一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法及系统与流程

本发明涉及问卷数据处理领域，具体涉及一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法及系统。

背景技术：

1、随着数字化调研的普及，问卷作为一种高效的数据采集工具，已广泛应用于市场研究、用户满意度评估、社会调查等领域。问卷设计的质量直接决定回收数据的有效性与分析结论的可靠性，因此，如何系统性地构建一份覆盖全面、逻辑严谨的问卷框架，成为调研实施中的关键环节。

2、目前，问卷框架的设计主要依赖人工完成。设计者基于自身经验和对调研需求的主观理解，手动梳理调研维度并撰写对应题目。在此过程中，常出现维度遗漏或覆盖不均的问题，且缺乏客观、可量化的手段来识别框架中的薄弱环节。当发现问卷初稿存在结构性缺陷时，后续的补充和调整同样依赖人工判断，补全工作的针对性和系统性难以保证。

3、综上，现有问卷设计方法存在因需求分析不充分导致的结构性维度缺失，以及后续补全工作缺乏系统性依据的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法及系统，用于解决问卷设计过程中因需求分析不充分导致的结构性维度缺失，以及后续补全工作缺乏系统性依据的问题。

2、鉴于上述问题，本发明提供了一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法及系统。

3、第一方面，本发明提供了一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，包括：

4、s1：获取问卷调研的需求描述文本和问卷初稿，对所述需求描述文本进行语义解析，获得需求维度体系和约束条件集合；

5、s2：分别对所述需求维度体系和所述问卷初稿进行语义嵌入，并基于语义嵌入结果进行语义相似度计算，获取所述问卷初稿中各题目的维度归属关系；

6、s3：下发预设小批量的所述问卷初稿并获取问卷回收数据，基于所述问卷回收数据进行数据-维度映射与数据质量评估，根据数据质量评估结果识别薄弱维度集合；

7、s4：将所述薄弱维度集合与经人工审核反馈的干预点进行融合匹配，并结合融合匹配结果与预构建的优先级矩阵，确定具有优先级权重的多个补全任务；

8、s5：基于各补全任务的优先级权重和对应的诊断上下文信息，生成定向提示词，调用语言模型对问卷框架进行补全。

9、第二方面，本发明提供了一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全系统，包括：

10、需求解析模块，用于获取问卷调研的需求描述文本和问卷初稿，对所述需求描述文本进行语义解析，获得需求维度体系和约束条件集合；

11、维度匹配模块，用于分别对所述需求维度体系和所述问卷初稿进行语义嵌入，并基于语义嵌入结果进行语义相似度计算，获取所述问卷初稿中各题目的维度归属关系；

12、薄弱识别模块，用于下发预设小批量的所述问卷初稿并获取问卷回收数据，基于所述问卷回收数据进行数据-维度映射与数据质量评估，根据数据质量评估结果识别薄弱维度集合；

13、任务排序模块，用于将所述薄弱维度集合与经人工审核反馈的干预点进行融合匹配，并结合融合匹配结果与预构建的优先级矩阵，确定具有优先级权重的多个补全任务；

14、智能补全模块，用于基于各补全任务的优先级权重和对应的诊断上下文信息，生成定向提示词，调用语言模型对问卷框架进行补全。

15、本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

16、本发明的技术方案首先对用户输入的需求描述文本进行语义边界分段、维度抽取及约束条件提取，将非结构化的自然语言需求转化为层级化的需求维度树与结构化的约束条件集合，将分散的需求描述整理为可理解的维度框架，为后续各阶段提供标准化的处理依据。

17、进一步地，对需求维度体系与问卷初稿分别进行语义嵌入，通过余弦相似度计算构建维度-题目相似度矩阵，经覆盖状态三级判定与用户交互调整，建立起各题目与需求维度之间的精准归属映射关系，实现了题目与维度的自动对齐，识别覆盖薄弱的维度，通过交互式补充确保问卷初稿对全部需求维度实现充分覆盖。

18、进一步地，将优化后的问卷按预设小批量下发并回收作答数据，基于维度归属关系将数据分组后，计算各维度的信息熵与内部一致性系数，识别信息量不足或内部一致性不足的薄弱维度。通过真实作答数据从区分度与一致性两个维度量化评估数据质量，精准定位存在数据集中或测量矛盾的薄弱维度，为补全提供数据驱动的决策依据。

19、进一步地，将薄弱维度集合与人工审核反馈提取的干预点进行融合匹配，划分为重叠集合、数据独有集合与人工独有集合，基于预构建的优先级矩阵赋予权重并经过度调整防护检查，输出具有优先级排序的补全任务列表。融合了客观数据指标与主观经验判断，依据双重验证的可信度差异进行优先级排序与总量控制，确保补全资源优先投入最关键且最可靠的维度缺陷。

20、最后，为每个补全任务组装包含诊断来源、数据表现及约束条件的定向提示词，驱动语言模型生成针对性补全题目，并通过闭环验证迭代优化，直至薄弱维度清零或达到预设轮次上限。以上下文感知的定向提示词引导语言模型精准补全，经多轮验证确保输出问卷在覆盖充分性和数据质量上均达到预设标准。

21、综上所述，本发明的技术方案将问卷设计从依赖人工经验的模式升级为数据驱动、持续优化的自动化闭环流程，在保证维度全面覆盖的同时有效控制认知负荷，显著提升了问卷设计的效率与质量，进而解决了问卷设计过程中因需求分析不充分导致的结构性维度缺失，以及后续补全工作缺乏系统性依据的问题。

1.一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，步骤s1，包括：

3.如权利要求2所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，步骤s1之后，还包括：

4.如权利要求1所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，步骤s2，包括：

5.如权利要求1所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，步骤s3，包括：

6.如权利要求1所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，步骤s4，包括：

7.如权利要求1所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，步骤s5，包括：

8.如权利要求1所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，步骤s3之前，还包括：

9.如权利要求8所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，其特征在于，所述问卷流程优化建议，包括：

10.一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全系统，其特征在于，用于执行权利要求1至9任意一项所述的一种基于语义理解的问卷调研框架智能补全方法，包括：