的智能咨询，进而提高群众的办事效率与政府政务服务水平。
该方法依托政务服务智能问答与政务服务事项管理系统的建设工作，实现群众办理事项的智能咨询，有助于提升企业与群众办理业务的体验，提高政府政务服务水平。
附图说明
图1是本发明一个实施例提供的事项智能问答的实现流程图；
图2是本发明一个实施例提供的事项智能问答的工作原理图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明实施例提供一种事项智能问答的实现方法，提供事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址以及办理机构智能咨询服务，建立意图识别模型和对话流程模型，对于用户咨询的办理事项的相关问题，实现对问题意图的精准识别，从而根据意图进行相应的答复，并管理人机交互过程中的对话流程。
所述意图识别模型由深度学习框架pytorch搭建而成的联合意图词槽模型，负责识别用户问题的意图，并提取词槽。
所述对话流程模型用于管理人机对话流程，接收问题并调用意图识别模型识别问题的意图，维护意图对应的业务处理逻辑，调用业务处理逻辑模块并回复答案，记录人机对话日志。
所述业务处理逻辑模块，根据不同意图执行相应的业务处理逻辑，负责查询事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址或办理机构，并将查询结果反馈给对话流程模型；
对话流程模型接收到用户问题后，调用意图识别模型识别意图并提取词槽，然后对话流程模型根据意图确定对应的业务处理逻辑，调用业务处理逻辑模块并接收结果，最后将结果反馈给用户，完成一次人机交互，继续执行上述交互逻辑，从而实现多轮对话；
在人机交互过程中，对话流程模块会记录对话日志，不断完善用户体验。
该方法的实现过程如下：
准备原始事项相关数据，主要包括事项名称数据及证照名称数据；
然后人为生成大量问题模板，将所述事项相关数据填充到问题模板中形成意图识别模型的训练数据；
如问题模板为如何办理[license]，[license]表示证照，则将证照数据填充到[license]中，即成为如何办理证照的训练数据；
主要基于以下类型的问题，包括“如何办理事项”、“如何办理证照”、“事项”、“证照”、“情形”、“办理事项的办理材料”、“办理证照的办理材料”、“办理事项的办理条件”、“办理证照的办理条件”、“办理事项的办理流程”、“办理证照的办理流程”、“办理事项的办理地址”、“办理证照的办理地址”、“办理事项的办理机构”以及“办理证照的办理机构”类型的问题创建问题模板。
其他类型问题模板同理创建。
然后人为将事项的不同类型的问题定义成不同的意图名称，即分别给每个类型的问题分配一个英文名称，此英文名称作为问题分类的标签；
不同的意图执行不同的业务处理逻辑，人为配置所有类型问题的对话流程，不同的问题对应不同的对话流程，即查询事项的办理材料的对话流程与查询事项的办理流程的对话流程是不一样的，对话流程由多个意图与其对应的处理逻辑组成。
配置查询办理证照的办理材料的对话流程如下：
1)、用户发起查询证照的办理材料的问题；
2)、机器人识别出“查询证照办理材料”的意图，推断出问题的标签，然后根据意图标签执行相应的业务处理逻辑，即查询与证照关联的所有事项名称并返回给用户，供用户选择其要办理的事项名称；
3)、用户选择一个事项；
4)、机器人识别出“事项”意图，然后根据意图执行查询这个事项的所有办理情形的业务逻辑，返回事项的所有办理情形供用户选择；
5)、用户选择一个情形；
6)、机器人识别出“情形”意图，然后根据意图查询办理材料。
配置查询事项的材料的对话流程与之类似，不再赘述。
配置查询办理证照的受理条件(流程、地址、机构)的对话流程如下：
1)、用户发起查询证照的受理条件(流程、地址、机构)的问题；
2)、机器人识别出“查询证照受理条件(流程、地址、机构)”的意图，推断出问题的标签，然后根据意图标签执行相应的业务处理逻辑，即查询与证照关联的所有事项名称并返回给用户，供用户选择其要办理的事项名称；
3)、用户选择一个事项；
4)、机器人识别出“事项”意图，然后根据意图查询受理条件(流程、地址、机构)。
配置查询事项的受理条件的对话流程与之类似，不再赘述。
然后使用训练数据分别训练意图识别模型和对话流程模型，训练完成后加载训练模型权重，使得意图识别模型具备识别事项问答意图与提取证照名称、事项名称的能力，对话流程模型具备事项对话流程管理的能力；
意图识别模型是由深度学习框架pytorch搭建而成的深度神经网络模型，能够识别出问句的意图，并提取出问句中包含的所有词槽；对话流程模型负责管理人机对话流程，接收问题并调用意图识别模型识别问题的意图，维护意图对应的业务处理逻辑，根据意图执行相应的业务处理逻辑并返回应答结果，同时记录人机对话日志。
最后根据意图实现具体的业务处理逻辑，主要负责查询事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址或办理机构。
对话流程模型接收到用户问题后，调用意图识别模型识别意图并提取词槽，然后对话流程模型根据意图确定对应的业务处理逻辑，调用业务处理逻辑模块并接收返回结果，最后将结果反馈给用户，实现一次人机交互，继续执行上述交互逻辑，从而实现多轮对话。意图识别模型与对话流程模型相互协作，实现事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址以及办理机构的智能咨询服务。
该方法面向政务服务领域，基于事项、材料等公共数据，对意图识别模型与对话流程模型进行训练，通过意图识别模型对问题进行意图识别与词槽提取，通过对话流程模型实现对话流程管理，最终提供事项的智能咨询服务，有助于帮助群众或企业尽快了解办事信息，节约群众办理事项的时间，提高政府政务服务水平。
本发明实施例还提供一种事项智能问答的实现装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行上述实施例所述的事项智能问答的实现方法。
本发明实施例还提供了一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行本发明上述实施例中所述的事项智能问答的实现方法。具体地，可以提供配有存储介质的系统或者装置，在该存储介质上存储着实现上述实施例中任一实施例的功能的软件程序代码，且使该系统或者装置的计算机(或cpu或mpu)读出并执行存储在存储介质中的程序代码。
在这种情况下，从存储介质读取的程序代码本身可实现上述实施例中任何一项实施例的功能，因此程序代码和存储程序代码的存储介质构成了本发明的一部分。
用于提供程序代码的存储介质实施例包括软盘、硬盘、磁光盘、光盘(如cd-rom、cd-r、cd-rw、dvd-rom、dvd-ram、dvd-rw、dvd rw)、磁带、非易失性存储卡和rom。可选择地，可以由通信网络从服务器计算机上下载程序代码。
此外，应该清楚的是，不仅可以通过执行计算机所读出的程序代码，而且可以通过基于程序代码的指令使计算机上操作的操作系统等来完成部分或者全部的实际操作，从而实现上述实施例中任意一项实施例的功能。
此外，可以理解的是，将由存储介质读出的程序代码写到插入计算机内的扩展板中所设置的存储器中或者写到与计算机相连接的扩展单元中设置的存储器中，随后基于程序代码的指令使安装在扩展板或者扩展单元上的cpu等来执行部分和全部实际操作，从而实现上述实施例中任一实施例的功能。
上文通过附图和优选实施例对本发明进行了详细展示和说明，然而本发明不限于这些已揭示的实施例，基与上述多个实施例本领域技术人员可以知晓，可以组合上述不同实施例中的代码审核手段得到本发明更多的实施例，这些实施例也在本发明的保护范围之内。
1.一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，提供事项的办理相关信息的智能咨询服务，建立意图识别模型和对话流程模型，对于用户咨询的办理事项的相关问题，实现对问题意图的精准识别，从而根据意图进行相应的答复，并管理人机交互过程中的对话流程。
2.根据权利要求1所述的一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，该方法的实现过程如下：
准备原始事项相关数据；
人为生成问题模板，将所述事项相关数据填充到问题模板中形成意图识别模型的训练数据；
人为将事项的不同类型的问题定义成不同的意图名称；
不同的意图执行不同的业务处理逻辑，配置所有类型问题的对话流程，对话流程由多个意图与其对应的处理逻辑组成；
使用训练数据分别训练意图识别模型和对话流程模型；
根据意图实现具体的业务处理逻辑。
3.根据权利要求1所述的一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，意图识别模型由深度学习框架pytorch搭建而成的联合意图词槽模型，负责识别用户问题的意图，并提取词槽。
4.根据权利要求2所述的一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，所述智能咨询服务包括事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址以及办理机构；
若问题模板为如何办理“license”，“license”表示证照，则将证照数据填充到“license”中，即成为如何办理证照的训练数据；其他类型问题模板同理创建；
创建问题模板基于以下类型的问题，包括“如何办理事项”、“如何办理证照”、“事项”、“证照”、“情形”、“办理事项的办理材料”、“办理证照的办理材料”、“办理事项的办理条件”、“办理证照的办理条件”、“办理事项的办理流程”、“办理证照的办理流程”、“办理事项的办理地址”、“办理证照的办理地址”、“办理事项的办理机构”以及“办理证照的办理机构”。
5.根据权利要求1-4任一所述的一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，所述对话流程模型用于管理人机对话流程，接收问题并调用意图识别模型识别问题的意图，维护意图对应的业务处理逻辑，调用业务处理逻辑模块并回复答案，记录人机对话日志。
6.根据权利要求5所述的一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，配置查询办理证照的办理材料的对话流程如下：
用户发起查询证照的办理材料的问题；
机器人识别出“查询证照办理材料”的意图，推断出问题的标签，然后根据意图标签执行相应的业务处理逻辑，即查询与证照关联的所有事项名称并返回给用户，供用户选择其要办理的事项名称；
用户选择一个事项；
机器人识别出“事项”意图，然后根据意图执行查询这个事项的所有办理情形的业务逻辑，返回事项的所有办理情形供用户选择；
用户选择一个情形；
机器人识别出“情形”意图，然后根据意图查询办理材料。
7.根据权利要求5所述的一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，配置查询办理证照的受理条件的对话流程如下：
用户发起查询证照的受理条件的问题；
机器人识别出“查询证照受理条件”的意图，推断出问题的标签，然后根据意图标签执行相应的业务处理逻辑，即查询与证照关联的所有事项名称并返回给用户，供用户选择其要办理的事项名称；
用户选择一个事项；
机器人识别出“事项”意图，然后根据意图查询受理条件。
8.根据权利要求5所述的一种事项智能问答的实现方法，其特征在于，所述业务处理逻辑模块，根据不同意图执行相应的业务处理逻辑，负责查询事项的办理材料、办理条件、办理流程、办理地址或办理机构，并将查询结果反馈给对话流程模型；
对话流程模型接收到用户问题后，调用意图识别模型识别意图并提取词槽，然后对话流程模型根据意图确定对应的业务处理逻辑，调用业务处理逻辑模块并接收结果，最后将结果反馈给用户，完成一次人机交互；
在人机交互过程中，对话流程模块会记录对话日志，不断完善用户体验。
9.一种事项智能问答的实现装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，执行权利要求1至8任一所述的方法。
10.计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1至8任一所述的方法。
技术总结