业务问答知识查询方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种业务问答知识查询方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

在日常业务中，客服往往按照一定流程的来处理客户的需求，这些需求分为两个部分：用户数据和知识点。

与用户数据相关的在用户数据库，客服根据客户提供的机要信息如身份证号、设备编号、绑定的手机号码来确定要查询或者要办理的业务。与知识点相关在知识库，客服根据用户提出的问题来确认相关内容，这跟客服的业务熟练度有关，需要客服在确认的过程中一步步搜索答案。

客服在服务用户的过程中，答案搜索的过程，会减缓客服处理业务的速度。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高客服处理业务的速度的业务问答知识查询方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种业务问答知识查询方法，方法包括：

接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据；

查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点；

根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点；

根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

在其中一个实施例中，查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点之前，还包括：

获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱；

将问答知识与用户数据进行数据关联匹配，筛选出关联成功的目标问答知识与目标用户数据；

确定目标问答数据在第一知识图谱中对应的知识节点以及目标用户数据在第二知识图谱中对应的业务节点；

根据知识节点与业务节点，将第一知识图谱和第二知识图谱进行节点连通，以构建得到预设知识图谱。

在其中一个实施例中，获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱之前，还包括：

获取知识库中的问答知识，确定问答知识对应的知识点；

根据问答知识在知识库中的存储位置关系，识别知识点间的关联关系，得到知识点三元组；

根据知识点三元组，构建得到第一知识图谱。

在其中一个实施例中，获取知识库中的问答知识，确定问答知识对应的知识点包括：

获取知识库中的文本格式的问答知识和图像格式的问答知识；

对图像格式的问答知识进行光学字符识别处理，以将图像格式的问答知识转换为文本格式的问答知识；

以获取的文本格式的问答知识以及转换的文本格式的问答知识为待处理数据，根据待处理数据对应的知识类型，确定待处理数据对应的知识点。

在其中一个实施例中，知识点三元组包括头实体、关系以及尾实体；

根据知识点三元组，构建得到第一知识图谱包括：

以头实体和尾实体为节点、以关系为节点关联关系，将知识点三元组导入预设的初始知识图谱，构建得到第一知识图谱。

在其中一个实施例中，获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱之前，还包括：

从关系型数据库中获取数据表，其中，数据表用于存储用户数据；

根据数据表在关系型数据库中的关联关系以及用户数据所在的数据表，得到用户数据三元组；

根据用户数据三元组，构建得到第二知识图谱。

在其中一个实施例中，查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点包括：

提取数据查询请求中的业务需求，并在预设知识图谱中查找与用户数据匹配的节点；

基于与用户数据匹配的节点以及节点关联关系，搜索与业务需求匹配的目标业务节点。

一种业务问答知识查询装置，装置包括：

请求接收模块，用于接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据；

节点查找模块，用于查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点；

节点确定模块，用于根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点；

数据确定模块，用于根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据；

查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点；

根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点；

根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据；

查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点；

根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点；

根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

上述业务问答知识查询方法、装置、计算机设备和存储介质，接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据，基于用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点，将数据查询操作与预设知识图谱关联起来，基于包括知识节点与业务节点的预设知识图谱，打通了问答知识与用户数据之间的信息壁垒，以实现通过预设知识图谱进行问答知识的查找，能够在用户数据的查询搜索的过程同步得到用户数据对应的问答知识，以提高处理业务的速度。

附图说明

图1为一个实施例中业务问答知识查询方法的应用环境图；

图2为一个实施例中业务问答知识查询方法的流程示意图；

图3为一个实施例中业务问答知识查询方法中构建预设知识图谱的流程示意图；

图4为一个实施例中业务问答知识查询方法中构建第一知识图谱的流程示意图；

图5为一个实施例中业务问答知识查询方法中构建第二知识图谱的流程示意图；

图6为一个实施例中业务问答知识查询方法中预设知识图谱的结构示意图；

图7为另一个实施例中业务问答知识查询方法的流程示意图；

图8为一个实施例中业务问答知识查询装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的业务问答知识查询方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器104响应客服人员通过终端102触发的数据查询操作发送的数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据；查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点；根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点；根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识，并推送至客服人员所在的终端102。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种业务问答知识查询方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据。

数据查询请求是指终端向服务器发送的数据处理请求，服务器基于该数据查询请求，通过数据处理，将对应的数据反馈至终端，完成终端与服务器之间的数据交互。在实施例中，数据查询请求可以是客服人员根据客户服务需求，通过终端操作触发的请求。

用户数据是指用于表征业务对象的数据，具体来说，用户数据可以是用户身份信息以及设备信息等。可以理解，在某些应用场景下，用户身份信息与设备信息是关联的，例如，某设备的归属或管理对象是某用户，客服人员可以基于用户身份信息，通过后台的管理数据，确定该用户身份信息对应用户管理的各个设备，也可以确定基于设备信息，如电表号等，确定该设备信息所属用户的用户身份信息。

例如，以电力行业为例，当客户来电咨询时，会告知客服人员需要咨询的业务，以及该业务对应的用户数据。客服人员基于客户提供的信息，对终端进行操作处理，以确定与该用户数据对应的业务的具体信息，并就该具体的信息，回复用户相关的咨询问题。

步骤204，查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点。

预设知识图谱是指预先构建的存储在服务器中的知识图谱，预设知识图谱中包括与用户数据相对于的业务节点。知识图谱是为了阐述各种存在的实体之间、关系之间以及实体与关系的属性的联系。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。知识图谱可以是基于三元组，即头实体、关系、以及尾实体的形式构建。究其本质，知识图谱也是一种简单的异构网络，它利用三元组中的关系来描述“头实体”和“尾实体”所具有的具体联系，其主要实现的目标是为了改进搜索引擎，使其搜索结果的准确性和用户搜索体验得到提高。

在实施例中，服务器通过提取数据查询请求中携带的用户数据，以用户数据为搜索关键词，在预设知识图谱中进行节点搜索查找，得到与用户数据匹配的节点，然后通过提取数据查询请求中的业务需求，根据与用户数据匹配的节点以及业务需求，确定目标业务节点。

步骤206，根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点。

预设知识图谱由包含知识节点的第一知识图谱和包含业务节点的第二知识图谱融合而成，在预设知识图谱中，业务节点与知识节点之间连通，具有关联关系。根据知识节点与业务节点之间的关联关系，可以确定与目标业务节点关联的知识节点。

步骤208，根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

知识节点与问答知识向对应，基于确定的知识节点，可以获取到该知识节点对应的问答知识，并将该问答知识推送至数据查询操作的发送终端，以使发送终端的客服人员基于数据查询操作同步获取到业务数据对应的问答知识。

在实施例中，问答知识包括业务节点对应的业务相关释义说明等。举例来说，现有的技术中，与用户数据相关的存储在用户数据库，客服根据客户提供的机要信息如身份证号、电表编号、绑定的手机号码来确定要查询或者要办理的业务；与知识点相关存储在知识库，客服根据用户提出的问题来确认相关内容，这跟客服的业务熟练度有关，需要客服在确认的过程中一步步搜索答案。在对客户咨询进行问答时，客服人员需要在不同系统之间进行切换，严重影响了服务效率，降低客户的服务体验。

为此，通过知识图谱，将用户数据库中的用户数据与知识库中的问答知识通过知识图谱的融合进行连通，以使得客服人员在确定客户要查询或者要办理的业务的同时，即可获取得到相对应的知识点，无需再次基于搜索操作来获取答案，提高问答效率。

上述业务问答知识查询方法，接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据，基于用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点，将数据查询操作与预设知识图谱关联起来，基于包括知识节点与业务节点的预设知识图谱，打通了问答知识与用户数据之间的信息壁垒，以实现通过预设知识图谱进行问答知识的查找，能够在用户数据的查询搜索的过程同步得到用户数据对应的问答知识，以提高处理业务的速度。

在其中一个实施例中，如图3所示，查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点，即步骤204之前，还包括预设知识图谱的构建过程，具体包括步骤302至步骤308。

步骤302，获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱。

步骤304，将问答知识与用户数据进行数据关联匹配，筛选出关联成功的目标问答知识与目标用户数据。

步骤306，确定目标问答数据在第一知识图谱中对应的知识节点以及目标用户数据在第二知识图谱中对应的业务节点。

步骤308，根据知识节点与业务节点，将第一知识图谱和第二知识图谱进行节点连通，以构建得到预设知识图谱。

第一知识图谱是指基于问答知识构建的由于表征各个问答知识对应知识点之间的关联关系的知识图谱。第二知识图谱是指基于用户数据构建的用于表征用户数据对应业务之间的关联关系的知识图谱。

其中，问答知识对应知识点实质上是跟业务相关的知识点，用于对某个具体的业务进行解释说明。通过将问答知识对应的知识点与用户数据所对应的业务类型进行数据关联匹配，可以确定问答知识与用户数据之间的对应的关系。

进一步地，可以通过知识点与业务进行关键字匹配或者是描述信息相似度计算的方式，将问答知识对应的知识点与用户数据所对应的业务类型进行数据关联匹配。

通过数据关联匹配，可以筛选出关联成功的目标问答知识与目标用户数据构成的数据组。根据目标问答数据在第一知识图谱中对应的知识节点以及目标用户数据在第二知识图谱中对应的业务节点，可以实现第一知识图谱和第二知识图谱的节点连通，将第一知识图谱和第二知识图谱进行融合，得到预设知识图谱。

在实施例中，同一用户数据可以与多个问答知识对应，构成多个数据组。同理，在进行第一知识图谱与第二知识图谱的节点关联时，可以将该用户数据对应的业务节点与多个问答知识对应的各知识节点进行节点关联，以便在数据查询时，能获得多个知识节点对应的问答知识，以供客服人员进行选择。

在其中一个实施例中，如图4所示，获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱，即步骤302之前还包括第一知识图谱的构建过程，具体包括步骤402至步骤406。

步骤402，获取知识库中的问答知识，确定问答知识对应的知识点。

步骤404，根据问答知识在知识库中的存储位置关系，识别知识点间的关联关系，得到知识点三元组。

步骤406，根据知识点三元组，构建得到第一知识图谱。

在知识库中存储有与业务相关的各种问答知识，问答知识与知识点对应，在实施例中，一个知识点可以对应多个问答知识，一个问答知识也可以对应多个知识点。知识库中的存储位置关系用于表征问答知识之间的关联关系，

知识库中的问答知识一般是隶属型的知识点，或者以表格形式存放的信息，具有一定的关系表征模式，通过预设与存储方式对应的转换脚本，将各个知识点转换为知识点三元组。知识点三元组是指用于描述任意两个知识点及其关联关系的数据描述方式。基于知识点三元组，可以将准确定位得到以各知识点为节点，以知识点之间的关联关系为节点间的关联关系的第一知识图谱。

在其中一个实施例中，获取知识库中的问答知识，确定问答知识对应的知识点包括：获取知识库中的文本格式的问答知识和图像格式的问答知识。对图像格式的问答知识进行光学字符识别处理，以将图像格式的问答知识转换为文本格式的问答知识。以获取的文本格式的问答知识以及转换的文本格式的问答知识为待处理数据，根据待处理数据对应的知识类型，确定待处理数据对应的知识点。

在知识库中，既包括文本格式的问答知识，还包括图像格式的问答知识，例如应答流程图以及说明图片等。这种图像格式的问答知识，可以通过OCR(Optical CharacterRecognition，光学字符识别，指定是指电子设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程)等方式将图像转换为对应的文本，根据上下文的关系设置在对应的知识点下。

在其中一个实施例中，知识点三元组包括头实体、关系以及尾实体。根据知识点三元组，构建得到第一知识图谱包括：以头实体和尾实体为节点、以关系为节点关联关系，将知识点三元组导入预设的初始知识图谱，构建得到第一知识图谱。

知识点三元组和用户数据三元组均为包括头实体、关系以及尾实体的三元组。以知识点三元组为例，通过以头实体和尾实体为节点、以关系为节点关联关系，将知识点三元组导入预设的初始知识图谱，构建得到第一知识图谱。以用户数据三元组为例，通过以头实体和尾实体为节点、以关系为节点关联关系，将用户数据三元组导入预设的初始知识图谱，构建得到第二知识图谱。

通过预先确定三元组，可以准确描述每两个数据之间的关联关系，便于快速准确地构建对应的知识图谱。

在其中一个实施例中，如图5所示，获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱，即步骤302之前还包括第一知识图谱的构建过程，具体包括步骤502至步骤506。

步骤502，从关系型数据库中获取数据表，其中，数据表用于存储用户数据。

步骤504，根据数据表在关系型数据库中的关联关系以及用户数据所在的数据表，得到用户数据三元组。

步骤506，根据用户数据三元组，构建得到第二知识图谱。

关系型数据库是指采用了关系模型来组织数据的数据库，其以行和列的形式存储数据，以便于用户理解，关系型数据库这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户通过查询来检索数据库中的数据，而查询是一个用于限定数据库中某些区域的执行代码。关系模型可以简单理解为二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的关系组成的一个数据组织。

具体来说，数据表用于存储用户数据。服务器根据数据表在关系型数据库中的关联关系以及用户数据所在的数据表，得到用户数据三元组。基于上述知识点三元组相同的方式，根据用户数据三元组，构建得到第二知识图谱。基于关系型数据库来存储用户数据，能够便捷快速地确定各个用户数据之间的关联关系，便于快速构建得到用户数据三元组，提高第二知识图谱的构建效率。

在实施例中，如图6所示，用户数据主要根据三类实体进行划分和关联，用户、设备、业务。知识库的知识图谱根据知识的种类分为业务知识和文档知识，每个种类有各自的三级节点，业务类别-子业务类别-细分业务类别，文档类别-子文档类别-文档)。假设客服要回答的都是业务里面的内容，因此根据用户数据对应业务的业务类别和知识库的细分业务类别/文档进行关联，保证能够快速检索对应的内容。

在其中一个实施例中，如图7所示，查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点，即步骤204包括步骤702至步骤704。

步骤702，提取数据查询请求中的业务需求，并在预设知识图谱中查找与用户数据匹配的节点。

步骤704，基于与用户数据匹配的节点以及节点关联关系，搜索与业务需求匹配的目标业务节点。

在实施例中，数据查询请求中的业务需求可以基于终端响应的用户操作来确定，例如客服人员的点击操作等。基于业务需求，可以确定业务需求，在预设知识图谱中，与用户数据匹配的节点是唯一确定的，例如，与用户名称对应的节点是确定的，但是与用户数据关联的其他节点的数量是众多的，当业务需求确定之后，可以基于与用户数据关联的其他节点，从具有关联关系的各节点中筛选出与业务需求匹配的目标业务节点，实现目标业务节点的准确定位。

应该理解的是，虽然上述各流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述各流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种业务问答知识查询装置，包括：请求接收模块802、节点查找模块804、节点确定模块806和数据确定模块808，其中：

请求接收模块802，用于接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据.

节点查找模块804，用于查找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点。

节点确定模块806，用于根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点。

数据确定模块808，用于根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

在其中一个实施例中，业务问答知识查询装置还包括预设知识图谱构建模块，用于获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱；将问答知识与用户数据进行数据关联匹配，筛选出关联成功的目标问答知识与目标用户数据；确定目标问答数据在第一知识图谱中对应的知识节点以及目标用户数据在第二知识图谱中对应的业务节点；根据知识节点与业务节点，将第一知识图谱和第二知识图谱进行节点连通，以构建得到预设知识图谱。

在其中一个实施例中，业务问答知识查询装置还包括第一知识图谱构建模块，用于获取知识库中的问答知识，确定问答知识对应的知识点；根据问答知识在知识库中的存储位置关系，识别知识点间的关联关系，得到知识点三元组；根据知识点三元组，构建得到第一知识图谱。

在其中一个实施例中，第一知识图谱构建模块还用于获取知识库中的文本格式的问答知识和图像格式的问答知识；对图像格式的问答知识进行光学字符识别处理，以将图像格式的问答知识转换为文本格式的问答知识；以获取的文本格式的问答知识以及转换的文本格式的问答知识为待处理数据，根据待处理数据对应的知识类型，确定待处理数据对应的知识点。

在其中一个实施例中，知识点三元组包括头实体、关系以及尾实体；第一知识图谱构建模块还用于以头实体和尾实体为节点、以关系为节点关联关系，将知识点三元组导入预设的初始知识图谱，构建得到第一知识图谱。

在其中一个实施例中，业务问答知识查询装置还包括第二知识图谱构建模块，用于从关系型数据库中获取数据表，其中，数据表用于存储用户数据；根据数据表在关系型数据库中的关联关系以及用户数据所在的数据表，得到用户数据三元组；根据用户数据三元组，构建得到第二知识图谱。

在其中一个实施例中，节点查找模块还用于提取数据查询请求中的业务需求，并在预设知识图谱中查找与用户数据匹配的节点；基于与用户数据匹配的节点以及节点关联关系，搜索与业务需求匹配的目标业务节点。

上述业务问答知识查询装置，接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据，基于用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点，将数据查询操作与预设知识图谱关联起来，基于包括知识节点与业务节点的预设知识图谱，打通了问答知识与用户数据之间的信息壁垒，以实现通过预设知识图谱进行问答知识的查找，能够在用户数据的查询搜索的过程同步得到用户数据对应的问答知识，以提高处理业务的速度。

关于业务问答知识查询装置的具体限定可以参见上文中对于业务问答知识查询方法的限定，在此不再赘述。上述业务问答知识查询装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储预设知识图谱以及问答知识。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种业务问答知识查询方法。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据；找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点；根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点；根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱；将问答知识与用户数据进行数据关联匹配，筛选出关联成功的目标问答知识与目标用户数据；确定目标问答数据在第一知识图谱中对应的知识节点以及目标用户数据在第二知识图谱中对应的业务节点；根据知识节点与业务节点，将第一知识图谱和第二知识图谱进行节点连通，以构建得到预设知识图谱。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取知识库中的问答知识，确定问答知识对应的知识点；根据问答知识在知识库中的存储位置关系，识别知识点间的关联关系，得到知识点三元组；根据知识点三元组，构建得到第一知识图谱。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取知识库中的文本格式的问答知识和图像格式的问答知识；对图像格式的问答知识进行光学字符识别处理，以将图像格式的问答知识转换为文本格式的问答知识；以获取的文本格式的问答知识以及转换的文本格式的问答知识为待处理数据，根据待处理数据对应的知识类型，确定待处理数据对应的知识点。

在一个实施例中，知识点三元组包括头实体、关系以及尾实体。处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

以头实体和尾实体为节点、以关系为节点关联关系，将知识点三元组导入预设的初始知识图谱，构建得到第一知识图谱。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

从关系型数据库中获取数据表，其中，数据表用于存储用户数据；根据数据表在关系型数据库中的关联关系以及用户数据所在的数据表，得到用户数据三元组；根据用户数据三元组，构建得到第二知识图谱。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

提取数据查询请求中的业务需求，并在预设知识图谱中查找与用户数据匹配的节点；基于与用户数据匹配的节点以及节点关联关系，搜索与业务需求匹配的目标业务节点。

上述用于实现业务问答知识查询方法的计算机设备，接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据，基于用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点，将数据查询操作与预设知识图谱关联起来，基于包括知识节点与业务节点的预设知识图谱，打通了问答知识与用户数据之间的信息壁垒，以实现通过预设知识图谱进行问答知识的查找，能够在用户数据的查询搜索的过程同步得到用户数据对应的问答知识，以提高处理业务的速度。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据；找用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点；根据目标业务节点以及预设知识图谱中知识节点与业务节点之间的关联关系，确定与目标业务节点关联的知识节点；根据知识节点，得到数据查询操作对应的问答知识。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取基于问答知识构建的第一知识图谱以及基于用户数据构建的第二知识图谱；将问答知识与用户数据进行数据关联匹配，筛选出关联成功的目标问答知识与目标用户数据；确定目标问答数据在第一知识图谱中对应的知识节点以及目标用户数据在第二知识图谱中对应的业务节点；根据知识节点与业务节点，将第一知识图谱和第二知识图谱进行节点连通，以构建得到预设知识图谱。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取知识库中的问答知识，确定问答知识对应的知识点；根据问答知识在知识库中的存储位置关系，识别知识点间的关联关系，得到知识点三元组；根据知识点三元组，构建得到第一知识图谱。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取知识库中的文本格式的问答知识和图像格式的问答知识；对图像格式的问答知识进行光学字符识别处理，以将图像格式的问答知识转换为文本格式的问答知识；以获取的文本格式的问答知识以及转换的文本格式的问答知识为待处理数据，根据待处理数据对应的知识类型，确定待处理数据对应的知识点。

在一个实施例中，知识点三元组包括头实体、关系以及尾实体。计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

以头实体和尾实体为节点、以关系为节点关联关系，将知识点三元组导入预设的初始知识图谱，构建得到第一知识图谱。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

从关系型数据库中获取数据表，其中，数据表用于存储用户数据；根据数据表在关系型数据库中的关联关系以及用户数据所在的数据表，得到用户数据三元组；根据用户数据三元组，构建得到第二知识图谱。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

提取数据查询请求中的业务需求，并在预设知识图谱中查找与用户数据匹配的节点；基于与用户数据匹配的节点以及节点关联关系，搜索与业务需求匹配的目标业务节点。

上述用于实现业务问答知识查询方法的计算机可读存储介质，接收数据查询请求，提取数据查询请求中携带的用户数据，基于用户数据在预设知识图谱中对应的目标业务节点，将数据查询操作与预设知识图谱关联起来，基于包括知识节点与业务节点的预设知识图谱，打通了问答知识与用户数据之间的信息壁垒，以实现通过预设知识图谱进行问答知识的查找，能够在用户数据的查询搜索的过程同步得到用户数据对应的问答知识，以提高处理业务的速度。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。