【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，特别是涉及数据解析模型的构建方法、系统、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、随着计算机技术的快速发展，智能客服机器人的应用也越来越广泛。通过对政策解析，可以实现智能客服机器人政策问答互动。
2、在相关技术中，政策解析的方法是人工拆解政策材料后，和受理条件相结合得到所有的判断情况。但是人工拆解需要较强的理解和拆分能力，需要花费大量的时间，效率低下。同时，政策解析智能回答采用正则多轮流程，即一轮询问一个政策判断条件，用户回答正确以后才能继续进入下一轮的询问，直到询问完所有的匹配条件，流程繁琐且用户可能不会按照预置流程回答，容易受到人为因素的影响。
3、目前针对相关技术中文件解析方法效率低下的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种数据解析模型的构建方法、系统、电子设备和存储介质，以至少解决相关技术中文件解析方法效率低下的问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种数据解析模型的构建方法，所述方法包括：
3、根据目标业务类型构建知识图谱框架；
4、获取各所述目标业务类型对应的文件数据，对所述文件数据进行整理和拆分，得到各所述目标业务类型对应的解析表格；
5、将所述解析表格匹配到所述知识图谱框架下，并基于大语言模型，对所述解析表格进行泛化理解微调，得到数据解析模型。
6、在其中一些实施例中，所述对所述文件数据进行整理和拆分，得到各所述目标业务类型对应的
7、根据所述文件数据，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性；
8、基于所述第一属性和第二属性，将所述文件数据中的业务内容填入各所述单元格。
9、在其中一些实施例中，所述根据所述文件数据，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性包括：
10、从所述文件数据中获取所述目标业务类型的关键分类和业务办理需求；
11、根据所述关键分类和所述业务办理需求，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性。
12、在其中一些实施例中，所述根据所述关键分类和所述业务办理需求，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性包括：
13、获取所述关键分类对应的预设权重，根据所述预设权重中的最大值，得到第一关键分类；
14、根据所述第一关键分类确认所述解析表格中各单元格的第一属性；
15、根据所述业务办理需求，确认所述解析表格中单元格的第二属性。
16、在其中一些实施例中，所述方法还包括：
17、获取用户问题，基于所述数据解析模型获取所述用户问题对应的问答结果；
18、输出所述问答结果，并获取基于所述问答结果得到的用户反馈；
19、根据所述用户反馈，对所述数据解析模型进行调整。
20、在其中一些实施例中，所述基于所述数据解析模型获取所述用户问题对应的问答结果包括：
21、根据所述用户问题从所述知识图谱框架中获取对应的解析表格；
22、基于大语言模型，将所述用户问题与所述解析表格匹配，得到所述用户问题对应的问答结果。
23、第二方面，本申请实施例提供了一种基于数据解析模型的机器人交互方法，所述方法包括：
24、获取用户问题，基于大语言模型，获取所述用户问题中的第一问题属性和第二问题属性；
25、根据所述第一问题属性和所述第二问题属性，将所述用户问题与基于权利要求1-6中任一项所述方法构建的数据解析模型匹配，得到所述用户问题对应的问答结果，输出所述问答结果。
26、第三方面，本申请实施例提供了一种数据解析模型的构建系统，所述系统包括：图谱构建模块、解析表格生成模块和模型生成模块，
27、所述图谱构建模块，用于根据目标业务类型构建知识图谱框架；
28、所述解析表格生成模块，用于获取各所述目标业务类型对应的文件数据，对所述文件数据进行整理和拆分，得到各所述目标业务类型对应的解析表格；
29、所述模型生成模块，用于将所述解析表格匹配到所述知识图谱框架下，并基于大语言模型，对所述解析表格进行泛化理解微调，得到数据解析模型。
30、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并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如上述第一方面所述的数据解析模型的构建方法或第二方面所述的基于数据解析模型的机器人交互方法。
31、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的数据解析模型的构建方法第二方面所述的基于数据解析模型的机器人交互方法。
32、相比于相关技术，本申请实施例提供的数据解析模型的构建方法，通过根据目标业务类型构建知识图谱框架，获取各目标业务类型对应的文件数据，对文件数据进行整理和拆分，得到各目标业务类型对应的解析表格，将解析表格匹配到知识图谱框架下，并基于大语言模型，对解析表格进行泛化理解微调，得到数据解析模型，解决了文件解析方法效率低下的问题。通过生成解析表格的形式解析文件快速便捷，提高了解析效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种数据解析模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文件数据进行整理和拆分，得到各所述目标业务类型对应的解析表格包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述文件数据，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键分类和所述业务办理需求，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据解析模型获取所述用户问题对应的问答结果包括：
7.一种基于数据解析模型的机器人交互方法，其特征在于，所述方法包括：
8.一种数据解析模型的构建系统，其特征在于，所述系统包括：图谱构建模块、解析表格生成模块和模型生成模块，
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的数据解析模型的构建方法或权利要求7所述的基于数据解析模型的机器人交互方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据解析模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文件数据进行整理和拆分，得到各所述目标业务类型对应的解析表格包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述文件数据，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键分类和所述业务办理需求，确认所述解析表格中各单元格的第一属性和第二属性包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据解析模型获取所述用户问题对应的问答结果包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢彩，钟灵，吴凯，
申请(专利权)人：浙江百应科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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