一种菜单快速查询的方法、系统、设备和存储介质

技术领域

本发明涉及智能交互领域，更具体地，特别是指一种菜单快速查询的方法、系统、设备和存储介质。

背景技术

在iGIX低代码开发平台中，应用开发完成后会发布生成菜单，以便于用户通过菜单快速定位到具体应用，以使用软件功能，但iGIX低代码开发平台内置有数百种基础功能，多以菜单的形式作为入口，再加上基于平台进行开发的应用菜单，会使菜单查询存在一定的复杂性，当前平台提供的是模糊查询方法，用户输入查询关键字后还需从若干查询结果中进行筛选，查询准确率和效率都不理想。

低代码开发平台中的菜单搜索多是基于模糊匹配算法，在常见的搜索框中输入要查找内容的关键词进行查询，不能实现自动跳转，需要手动点击菜单进行跳转，而基于iGIX的开发者在开发具体应用时需要不断的查询菜单以测试功能，带来很多不必要的操作，降低了开发效率。

另外，自然语言模型训练所需的数据多是静态的，但是随着菜单数量的增加，导致大量的未登陆词出现，这些词都是与业务相关的，而在通用的分词词典中可能不包含这类词，导致分词出现错误，从而在语法、语义分析阶段出现异常，最终导致预测出现偏差。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提出一种菜单快速查询的方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，本发明在iGIX低代码开发平台中引入自然语言处理技术及配套工具，对输入的文本进行词法分析、句法分析和语义解析，能够为使用者提供更加精准的查询服务，同时，针对平台中的菜单呈现原理，自动监测菜单的动态变化情况，当有新的菜单生成时，自动提取新生成的菜单名称，同步更新词法分析中的词典，对于平台的开发者来说可以进一步提升开发人员的开发效率、缩短软件研发周期，对于最终的软件用户来说，极大增强了软件的易用性。

基于上述目的，本发明实施例的一方面提供了一种菜单快速查询的方法，包括如下步骤：响应于接收到用户输入的文本，对所述文本进行处理；根据处理后的文本通过词典进行相似问题推理，得到每个相似问题的置信度，并根据置信度的高低进行排序；判断是否存在置信度高于阈值的相似问题；以及响应于存在置信度高于阈值的相似问题，将所述相似问题按顺序展示给用户。

在一些实施方式中，所述对所述文本进行处理包括：对所述文本进行分词得到第一结果，对所述第一结果进行停用词或无意义词检测以删除所述第一结果中的停用词或无意义词。

在一些实施方式中，所述对所述文本进行处理包括：通过将所述文本与预先设置的内容进行比对以对所述文本中不合法部分进行过滤。

在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于所述文本与预设关键词匹配成功，直接返回所述预设关键词相对应的答复内容。

在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于每次完成查询，根据当次查询结果将对应查询主题的分数加一，并根据分数的高低对查询主题进行排序以形成下一次对用户的推荐结果。

在一些实施方式中，所述方法还包括：设置过期时间，响应于每次查询结果的持续时间超过所述过期时间，将所述查询结果对应查询主题的分数减一。

在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于检测到菜单数据的增量变化，向自然语言处理服务端推送菜单名称的数据以更新所述词典数据。

本发明实施例的另一方面，提供了一种菜单快速查询的系统，包括：处理模块，配置用于响应于接收到用户输入的文本，对所述文本进行处理；推理模块，配置用于根据处理后的文本通过词典进行相似问题推理，得到每个相似问题的置信度，并根据置信度的高低进行排序；判断模块，配置用于判断是否存在置信度高于阈值的相似问题；以及展示模块，配置用于响应于存在置信度高于阈值的相似问题，将所述相似问题按顺序展示给用户。

本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述指令由所述处理器执行时实现如上方法的步骤。

本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器执行时实现如上方法步骤的计算机程序。

本发明具有以下有益技术效果：在iGIX低代码开发平台中引入自然语言处理技术及配套工具，对输入的文本进行词法分析、句法分析和语义解析，能够为使用者提供更加精准的查询服务，同时，针对平台中的菜单呈现原理，自动监测菜单的动态变化情况，当有新的菜单生成时，自动提取新生成的菜单名称，同步更新词法分析中的词典，对于平台的开发者来说可以进一步提升开发人员的开发效率、缩短软件研发周期，对于最终的软件用户来说，极大增强了软件的易用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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实施例。

图1为本发明提供的菜单快速查询的方法的实施例的示意图；

图2为本发明提供的菜单快速查询的系统的实施例的示意图；

图3为本发明提供的菜单快速查询的计算机设备的实施例的硬件结构示意图；

图4为本发明提供的菜单快速查询的计算机存储介质的实施例的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明实施例进一步详细说明。

需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。

本发明实施例的第一个方面，提出了一种菜单快速查询的方法的实施例。图1示出的是本发明提供的菜单快速查询的方法的实施例的示意图。

如图1所示，本发明实施例包括如下步骤：

S1、响应于接收到用户输入的文本，对所述文本进行处理；

S2、根据处理后的文本通过词典进行相似问题推理，得到每个相似问题的置信度，并根据置信度的高低进行排序；

S3、判断是否存在置信度高于阈值的相似问题；以及

S4、响应于存在置信度高于阈值的相似问题，将所述相似问题按顺序展示给用户。

本发明实施例将自然语言处理技术引入到iGIX低代码开发平台中，并与其应用菜单查询相关的功能进行融合，以提升开发效率和软件的易用性。

本发明实施例提供对话式UI(User Interface，用户界面)，它是人机交互的入口，初次进入对话式UI窗口，会出现推荐内容列表，这些推荐内容可以进行设置，随着应用次数的增多，系统会自动学习用户的喜好并进行自动更新推荐列表。本发明实施例前端交互界面基于浪潮自研的Farris UI和HTML、CSS、jQuery等前端技术进行开发。对话式UI集成多个功能，包括用户指令输入、对话控制中心返回结果展示和页面的自动跳转。

用户通过交互式UI界面进行文本输入，并传输给后端进行语义解析，并将最终查询结果通过对话式UI返回给用户，其中的内容有菜单名称列表或者是问答内容，用户可直接点击列表内容，或者输入列表前的序号可实现自动跳转。

在一些实施方式中，所述对所述文本进行处理包括：通过将所述文本与预先设置的内容进行比对以对所述文本中不合法部分进行过滤。在iGIX低代码开发平台主页存在机器人图标，该图标支持上下拖动，点击机器人图标弹出对话框(对话式UI)。用户输入文本内容后，前端通过提前设置的内容，对输入内容中的不合法部分进行过滤，主要是对文本中是否包含可执行的Script脚本语言进行检测，以防止恶意代码注入。前端将输入的文本内容通过请求API接口传递到后端的对话控制模块。

在一些实施方式中，所述对所述文本进行处理包括：对所述文本进行分词得到第一结果，对所述第一结果进行停用词或无意义词检测以删除所述第一结果中的停用词或无意义词。

文本进入对话控制模块后第一步是，调用自然语言处理模块对输入的文本内容进行分词，对于文本分词本发明实施例采用jieba(结巴)分词框架，由于在iGIX开发框架中应用形成的菜单名称多是与业务强相关的，通用的分词框架不能很准确的进行切分，故本发明实施例基于jieba分词框架提供的词典自定义功能进行扩展，进一步提升了切词精度，开发者基于iGIX开发框架开发完成应用最后发布成菜单，这一过程中，菜单的名称及具体的应用路径等关键信息会自动保存到相应的数据库表中，该发明实施例基于此机制与框架进行集成，在有新的菜单产生时，会同步将菜单的名称保存到自定义词典中。切词服务以列表的形式返回所有的词，之后系统对切完的词进行停用词或无意义词的检测，将词语清洗完后，进行相似问题推理。

相似问题推理会返回近似问题列表，包括具体的问题和答案所在位置的链接、置信度，系统默认返回10条数据，在返回数据当中如果置信度大于设定的阈值则可直接返回相似问题，不再进行其它自然语言处理任务的判断直接返回前端。

这里的判断顺序是需要进行设置的，系统提供的配置界面中有单独的部分，系统在进行自然语言处理时会先获取配置的数据，然后根据配置的优先级进行判断，这里优先级体现在数字上，即1、2、3，如果用户未对顺序进行设置，系统则默认将菜单的查询进行优先级处理判断，其次是相似问题，最后是用户自定义内容的检索。用户可以通过系统提供的前端界面设置问答内容，支持问题、内容的自定义编辑，内容的格式包括文本和图像，最终存储在数据库表中，这些数据库表与iGIX存储在同一个数据库中，同时自定义的问题基于TF-IDF方法进行文本相似度的计算，同步更新文档库，对于相似问题系统会自动与iGIX问社区中采纳问题进行同步更新，并更新文本相似度计算文档库。菜单名称的匹配，是基于Word2Vec模型中的CBOW算法计算词的相似度，并基于相似问题的置信度进行排序，如大于阈值则返回到前端，这种询问方法是需要进行用户筛选的，系统最终返回的是语义相近的若干个菜单。

在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于所述文本与预设关键词匹配成功，直接返回所述预设关键词相对应的答复内容。如果用户明确知道要查询的菜单，可以在输入的菜单前添加“打开”，系统针对输入的文本，首先检测文本的末尾是否包含相应的关键字，如果含有则系统会返回自动开发的标记，在返回内容中写入关键词“autoOpen”，然后对除“打开”外的文本内容进行分词，然后返回结果，如果存在多个不同的菜单时，首先与常使用的菜单库存储内容进行匹配，如果是经常访问的词则返回经常访问的词，如果多个词使用的频次相同，系统默认会根据词语在输入文本中的顺序进行排序，前面的词优先返回，并且只返回一个菜单名称。对于常见的问候语，比如你好、你有什么功能等，前端系统模块会进行过滤，此类文本答复话术系统已经内置，前端有文本匹配功能，匹配到预设的关键词后，前端部分直接返回答复内容，而不再将内容传递到服务端进行处理。

对于返回的内容，前端支持多种模态展示，主要包括功能菜单名称、iGIX问答社区相似问题推荐和用户自定义的问答内容，前端感知到后端返回的内容后，根据前后设定规则进行差异化展示，对话控制服务端以JSON格式返回数据，返回的内容中添加有action字段，该字段的值主要有clickOpenMenu(返回到前端的内容需要鼠标点击实现应用跳转)、autoOpenMenu(语义解析准确，实现菜单的自动跳转)、qA(iGIX问答社区中已采纳的问题集)和answer(自定义的问答类型)，通过设置的这些关键词，UI界面能够差异化展示不同模态的内容，比如对于自定义问答内容，可以将答复语句直接展示，而相似问题需要提供跳转功能，跳转到iGIX问答社区中查看更精准的答案。

在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于每次完成查询，根据当次查询结果将对应查询主题的分数加一，并根据分数的高低对查询主题进行排序以形成下一次对用户的推荐结果。用户每次重新进入对话式UI时，系统会自动对用户常用的功能进行推荐，推荐的内容默认为菜单名称和具体问题，每次只展示常用前6个经常搜索的内容，用户也可通过系统提供的界面设置推荐内容，推荐内容默认是需要用户点击跳转，这里支持设置用户自定义的问答对，如果用户不进行设置，则系统会随机推送6条信息，用户也可以在配置页面中关闭问题推荐功能，进行页面刷新后，对话式UI中的界面中不再显示推荐内容。对于系统内置的推荐功能，系统采用打分制，相同的内容每检测到一次则在相应score(分数)中加1。

在一些实施方式中，所述方法还包括：设置过期时间，响应于每次查询结果的持续时间超过所述过期时间，将所述查询结果对应查询主题的分数减一。设置过期时间，一般为一周，设定的存储结构为队列，接收到前端请求的内容后，首先进行首尾词的检测，然后与队列中的数据进行完全匹配，相同且不过期则在分数后加1，对于到过期时间的问题，系统检测到后自动从队列中删除。

在一些实施方式中，所述方法还包括：响应于检测到菜单数据的增量变化，向自然语言处理服务端推送菜单名称的数据以更新所述词典数据。对话控制系统与NLP服务之间有数据处理服务接口，在数据菜单数据出现更新时，系统检测到增量变化，会自动向NLP服务端推送菜单名称的数据，NLP服务端自动更新字典数据，对于用户自定义类型问答数据，在用户上传完数据后，需通过系统提供的配置界面进行模型训练，iGIX开发社区中的已采纳的问答内容，系统会定时进行数据的爬取，以更新文档集合。

自然语言处理模块与对话控制中心是松耦合的，它们是两个不同的服务单元，对话控制系统需要以API接口的形式调用自然语言处理服务端，然后将返回的结果进行组合处理返回前端界面，这里的操作包括具体菜单对应的函数ID封装，因为在iGIX开发框架中菜单的打开根据函数ID进行识别定位，其它的问答功能同样需要进行定制化的开发，不变的是自然语言处理模块。

自然语言处理模块以微服务的形式进行部署，而对话控制中心是业务相关的属于智能能力消费层，对话控制中心基于JAVA语言开发，自然语言处理服务中心基于Python开发，在系统提供的配置界面，用户可进行设置是否启用自然语言处理(NLP)服务，如果不采用服务，系统默认提供规则匹配方法进行相似问题的近似计算。

系统采用自然语言处理框架Gensim进行文本处理。自然语言处理模块提供训练功能，系统检测问题中的增量后，自动推送一份数据到训练端，NLP训练模块检测到推送的数据后，自动更新TF-IDF中文本的嵌入词表。对于菜单的相似性预测，本发明实施例基于Word2Vec词嵌入模型中的CBOW算法，进行词向量的定制化训练，在训练语料中融入许多iGIX低代码开发领域内的词汇，前期在进行文本数据的搜集时囊括了不同垂直领域ERP系统需要的功能应用名称，使得相似度的预测精度大幅提升。同时，系统提供自然语言处理的控制界面，在数据处理部分自定义词表然后与系统内置的数据集一起进行词表训练，整个训练过程是在云端进行的，用户也可以在配置界面中设置训练参数比如count(每次读取词的个数据)、epoch(训练的次数)，词向量的大小系统进行了默认处理为100维度，处理完数据后，点击训练按钮后云端系统自动进行训练，训练完成后，NLP处理系统自动进行部署上线。

需要特别指出的是，上述菜单快速查询的方法的各个实施例中的各个步骤均可以相互交叉、替换、增加、删减，因此，这些合理的排列组合变换之于菜单快速查询的方法也应当属于本发明的保护范围，并且不应将本发明的保护范围局限在实施例之上。

基于上述目的，本发明实施例的第二个方面，提出了一种菜单快速查询的系统。如图2所示，系统200包括如下模块：处理模块，配置用于响应于接收到用户输入的文本，对所述文本进行处理；推理模块，配置用于根据处理后的文本通过词典进行相似问题推理，得到每个相似问题的置信度，并根据置信度的高低进行排序；判断模块，配置用于判断是否存在置信度高于阈值的相似问题；以及展示模块，配置用于响应于存在置信度高于阈值的相似问题，将所述相似问题按顺序展示给用户。

在一些实施方式中，所述处理模块配置用于：对所述文本进行分词得到第一结果，对所述第一结果进行停用词或无意义词检测以删除所述第一结果中的停用词或无意义词。

在一些实施方式中，所述处理模块配置用于：通过将所述文本与预先设置的内容进行比对以对所述文本中不合法部分进行过滤。

在一些实施方式中，所述系统还包括返回模块，配置用于：响应于所述文本与预设关键词匹配成功，直接返回所述预设关键词相对应的答复内容。

在一些实施方式中，所述系统还包括推荐模块，配置用于：响应于每次完成查询，根据当次查询结果将对应查询主题的分数加一，并根据分数的高低对查询主题进行排序以形成下一次对用户的推荐结果。

在一些实施方式中，所述系统还包括过期模块，配置用于：设置过期时间，响应于每次查询结果的持续时间超过所述过期时间，将所述查询结果对应查询主题的分数减一。

在一些实施方式中，所述系统还包括更新模块，配置用于：响应于检测到菜单数据的增量变化，向自然语言处理服务端推送菜单名称的数据以更新所述词典数据。

基于上述目的，本发明实施例的第三个方面，提出了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，存储器存储有可在处理器上运行的计算机指令，指令由处理器执行以实现如下步骤：S1、响应于接收到用户输入的文本，对所述文本进行处理；S2、根据处理后的文本通过词典进行相似问题推理，得到每个相似问题的置信度，并根据置信度的高低进行排序；S3、判断是否存在置信度高于阈值的相似问题；以及S4、响应于存在置信度高于阈值的相似问题，将所述相似问题按顺序展示给用户。

在一些实施方式中，所述对所述文本进行处理包括：对所述文本进行分词得到第一结果，对所述第一结果进行停用词或无意义词检测以删除所述第一结果中的停用词或无意义词。

在一些实施方式中，所述对所述文本进行处理包括：通过将所述文本与预先设置的内容进行比对以对所述文本中不合法部分进行过滤。

在一些实施方式中，所述步骤还包括：响应于所述文本与预设关键词匹配成功，直接返回所述预设关键词相对应的答复内容。

在一些实施方式中，所述步骤还包括：响应于每次完成查询，根据当次查询结果将对应查询主题的分数加一，并根据分数的高低对查询主题进行排序以形成下一次对用户的推荐结果。

在一些实施方式中，所述步骤还包括：设置过期时间，响应于每次查询结果的持续时间超过所述过期时间，将所述查询结果对应查询主题的分数减一。

在一些实施方式中，所述步骤还包括：响应于检测到菜单数据的增量变化，向自然语言处理服务端推送菜单名称的数据以更新所述词典数据。

如图3所示，为本发明提供的上述菜单快速查询的计算机设备的一个实施例的硬件结构示意图。

以如图3所示的装置为例，在该装置中包括一个处理器301以及一个存储器302。

处理器301和存储器302可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。

存储器302作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的菜单快速查询的方法对应的程序指令/模块。处理器301通过运行存储在存储器302中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现菜单快速查询的方法。

存储器302可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据菜单快速查询的方法的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器302可选包括相对于处理器301远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

一个或者多个菜单快速查询的方法对应的计算机指令303存储在存储器302中，当被处理器301执行时，执行上述任意方法实施例中的菜单快速查询的方法。

执行上述菜单快速查询的方法的计算机设备的任何一个实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器执行时执行菜单快速查询的方法的计算机程序。

如图4所示，为本发明提供的上述菜单快速查询的计算机存储介质的一个实施例的示意图。以如图4所示的计算机存储介质为例，计算机可读存储介质401存储有被处理器执行时执行如上方法的计算机程序402。

最后需要说明的是，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，可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成，菜单快速查询的方法的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，程序的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(ROM)或随机存储记忆体(RAM)等。上述计算机程序的实施例，可以达到与之对应的前述任意方法实施例相同或者相类似的效果。

以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。

应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。

上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。