保险产品的数据处理方法、装置以及电子设备与流程

1.本技术涉及保险产品问答服务技术领域，尤其是涉及一种保险产品的数据处理方法、装置以及电子设备。


背景技术：

2.针对保险产品问答服务，目前多个厂商均基于自身业务开发了相应场景的客服机器人。当前保险产品机器人问答架构主要是基于常见问题解答(frequently-asked questions，faq)进行设计，通过对用户的输入意图进行语义解析计算相似度，然后从维护好的faq库中检索出与用户意图相似的标准问题，最后将标准问题对应的答案返回给用户。
3.但是，对于现有技术存在着实现保险产品问答服务的成本较高的技术问题。


技术实现要素：

4.本技术的目的在于提供一种保险产品的数据处理方法、装置以及电子设备，以缓解现有技术中实现保险产品问答服务的成本较高的技术问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种保险产品的数据处理方法，所述方法包括：
6.获取所述保险产品的条款数据；
7.基于所述条款数据，创建所述保险产品的知识图谱；
8.从客户端处获取查询文本，并从所述查询文本中确定对应的查询内容；
9.基于所述查询内容，从所述知识图谱中确定所述查询内容对应的查询结果；
10.向所述客户端发送所述查询结果。
11.在一个可能的实现中，所述从客户端处获取查询文本，并从所述查询文本中确定对应的查询内容，包括：
12.从客户端处获取查询文本，利用自然语言处理技术对所述查询文本进行关键词提取，得到所述查询文本中的关键词；
13.基于所述关键词确定所述查询文本对应的所述查询内容。
14.在一个可能的实现中，所述基于所述条款数据，创建所述保险产品的知识图谱，包括：
15.对所述条款数据进行数据提取，生成所述保险产品的二维表；
16.并将所述二维表保存为逗号分隔值(comma-separated values，csv)文件；
17.将所述csv文件导入至图数据库中，生成所述保险产品的知识图谱。
18.在一个可能的实现中，所述图数据库为nebula graph图数据库。
19.在一个可能的实现中，所述基于所述查询内容，从所述知识图谱中确定所述查询内容对应的查询结果，包括：
20.基于所述查询内容，从所述知识图谱中确定所述查询内容对应的初始查询结果；
21.将所述初始查询结果和预设话术模板相结合，生成所述查询内容对应的查询结果。
22.在一个可能的实现中，所述查询内容包括下述任意一项或多项：
23.保险产品属性、保险产品属性对比、保险产品归类。
24.在一个可能的实现中，所述保险产品属性包括下述任意一项或多项：
25.等待期、犹豫期、投保年龄、交费期间、保障期间。
26.第二方面，本技术实施例提供了一种保险产品的数据处理装置，所述装置包括：
27.获取模块，用于获取所述保险产品的条款数据；
28.创建模块，用于基于所述条款数据，创建所述保险产品的知识图谱；
29.第一确定模块，用于从客户端处获取查询文本，并从所述查询文本中确定对应的查询内容；
30.第二确定模块，用于基于所述查询内容，从所述知识图谱中确定所述查询内容对应的查询结果；
31.发送模块，用于向所述客户端发送所述查询结果。
32.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
33.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行上述第一方面所述的方法的步骤。
34.本技术实施例带来了以下有益效果：
35.本技术实施例提供了一种保险产品的数据处理方法、装置以及电子设备，首先获取保险产品的条款数据，之后基于条款数据，创建保险产品的知识图谱，之后从客户端处获取查询文本，并从查询文本中确定对应的查询内容，从而基于查询内容，从知识图谱中确定查询内容对应的查询结果，进而向客户端发送查询结果。本方案中，通过构建保险产品知识图谱，并且开发了基于多种场景的知识图谱问答服务，可以支撑保险产品属性查询、保险产品属性对比、保险产品归类三大场景的问答服务为保险产品问答服务进行了有效补充，大大减轻客服人员的维护压力，缓解了现有技术中实现保险产品问答服务的成本较高的技术问题。
附图说明
36.为了更清楚地说明本技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
37.图1为本技术实施例提供的一种保险产品的数据处理的流程示意图；
38.图2为本技术实施例提供的一种基于知识图谱的保险产品问答流程示意图；
39.图3为本技术实施例提供的一种保险产品的数据处理的结构示意图；
40.图4为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
41.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，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，都属于本技术保护的范围。
42.本技术实施例中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
43.针对保险产品问答服务，faq的不足之处是需要大量的人工进行维护，且不适用于需要进行逻辑判断的保险产品问答场景。当前的保险产品问答服务主要通过构建faq的形式进行实现。客户输入产品咨询语句，保险产品客服机器人通过语义相似度算法计算咨询语句与faq知识库中标准问的相似度，然后让后进行召回，对召回的标准问进行精排，最终将最相似的标准问对应的答案返回给客户。尽管faq目前的应用很成熟，但是它不太适合解决需要进行逻辑判断的问题，如“我今年xx岁，能购买保定期医疗险(惠民版)吗”，针对这类问题无法对所有的年龄均设计faq，如果每个都进行设计成本较高。此外保险产品属性众多，产品和产品属性构成的空间巨大，这样维护的faq知识库也需要较大的人工成本。
44.由上述缺陷可知，对于现有技术存在着实现保险产品问答服务的成本较高的技术问题。
45.基于此，本技术实施例提供了一种保险产品的数据处理方法、装置以及电子设备，利用构建好的保险产品知识图谱，并利用开源的、分布式的、支持集群化部署的图数据库对保险产品知识图谱进行存储，最后通过开发知识图谱问答服务进而赋能保险产品问答应用。通过本技术实施例所提供的方法可以缓解现有技术中实现保险产品问答服务的成本较高的技术问题。
46.下面结合附图对本技术实施例进行进一步的介绍。
47.图1为本技术实施例提供的一种保险产品的数据处理方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括:
48.步骤s110，获取保险产品的条款数据。
49.示例性的，系统可以通过外部输入或是在线获取的方式获取保险产品的条款数据。
50.步骤s120，基于条款数据，创建保险产品的知识图谱。
51.示例性的，系统可以对保险产品的条款数据进行数据提取，基于提取数据创建保险产品的知识图谱。
52.步骤s130，从客户端处获取查询文本，并从查询文本中确定对应的查询内容。
53.示例性的，如图2所示，系统可以根据用户输入的查询文本确定用户的查询意图，查询文本即是用户的咨询语句，例如“我想问一下a产品的保障周期是多长”、“a产品和b产品这两款产品谁的等待期更短一些”、“52岁能买哪些产品”等等。系统可以对查询文本进行分析，进而从查询文本中确定对应的查询内容。
54.步骤s140，基于查询内容，从知识图谱中确定查询内容对应的查询结果。
55.示例性的，如图2所示，为了返回用户所需的答案，需要用户的咨询意图转化为图查询语句在图数据库(知识图谱)中进行检索。由于自然问句中有时包含保险产品的简称或是别名，这里可以利用知识对齐的方式将其映射为保险产品的标准名称，然后利用标准产品名称进行图数据查询，得到对应的查询结果。
56.步骤s150，向客户端发送查询结果。
57.本技术实施例中，通过构建保险产品知识图谱，并且开发了基于多种场景的知识图谱问答服务，可以支撑保险产品属性查询、保险产品属性对比、保险产品归类三大场景的问答服务为保险产品问答服务进行了有效补充，大大减轻客服人员的维护压力，缓解了现有技术中实现保险产品问答服务的成本较高的技术问题。
58.下面对上述步骤进行详细介绍。
59.在一些实施例中，上述步骤s130具体可以包括如下步骤：
60.步骤a)，从客户端处获取查询文本，利用自然语言处理技术对查询文本进行关键词提取，得到查询文本中的关键词。
61.步骤b)，基于关键词确定查询文本对应的查询内容。
62.示例性的，如图2所示，系统首先对用户的查询文本进行问句解析，利用自然语言处理技术对查询文本进行解析，判断用户咨询的意图属于产品属性查询、产品属性对比及产品归类这三大类场景的哪一种。可以利用属性关键词，采用基于规则的方式对问句进行解析，同时也可以利用文本词向量的形式对问句进行解析。在进行解析后可以进行问句分类，如果采用的是基于规则的形式，则构造属性关键词到属性的映射。如“保障周期”本身是保险产品属性“保障周期”的关键词，此时问句“我想问一下a产品的保障周期是多长”的分类就是保险产品属性查询场景下保障周期这一属性查询。“等待期”是保险产品属性“等待期”的关键词，此时问句“a产品和b产品这两款产品谁的等待期更短一些”的分类就是保险产品属性对比场景下等待期这一保险产品属性对比。而“52岁能买哪些产品”对应的是产品归类场景下投保年龄为52岁这一场景。
63.通过从客户端处获取查询文本，利用自然语言处理技术对查询文本进行关键词提取，得到查询文本中的关键词，从而基于关键词确定查询文本对应的查询内容，可以较为精确的确定用户所想咨询的内容。
64.在一些实施例中，上述步骤s120具体可以包括如下步骤：
65.步骤c)，对条款数据进行数据提取，生成保险产品的二维表。
66.步骤b)，并将二维表保存为csv文件。
67.步骤d)，将csv文件导入至图数据库中，生成保险产品的知识图谱。
68.示例性的，保险产品知识图谱构建通过分析保险产品条款数据，针对产品属性设计相应的知识图谱schema，保险产品属性可以包含等待期、犹豫期、投保年龄、交费期间、保障期间等50多种属性。然后利用文本解析工具从保险条款中抽取对应的产品属性，生成保险产品属性的二维表，之后将保险产品二维表存储为csv文件，批量导入图数据库中，形成知识图谱。
69.基于上述步骤d)，图数据库可以包括多种类型，从而使功能更加丰富。作为一个示例，图数据库为nebula graph图数据库。
70.示例性的，为支持保险产品知识图谱后续大规模开发应用，可以采用开源的、分布
式的、易扩展的原生图数据库nebula graph图数据库作为知识图谱存储引擎，它能够承载数千亿个节点和数万亿条边的超大规模数据集，并且提供毫秒级查询。为了支持保险产品的属性批量入库，可以将保险产品的属性利用文本解析工具先进行提取，并存入至csv文件中。然后利用nebula importer工具将csv文件批量导入至nebula graph图数据库中。
71.在一些实施例中，上述步骤s140具体可以包括如下步骤：
72.步骤e)，基于查询内容，从知识图谱中确定查询内容对应的初始查询结果。
73.步骤f)，将初始查询结果和预设话术模板相结合，生成查询内容对应的查询结果。
74.示例性的，系统可以基于先前确定的图数据库查询语句，即查询内容，从图数据库(知识图谱)中检索保险产品对应的属性值、属性对比结果或者是产品归类的结果。如果查询到了对应内容，即返回结果非空，则构造相应的话术模板与返回的结果进行拼接，并将处理后的结果返回给用户；如果没有查询到对应的内容，即返回结果为空，则表示利用当前的知识图谱并不能回答该问题，因此可以通过预设的兜底话术返回给用户。
75.通过使系统基于查询内容，从知识图谱中确定查询内容对应的初始查询结果，并将初始查询结果和预设话术模板相结合，生成查询内容对应的查询结果。可以基于不同的查询结果为用户返回对应的信息，使用户可以清楚的知晓自己所咨询的内容的答案，提高用户的使用体验。
76.在一些实施例中，查询内容可以包括多种类型，从而使得功能更加丰富，通过知识图谱可以实现更多内容的查询。作为一个示例，查询内容包括下述任意一项或多项：
77.保险产品属性、保险产品属性对比、保险产品归类。
78.示例性的，“如果用户提问：“我想问一下a产品的保障周期是多长”，则该问句的分类就是保险产品属性查询场景下保障周期这一属性查询。如果用户提问：“a产品和b产品这两款产品谁的等待期更短一些”，则该问句的分类就是保险产品属性对比场景下等待期这一保险产品属性对比。如果用户提问：“52岁能买哪些产品”则该问句对应的分类是产品归类场景下投保年龄为52岁这一场景。
79.通过使查询内容的类型包括多种，使功能更加丰富，可以更加精准的根据用户的询问文本对查询内容进行分类，进而提供更加准确的回答，提高用户体验。
80.在一些实施例中，保险产品属性包括下述任意一项或多项：
81.等待期、犹豫期、投保年龄、交费期间、保障期间。
82.示例性的，通过使保险产品属性包括多种类型，可以使功能更加丰富。例如，将保险产品属性设为关键词，可以使系统对用户的查询文本进行解析后，根据关键词精准的判断用户所要查询的内容，进而提供相对应的回答，提高用户的使用体验。
83.图3为本技术实施例提供的一种保险产品的数据处理装置的结构示意图。如图3所示，保险产品的数据处理装置300包括:
84.获取模块301，用于获取保险产品的条款数据；
85.创建模块302，用于基于条款数据，创建保险产品的知识图谱；
86.第一确定模块303，用于从客户端处获取查询文本，并从查询文本中确定对应的查询内容；
87.第二确定模块304，用于基于查询内容，从知识图谱中确定查询内容对应的查询结果；
signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器402，处理器401读取存储器402中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
111.本发明实施例所提供的可读存储介质的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法，具体实现可参见前述方法实施例，在此不再赘述。
112.功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
113.最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。