[发明专利]基于产业生态的业务工作流程智能优化方法及系统

权利要求书

1.一种基于产业生态的业务工作流程智能优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取业务交互数据事项；

以及针对至少两种交互内容区分属性，利用事先配置的内容要素划分线程对所述业务交互数据事项进行划分，以得到所述至少两种交互内容区分属性的划分交互事实，其中，所述至少两种交互内容区分属性被事先划分为至少两个种，针对所述至少两个种事先配置每一个不相同的内容要素划分线程，并且其中，所述不相同的内容要素划分线程涵盖基于分类训练网络的内容要素划分线程；

其中，在对所述业务交互数据事项进行划分之前包括：

利用事先配置的交互内容分类训练网络，将所述业务交互数据事项的属性划分成主要交互关键内容或次要交互关键内容；

并且筛除主要业务交互数据事项中的次要交互关键内容；

在所述交互内容分类训练网络和筛除之后包括：

利用事先配置的交互内容分类判断网络，判断分类为所述交互关键内容的业务交互数据事项是否为显著性的交互关键内容；

并且筛除所述业务交互数据事项中的非显著性的交互关键内容；

其中，所述事先配置的交互内容分类训练网络包括采集层面、训练层面、连接层面和识别层面，并且其中，分类包括：

获取所述业务交互数据事项的交互档案并传输至所述采集层面，以将其解压为矩阵式表示；

将所述矩阵式表示传输至训练层面，以抽取所述业务交互数据事项的交互档案的交互描述向量；

将所述交互描述向量传输至所述连接层面，以抽取每个交互描述向量对应的目标值，将抽取的每个交互描述向量对应的目标值整合，作为所述连接层面的输出；

将所述连接层面的输出传输至所述识别层面，基于所述识别层面的输出获得识别的交互事实；

其中，所述交互内容分类判断网络包括采集层面和随机匹配层面，并且其中，判断包括：

将分类为所述交互关键内容的业务交互数据事项的交互档案传输至到所述采集层面，以将其解压为矩阵式表示；

并且将所述矩阵式表示传输至到随机匹配层面，以根据所述随机匹配层面的输出判断分类为所述交互关键内容的业务交互数据事项是否为显著性的交互关键内容；

其中，所述不相同的内容要素划分线程还包括：

基于数据库的内容要素划分线程，其中将所述业务交互数据事项中的语义描述内容与事先构建的数据库中的语义描述内容进行关联，

将能够关联的语义描述内容作为划分交互事实；

和基于逻辑方案的内容要素划分线程，其中利用事先设置的逻辑方案对所述业务交互数据事项的交互档案进行剖析，将满足所述逻辑方案的内容作为划分交互事实；

通过关键请求内容显示所述划分交互事实；

以及在接收到对于所述划分交互事实的更新标签的前提下，对所述划分交互事实进行更新；

所述至少两个种中的第一种包括以下种类的交互内容区分属性：干扰区域和平台，并且其中所述进行划分包括：

针对所述第一种中的任一种类的交互内容区分属性，利用基于数据库的内容要素划分线程对所述业务交互数据事项进行划分，其中基于数据库的内容要素划分线程是将所述业务交互数据事项中的语义描述内容与事先构建的数据库中的语义描述内容进行匹配，将能够匹配的语义描述内容作为划分交互事实；

其中，所述至少两个种中的第二种包括以下种类的交互内容区分属性：操作步骤的标准数据文案、录入记录、评价和构建事项，并且其中所述进行划分包括：

针对所述第二种中的任一种类的交互内容区分属性，利用基于逻辑方案的内容要素划分线程对所述业务交互数据事项进行划分，其中基于逻辑方案的内容要素划分线程是利用事先设置的逻辑方案对所述业务交互数据事项进行剖析，将满足所述逻辑方案的内容作为划分交互事实；

统计解析所述划分交互事实，以得到所述交互内容区分属性的种类间的相似度；

和/或基于所述划分交互事实，输出交互内容提示；

在所述划分交互事实是利用基于分类训练网络的内容要素划分线程划分出来的前提下，利用所更新的划分交互事实对所述分类训练网络进行进一步训练；

和/或在所述划分交互事实是利用基于数据库的内容要素划分线程划分出来的前提下，利用所更新的划分交互事实对数据库进行迭代，其中基于数据库的内容要素划分线程是将所述业务交互数据事项中的语义描述内容与事先构建的数据库中的语义描述内容进行匹配，将能够匹配的语义描述内容作为划分交互事实；

其中，分类训练网络包括第一采集层面、第二采集层面、第一层面历史记录时样本层面、第二层面历史记录时样本层面、反馈神经模型层面和筛选层面；并且其中，利用所述分类训练网络对所述业务交互数据事项进行划分，包括：

将所述业务交互数据事项的语义描述内容的下一轮交互要素传输至所述第一采集层面，以解压为所述下一轮交互要素的矩阵式表示；

将所述下一轮交互要素的矩阵式表示传输至所述第一层面历史记录时样本层面，得到所述第一层面历史记录时样本层面的输出；

将所述业务交互数据事项的语义描述内容传输至所述第二采集层面，以解压为所述语义描述内容的矩阵式表示；

将所述第一层面历史记录时样本层面的输出与所述语义描述内容的矩阵式表示整合后传输至所述第二层面历史记录时样本层面，得到第二层面历史记录时样本层面的输出；

将所述第二层面历史记录时样本层面的输出传输至到具有一个浮动层面的反馈神经模型层面，得到语义描述内容中具有每一个交互内容区分属性的重要程度；

以及将所述重要程度传输至所述筛选层面，得到的输出为所述业务交互数据事项中的交互内容区分属性。