咨询反馈管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种咨询反馈管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质。


背景技术：

2.每个机器人都有自己独立的知识库，要想机器人功能强大，回答的问题多，业务范围广，就需要维护一个大而全的知识库，这就需要大量的人力来维护这些知识，知识越多，彼此之间的相似度可能就越高，算法意图识别的准确率可能会下降。因此，当前通常是将一个机器人(如：神经网络模型)把一个机器人拆分出多个机器人分别维护，比如独立出财务、法律、人事、行政、it、品宣等机器人。
3.然而，发明人意识到，虽然这些机器人的专业性都很强，但是用户在提出涉及不同领域(如：第一句话涉及银行领域，第二句话涉及保险领域)的问题时，在不同的机器人之间进行切换，并由专业领域的机器人对其进行解答反馈，导致用户获取反馈信息效率低下，操作繁琐。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种咨询反馈管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术存在的需要使用者手动在不同的机器人之间进行切换，并由专业领域的机器人对其进行解答反馈，导致用户获取反馈信息效率低下，操作繁琐的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种基于神经网络的咨询反馈管理方法，包括：
6.接收终端发送的咨询信息；
7.判断所述咨询信息是否属于常规信息；其中，所述常规信息是指无需调用领域模型的咨询信息；
8.若所述咨询信息属于所述常规信息，则调用预置的常规模型运算所述咨询信息以获得常规反馈信息，将所述常规反馈信息发送至所述终端；
9.若所述咨询信息不属于所述常规信息，则调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，将所述领域反馈信息发送至所述终端。
10.上述方案中，所述接收终端发送的咨询信息之前，所述方法还包括：
11.构建至少具有一个领域模型的关联容器；其中，所述领域模型是根据领域信息所构建的神经网络模型。
12.上述方案中，所述构建至少具有一个领域模型的关联容器，包括：
13.获取领域模型；
14.与所述领域模型之间构建用于调用所述领域模型的通信连接；
15.整合所述领域模型形成所述关联容器。
16.上述方案中，所述接收终端发送的咨询信息，包括：
17.接收终端发送的请求信息，根据所述请求信息的请求行判断所述请求信息是否为
咨询请求；
18.若是，则提取所述咨询请求中的请求体，并将所述请求体设为所述咨询信息；
19.若否，则将所述请求信息反馈至所述终端，并向终端发送请求错误信息。
20.上述方案中，所述判断所述咨询信息是否属于常规信息，包括：
21.获取领域词典，其中，所述领域词典中记载有至少一个领域字词；
22.通过所述领域词典判断所述咨询信息中是否具有属于所述领域字词的咨询字词；其中，所述咨询字词是构成所述咨询信息的字和/或词；
23.若所述咨询信息中具有属于所述领域字词的咨询字词，则判定所述咨询信息不属于所述常规信息；
24.若所述咨询信息中不具有属于所述领域字词的咨询字词，则判定所述咨询信息属于所述常规信息。
25.上述方案中，所述调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，包括：
26.将所述咨询信息录入预置的中转模型，运行所述中转模型得到所述咨询信息对应的领域信息；
27.获取与所述领域信息对应的领域模型，调用所述领域模型运算所述咨询信息得到领域反馈信息。
28.上述方案中，所述调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，包括：
29.提取所述咨询信息中属于预置领域词典的咨询字词，并将所述咨询字词设为关键字词；其中，所述咨询字词是构成所述咨询信息的字和/或词；
30.将所述关键字词录入预置的中转模型，运行所述中转模型得到所述咨询信息对应的领域信息；
31.获取与所述领域信息对应的领域模型，调用所述领域模型运算所述咨询信息得到领域反馈信息；
32.所述将所述领域反馈信息发送至所述终端之后，所述方法还包括：
33.将所述领域反馈信息上传至区块链中。
34.为实现上述目的，本发明还提供一种基于神经网络的咨询反馈管理装置，包括：
35.信息输入模块，用于接收终端发送的咨询信息；
36.常规判断模块，用于判断所述咨询信息是否属于常规信息；其中，所述常规信息是指无需调用领域模型的咨询信息；
37.常规反馈模块，用于在所述咨询信息属于所述常规信息时，调用预置的常规模型运算所述咨询信息以获得常规反馈信息，将所述常规反馈信息发送至所述终端；
38.领域反馈模块，用于在所述咨询信息不属于所述常规信息时，调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，将所述领域反馈信息发送至所述终端。
39.为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机设备的处理器执行所述计算机程序时实现上述咨询反馈管理方法的步骤。
40.为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上
存储有计算机程序，所述可读存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时实现上述咨询反馈管理方法的步骤。
41.本发明提供的咨询反馈管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，通过判断所述咨询信息是否属于常规信息的方式，区分常规信息和非常规信息，并对所述常规信息和所述非常规信息进行区分处理，以确保终端不仅能够接收到由领域模型发送的专业的领域反馈信息，还确保终端能够及时接收到属于非业务交流的常规信息的常规反馈信息，在保证反馈信息的专业性的前提下，保证了反馈信息的反馈速度；
42.通过常规模型对终端进行反馈，不仅保证了终端获得的常规反馈信息的准确度，还无需将咨询信息路由至其他的领域模型，避免了多余的信息中转环节；
43.通过将所述咨询信息路由至领域模型，用以对该咨询信息进行领域信息的领域反馈，以确保终端能够获得准确的领域反馈信息，不仅提高了用户获取反馈的效率，还避免了用户在提出不同领域的咨询信息时，需要轮流切换模型，导致操作繁琐的问题发生。
附图说明
44.图1为本发明咨询反馈管理方法实施例一的流程图；
45.图2为本发明咨询反馈管理方法实施例二中咨询反馈管理方法的环境应用示意图；
46.图3是本发明咨询反馈管理方法实施例二中咨询反馈管理方法的具体方法流程图；
47.图4为本发明咨询反馈管理装置实施例三的程序模块示意图；
48.图5为本发明计算机设备实施例四中计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
49.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
50.本发明提供的咨询反馈管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质，适用于人工智能的智能决策技术领域，为提供一种基于信息输入模块、常规判断模块、常规反馈模块、领域反馈模块的咨询反馈管理方法。本发明通过接收终端发送的咨询信息；判断所述咨询信息是否属于常规信息；若所述咨询信息属于所述常规信息，则调用预置的常规模型运算所述咨询信息以获得常规反馈信息，将所述常规反馈信息发送至所述终端；若所述咨询信息不属于所述常规信息，则调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，将所述领域反馈信息发送至所述终端。
51.实施例一：
52.请参阅图1，本实施例的一种基于神经网络的咨询反馈管理方法，包括：
53.s102：接收终端发送的咨询信息；
54.s103：判断所述咨询信息是否属于常规信息；其中，所述常规信息是指无需调用领域模型的咨询信息；
55.s104：若所述咨询信息属于所述常规信息，则调用预置的常规模型运算所述咨询信息以获得常规反馈信息，将所述常规反馈信息发送至所述终端；
56.s105：若所述咨询信息不属于所述常规信息，则调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，将所述领域反馈信息发送至所述终端。
57.在示例性的实施例中，所述终端可为用户使用的诸如手机、个人计算机、平板电脑等移动终端设备，所述咨询信息是用户在所述终端的对话框内输入其提出的询问所生成的。
58.由于接收到的咨询信息可能并非需要调用领域模型，而是属于与终端之间进行非业务交流，或进行客服/流程信息交流的信息，因此，通过判断所述咨询信息是否属于常规信息的方式，区分常规信息和非常规信息，并对所述常规信息和所述非常规信息进行区分处理，以确保终端不仅能够接收到由领域模型发送的专业的领域反馈信息，还确保终端能够及时接收到属于非业务交流的常规信息的常规反馈信息，在保证反馈信息的专业性的前提下，还保证了反馈信息的反馈速度。
59.当咨询信息为非业务交流用途的常规信息时，如果调用专门的领域模型对其处理，将会因增加一次信息中转，且调用外部模型对其进行运算的原因，导致常规信息对应常规反馈信息的反馈效率低下，且浪费了多余的计算机资源，本步骤通过提供常规模型，其专门用于处理非业务交流用途的信息，并对终端进行反馈，不仅保证了终端获得的常规反馈信息的准确度，还无需将咨询信息路由至其他的领域模型，避免了多余的信息中转环节；并且，还无需由专业的领域模型对所述咨询信息进行运算，避免了反馈的常规反馈信息准确度不高，反馈效率低下的情况发生。
60.当所述咨询信息不属于常规信息时，则说明该咨询信息是具有领域信息的业务交流用途的非常规信息，因此，通过将所述咨询信息路由至领域模型，用以对该咨询信息进行领域信息的领域反馈，以确保终端能够获得准确的领域反馈信息，因此，用户只需提出咨询信息(即：询问的问题)，本技术通过识别该咨询信息对应的领域信息即可获取相应的领域模型，并由该领域模型对用户进行解答反馈，不仅提高了用户获取反馈的效率，还避免了用户在提出不同领域的咨询信息时，需要轮流切换模型，导致操作繁琐的问题发生。
61.实施例二：
62.本实施例为上述实施例一的一种具体应用场景，通过本实施例，能够更加清楚、具体地阐述本发明所提供的方法。
63.下面，以在运行有咨询反馈管理方法的服务器中，调用常规模型运算咨询信息以获得常规反馈信息，及调用领域模型运算咨询信息以获得领域反馈信息为例，来对本实施例提供的方法进行具体说明。需要说明的是，本实施例只是示例性的，并不限制本发明实施例所保护的范围。
64.图2示意性示出了根据本技术实施例二的咨询反馈管理方法的环境应用示意图。
65.在示例性的实施例中，咨询反馈管理方法所在的服务器2通过网络3分别连接客户端4；所述服务器2可以通过一个或多个网络3提供服务，网络3可以包括各种网络设备，例如路由器，交换机，多路复用器，集线器，调制解调器，网桥，中继器，防火墙，代理设备和/或等等。网络3可以包括物理链路，例如同轴电缆链路，双绞线电缆链路，光纤链路，它们的组合和/或类似物。网络3可以包括无线链路，例如蜂窝链路，卫星链路，wi-fi链路和/或类似物；
所述客户端4可为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等计算机设备。
66.图3是本发明一个实施例提供的一种咨询反馈管理方法的具体方法流程图，该方法具体包括步骤s201至s205。
67.s201：构建至少具有一个领域模型的关联容器；其中，所述领域模型是根据领域信息所构建的神经网络模型。
68.由于领域模型的运行需要消耗较大的计算机资源，为确保具有足够的资源运行领域模型，本步骤通过构建具有领域模型的关联容器，用于为所述领域模型提供独立的运行资源，确保领域模型能够顺利运行。
69.在一个优选的实施例中，所述构建至少具有一个领域模型的关联容器，包括：
70.s11：获取领域模型；
71.s12：与所述领域模型之间构建用于调用所述领域模型的通信连接；
72.s13：整合所述领域模型形成所述关联容器。
73.具体地，所述领域模型通过以下方法训练获得，包括：
74.s111：获取领域初始网络模型，及具有领域反馈信息的领域语料信息；其中，所述领域语料信息是基于所述领域信息构建的询问信息，所述领域反馈信息是根据所述领域语料信息构建的回复信息；例如：所述领域信息可为银行领域、保险领域、理财领域、信用卡领域等。
75.s112：以所述领域语料信息为输入信息，并以所述领域信息为训练目标，对所述初始网络模型进行训练，以获得能够根据所述领域语料信息，输出与所述领域语料信息对应领域信息一致的领域信息的领域成熟网络模型，将所述领域成熟网络模型设为所述领域模型。
76.于本实施例中，所述领域初始网络模型可为前馈神经网络，也可为卷积神经网络。构建能够调用所述领域模型，并向所述领域模型发送咨询信息的通信连接，例如：http连接、tcp连接、socket连接等；采用梯度下降法通过具有领域反馈信息的领域语料信息对所述领域初始网络模型进行训练，得到所述领域模型。
77.进一步地，采用基于容器技术所构建的map作为所述关联容器是，其中，map是一个关联容器，其为一种key-value键值对的集合，可以把它理解为关联数组，把key理解为数组的下标，通过key获得值，因此，提供了一对一的数据处理能力，由于这个特性，它完成有可能在我们处理一对一数据的时候，在编程上提供快速通道。所述容器技术是指有效的将单个操作系统的资源划分到孤立的组中，以便更好的在孤立的组之间平衡有冲突的资源使用需求。
78.具体地，以领域模型对应的领域信息作为主键，以所述领域模型作为键值构建键值对，并将其保存在所述关联容器之中，使得在需要调用领域模型时，只需根据所述领域信息即可获取相应的键值对，并获得其中的领域模型。同时，对关联容器中的每个键值对构建独立的运行容器，使所述领域模型能够通过使用所述运行容器提供的资源对咨询信息进行处理，最终得到相应领域反馈信息的技术效果，实现了通过对领域模型提供独立的资源，保证该模型顺利运行的技术效果。
79.s202：接收终端发送的咨询信息。
80.本步骤中，所述终端可为用户使用的诸如手机、个人计算机、平板电脑等移动终端
设备，所述咨询信息是用户在所述终端的对话框内输入其提出的询问所生成的。
81.在一个优选的实施例中，所述接收终端发送的咨询信息，包括：
82.s21：接收终端发送的请求信息，根据所述请求信息的请求行判断所述请求信息是否为咨询请求；
83.本步骤中，所述请求信息为http请求，所述http请求报文由请求行(request line)、请求头(headers)、空行(blank line)和请求体(request body)4个部分组成。
84.其中，通过所述请求行记载了所述请求信息的请求行由请求方法字段、url字段和http协议版本字段。例如，get/index.html http/1.1。
85.其中，所述http请求中至少定义了三种请求方法：get,post和head方法。
86.所述get方法要求服务器将url定位的资源放在响应报文的数据部分，回送给终端。
87.所述post方法将请求参数封装在http请求体中，以名称/值的形式出现，可以传输大量数据，且对传送的数据大小没有限制，而且也不会显示在url中。
88.所述head方法就像get方法，只不过服务端接受到head请求后只返回响应头，而不会发送响应内容。
89.于本实施例中，当所述请求行的请求方法为post方法时，则判定所述请求信息为咨询请求；
90.当所述请求行的请求方法不为post方法时，则判定所述请求信息不为咨询请求。
91.s22：若是，则提取所述咨询请求中的请求体，并将所述请求体设为所述咨询信息；
92.本步骤中，所述请求体(request body)是用于封装请求信息的请求参数的数据，其表征了终端所提出的具体咨询内容，例如：请求方法为post，请求体则封装了post请求信息的请求参数，即终端用于上传的咨询信息。
93.s23：若否，则将所述请求信息反馈至所述终端，并向终端发送请求错误信息。
94.本步骤中，如果请求行的请求方法为get方法或head方法，则说明该终端是需要从服务器中提取某些信息的操作，而非需要调用常规模型或领域模型用用以获得反馈的操作，因此，将所述请求信息直接返回至所述终端，并向所述终端发送请求错误信息，用于表征终端对模型的调用使用了错误的请求方法，以便于终端进行更正或修改。
95.s203：判断所述咨询信息是否属于常规信息；其中，所述常规信息是指无需调用领域模型的咨询信息。
96.由于接收到的咨询信息可能并非需要调用领域模型，而是属于与终端之间进行非业务交流，或进行客服/流程信息交流的信息，因此，通过判断所述咨询信息是否属于常规信息的方式，区分常规信息和非常规信息，并对所述常规信息和所述非常规信息进行区分处理，以确保终端不仅能够接收到由领域模型发送的专业的领域反馈信息，还确保终端能够及时接收到属于非业务交流的常规信息的常规反馈信息，在保证反馈信息的专业性的前提下，还保证了反馈信息的反馈速度。
97.在一个优选的实施例中，所述判断所述咨询信息是否属于常规信息，包括：
98.s31：获取领域词典，其中，所述领域词典中记载有至少一个领域字词；
99.s32：通过所述领域词典判断所述咨询信息中是否具有属于所述领域字词的咨询字词；其中，所述咨询字词是构成所述咨询信息的字和/或词；
100.s33：若所述咨询信息中具有属于所述领域字词的咨询字词，则判定所述咨询信息不属于所述常规信息；
101.s34：若所述咨询信息中不具有属于所述领域字词的咨询字词，则判定所述咨询信息属于所述常规信息。
102.具体地，构建所述领域词典，其中，所述领域词典中记录有所述领域字词，所述领域字词可为所述领域模型对应领域信息的命名实体和/或专业名词；
103.例如：银行领域的领域字词可包括：***银行、储蓄业务、贷款业务等；
104.保险领域的领域字词可包括：***保险公司、***保险产品、理赔业务等；
105.理财领域的领域字词可包括：***证券、股份、投资回报率等；
106.信用卡领域的领域字词可包括：***卡(产品名)、信用额度、可用额度等。
107.采用sql语句中的find函数查询所述咨询信息中，是否具有属于所述领域词典的咨询字词；例如：find(“领域字词”，“咨询信息的保存位置”)。
108.如果通过所述select语句查询到所述咨询信息中具有与所述领域字词一致的咨询字词，则判定所述咨询信息不属于所述常规信息；同时，将与所述领域字词一致的咨询字词通过find函数复制到指定位置。
109.如果通过所述select语句未查询到所述咨询信息中具有与所述领域字词一致的咨询字词，判定所述咨询信息属于所述常规信息。
110.s204：若所述咨询信息属于所述常规信息，则调用预置的常规模型运算所述咨询信息以获得常规反馈信息，将所述常规反馈信息发送至所述终端。
111.当咨询信息为非业务交流用途的常规信息时，如果调用专门的领域模型对其处理，将会因增加一次信息中转，且调用外部模型对其进行运算的原因，导致常规信息对应常规反馈信息的反馈效率低下，且浪费了多余的计算机资源，本步骤通过提供常规模型，其专门用于处理非业务交流用途的信息，并对终端进行反馈，不仅保证了终端获得的常规反馈信息的准确度，还无需将咨询信息路由至其他的领域模型，避免了多余的信息中转环节；并且，还无需由专业的领域模型对所述咨询信息进行运算，避免了反馈的常规反馈信息准确度不高，反馈效率低下的情况发生。
112.具体地，所述常规模型的训练方法包括：
113.s41：获取常规初始网络模型，及具有常规反馈信息的常规语料信息；
114.s42：以所述常规语料信息作为输入信息，并以所述常规反馈信息作为训练目标，对所述常规初始网络模型进行训练，以获得能够根据所述常规语料信息，输出与所述常规语料信息对应常规反馈信息的常规成熟网络模型，将所述常规成熟网络模型设为所述常规模型。
115.具体地，所述常规初始网络模型可为前馈神经网络，也可为卷积神经网络。采用梯度下降法通过所述具有常规反馈信息的常规语料信息，对所述常规初始网络模型进行训练，并得到常规模型。其中，所述常规语料信息为使用在非业务交流用途上的询问语句，例如：包括“你好”，“再见”等问候语，“请问贵司地址”，“请提供负责人电话”等非业务交流的咨询话语等。根据所述常规语料信息构建与其对应的常规反馈信息；例如：若接收到对方发送的“你好”，可将“你好”这类常规反馈信息返回给对方；又如：接收到对方发送的“请问贵司地址”，可将“**市**区**路**号”的地址信息作为所述常规反馈信息返回给对方。
116.s205：若所述咨询信息不属于所述常规信息，则调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，将所述领域反馈信息发送至所述终端。
117.当所述咨询信息不属于常规信息时，则说明该咨询信息是具有领域信息的业务交流用途的非常规信息，因此，通过将所述咨询信息路由至领域模型，用以对该咨询信息进行领域信息的领域反馈，以确保终端能够获得准确的领域反馈信息。
118.在一个优选的实施例中，所述调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，包括：
119.s51：将所述咨询信息录入预置的中转模型，运行所述中转模型得到所述咨询信息对应的领域信息；
120.s52：获取与所述领域信息对应的领域模型，调用所述领域模型运算所述咨询信息得到领域反馈信息。
121.具体地，所述中转模型是用于识别表征咨询信息所属的领域信息的领域信息的神经网络模型，将所述咨询信息录入所述中转模型并运行，使所述中转模型识别所述咨询信息所属的领域信息，即：所述领域信息；获取所述领域信息对应的领域模型，例如：银行领域的领域模型、保险领域的领域模型等；调用所述领域模型对所述咨询信息进行运算，得到与所述咨询信息对应的领域反馈信息。
122.示例性地，如果接收到咨询信息“请问贷款业务如何办理”，所述中转模型对其进行运算得到所述咨询信息的领域信息为“银行领域”，
123.那么，将调用“银行领域”对应的银行领域模型对所述咨询信息进行运算，得到相应的领域反馈信息。
124.在一个优选的实施例中，所述调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，包括：
125.s53：提取所述咨询信息中属于预置领域词典的咨询字词，并将所述咨询字词设为关键字词；其中，所述咨询字词是构成所述咨询信息的字和/或词；
126.s54：将所述关键字词录入预置的中转模型，运行所述中转模型得到所述咨询信息对应的领域信息；
127.s55：获取与所述领域信息对应的领域模型，调用所述领域模型运算所述咨询信息得到领域反馈信息。
128.具体地，所述领域词典中记载有至少一个领域字词；通过所述领域词典判断所述咨询信息中是否具有属于所述领域字词的咨询字词；将所述咨询信息中属于所述领域字词的咨询字词判定为所述关键字词，并将其录入所述中转模型，用以得到所述咨询信息的领域信息，避免领域模型运算长段咨询信息，进而提高识别咨询信息的所属领域信息的速度。
129.示例性地，如果接收到咨询信息“请问贷款业务如何办理”，通过领域词典得知“贷款业务”为关键信息，将所述“贷款业务”录入中转模型中将快速得到其所对应的领域信息——“银行领域”。调用“银行领域”对应的银行领域模型对所述咨询信息进行运算，得到相应的领域反馈信息。
130.具体地，所述中转模型的训练方法，包括：
131.获取中转初始网络模型，及具有领域信息的中转语料信息；
132.以所述中转语料信息为输入信息，并以所述领域信息为训练目标，对所述初始网
络模型进行训练，以获得能够根据所述中转语料信息，输出与所述中转语料信息对应领域信息一致的领域信息的中转成熟网络模型，将所述中转成熟网络模型设为所述中转模型。
133.于本实施例中，所述中转初始网络模型可为前馈神经网络，也可为卷积神经网络，采用梯度下降法通过具有领域信息的中转语料信息对所述中转初始网络模型进行训练，得到所述中转模型。其中，所述中转语料信息为使用在非业务交流用途上的询问语句，例如：“请问贷款业务如何办理”；根据所述中转语料信息构建的领域信息为“银行领域”，将中转语料信息：“请问贷款业务如何办理”，领域信息：“银行领域”录入中转初始网络模型，并对其进行训练得到所述中转模型。
134.优选的，所述将所述领域反馈信息发送至所述终端之后，所述方法还包括：
135.将所述领域反馈信息上传至区块链中。
136.需要说明的是，基于领域反馈信息得到对应的摘要信息，具体来说，摘要信息由领域反馈信息进行散列处理得到，比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户设备可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证领域反馈信息是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
137.实施例三：
138.请参阅图4，本实施例的一种基于神经网络的咨询反馈管理装置1，包括：
139.信息输入模块12，用于接收终端发送的咨询信息；
140.常规判断模块13，用于判断所述咨询信息是否属于常规信息；其中，所述常规信息是指无需调用领域模型的咨询信息；
141.常规反馈模块14，用于在所述咨询信息属于所述常规信息时，调用预置的常规模型运算所述咨询信息以获得常规反馈信息，将所述常规反馈信息发送至所述终端；
142.领域反馈模块15，用于在所述咨询信息不属于所述常规信息时，调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息，将所述领域反馈信息发送至所述终端。
143.可选的，所述咨询反馈管理装置1还包括：
144.模型容器构建模块11，用于构建至少具有一个领域模型的关联容器；其中，所述领域模型是根据领域信息所构建的神经网络模型。
145.可选的，所述模型容器构建模块11，包括：
146.模型获取单元111，用于获取领域模型；
147.通信构建单元112，用于与所述领域模型之间构建用于调用所述领域模型的通信连接；
148.容器构建单元113，用于整合所述领域模型形成所述关联容器。
149.可选的，信息输入模块12，包括：
150.咨询判断单元121，用于接收终端发送的请求信息，根据所述请求信息的请求行判断所述请求信息是否为咨询请求；
151.咨询确认单元122，用于提取所述咨询请求中的请求体，并将所述请求体设为所述
咨询信息；
152.咨询错误单元123，用于将所述请求信息反馈至所述终端，并向终端发送请求错误信息。
153.可选的，常规判断模块13，包括：
154.词典获取单元131，用于获取领域词典，其中，所述领域词典中记载有至少一个领域字词；
155.领域判断单元132，用于通过所述领域词典判断所述咨询信息中是否具有属于所述领域字词的咨询字词；其中，所述咨询字词是构成所述咨询信息的字和/或词；
156.领域判定单元133，用于在所述咨询信息中具有属于所述领域字词的咨询字词时，判定所述咨询信息不属于所述常规信息；
157.常规判定单元134，用于在所述咨询信息中不具有属于所述领域字词的咨询字词时，判定所述咨询信息属于所述常规信息。
158.可选的，常规反馈模块14，包括：
159.训练准备单元141，用于获取常规初始网络模型，及具有常规反馈信息的常规语料信息；
160.常规训练单元142，用于以所述常规语料信息作为输入信息，并以所述常规反馈信息作为训练目标，对所述常规初始网络模型进行训练，以获得能够根据所述常规语料信息，输出与所述常规语料信息对应常规反馈信息的常规成熟网络模型，将所述常规成熟网络模型设为所述常规模型。
161.可选的，领域反馈模块15，包括：
162.第一领域识别单元151：将所述咨询信息录入预置的中转模型，运行所述中转模型得到所述咨询信息对应的领域信息；
163.第一运算反馈单元152，用于获取与所述领域信息对应的领域模型，调用所述领域模型运算所述咨询信息得到领域反馈信息。
164.可选的，领域反馈模块15，包括：
165.第二字词提取单元153，用于提取所述咨询信息中属于预置领域词典的咨询字词，并将所述咨询字词设为关键字词；其中，所述咨询字词是构成所述咨询信息的字和/或词；
166.第二领域识别单元154，用于将所述关键字词录入预置的中转模型，运行所述中转模型得到所述咨询信息对应的领域信息；
167.第二运算反馈单元155，用于获取与所述领域信息对应的领域模型，调用所述领域模型运算所述咨询信息得到领域反馈信息。
168.本技术方案应用于人工智能的智能决策领域，通过判断所述咨询信息是否属于常规信息；调用预置的常规模型运算所述咨询信息以获得常规反馈信息，或调用预置的领域模型运算所述咨询信息以获得领域反馈信息。
169.实施例四：
170.为实现上述目的，本发明还提供一种计算机设备5，实施例三的咨询反馈管理装置的组成部分可分散于不同的计算机设备中，计算机设备5可以是执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个应用服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设
备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器51、处理器52，如图5所示。需要指出的是，图5仅示出了具有组件-的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
171.本实施例中，存储器51(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器51可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器51也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)等。当然，存储器51还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器51通常用于存储安装于计算机设备的操作系统和各类应用软件，例如实施例三的咨询反馈管理装置的程序代码等。此外，存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
172.处理器52在一些实施例中可以是中央处理器(central processing unit，cpu)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器52通常用于控制计算机设备的总体操作。本实施例中，处理器52用于运行存储器51中存储的程序代码或者处理数据，例如运行咨询反馈管理装置，以实现实施例一和实施例二的咨询反馈管理方法。
173.实施例五：
174.为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，sd或dx存储器等)、随机访问存储器(ram)、静态随机访问存储器(sram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、可编程只读存储器(prom)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、app应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器52执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储实现所述咨询反馈管理方法的计算机程序，被处理器52执行时实现实施例一和实施例二的咨询反馈管理方法。
175.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
176.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
177.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。