[发明专利]商品数据对比方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种商品数据对比方法，其特征在于，所述方法包括：

对用户针对待对比商品进行提问得到的商品提问数据进行语义预理解，得到语义数据；

对所述语义数据进行命名实体识别，得到提问实体；

根据所述提问实体在预建的知识库中进行查询，得到与所述提问实体相似的在库实体，其中，所述预建的知识库包括预建的知识图谱的实体；

根据所述在库实体在所述预建的知识图谱中进行查询，得到所述在库实体间的抽象关系；

根据所述抽象关系进行知识推理，得到所述待对比商品数据对比结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述知识图谱的建立过程包括：

对商品的商品特征数据进行自然语言理解，得到所述商品的商品实体，其中，所述商品特征数据为文本数据；

根据所述商品实体对所述商品特征数据进行关系抽取，得到所述商品的商品关系；

根据所述商品实体和所述商品关系进行语义关系分析，以建立所述知识图谱。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对商品的商品特征数据进行自然语言理解，包括：对所述商品特征数据进行规范化处理，所述规范化处理至少包括以下一种步骤：

繁体字至简体字转换、汉字至阿拉伯数字转换以及错别字纠正。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对用户针对待对比商品进行提问得到的商品提问数据进行语义预理解，包括：对所述商品提问数据进行上下文补全。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述商品提问数据进行上下文补全，包括：

获取所述商品提问数据的有效信息，所述有效信息包括所述商品提问数据的业务场景分类数据、领域分类数据和提问意图数据；

利用依存句法解析获取所述商品提问数据的缺失成分；

根据所述有效信息和所述缺失成分对所述商品提问数据进行上下文补全。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述语义数据进行命名实体识别，得到提问实体，包括：

采用规则字典和深度神经网络模型对所述语义数据进行命名实体识别。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述商品实体对所述商品特征数据进行关系抽取，包括：依次采用预设的Transformer的双向编码器表示BERT模型和预设的中文预训练模型对所述商品特征数据进行关系抽取。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述商品提问数据的有效信息，包括：

根据预设的支持向量机和预设的卷积网络模型对所述商品提问数据进行分类和意图匹配，得到所述有效信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对用户针对待对比商品进行提问得到的商品提问数据进行语义预理解之前，所述方法还包括：

在用户进行提问时，进行多轮对话处理；

所述多轮对话处理包括：

在所述用户进行槽位识别后，根据多轮场景树对所述用户进行对话引导，以得到所述商品提问数据。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对用户针对待对比商品进行提问得到的商品提问数据进行语义预理解之前，所述方法还包括：对所述商品提问数据进行语义消歧。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述抽象关系进行知识推理，得到所述待对比商品数据对比结果之后，所述方法还包括：

根据所述对比结果对所述用户进行新商品推荐。