[发明专利]一种辅助操作的提示方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明所提供的辅助操作的提示方法、装置、设备和存储介质，可以获取用户当前界面的展示内容。然后基于从展示内容中提取出的所有的关键词，在存储有提示信息的预设提示信息库中提取每个关键词相关联的提示信息。基于深度神经网络模型获取每个关键词相关联的每个提示信息的权重。基于用户在展示内容中的疑问区域，获取疑问区域中所包含的目标关键词。将目标关键词相关联的且不小于预设权重值的至少一个提示信息，展示在当前界面的提示框中。该方法可以根据不同用户使用场景，基于用户的操作行主动给予帮助提示，以便于提供更精准实时的操作帮助，不需要用户花费大量时间翻阅操作手册，能为用户带来更好的体验。

技术领域

本发明涉及智能提示技术领域，具体涉及一种辅助操作的提示方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

在当前互联网高速发展的时代，电力、银行等行业的一些产品也在块速的更新迭代中，产品的功能、关联性等内容经常会发生改动，在企业内部人员或客户使用一些企业产品的功能时，经常会遇到一些操作难点或疑问，在遇到这些情况时，用户或工作人员并不知如何进行处理，需要花费大量的时间利用操作手册等需求帮助，非常的耗时导致产品的用户体验感非常差。

发明内容

为了解决现有技术存在的耗费时间、用户体验感低的问题，本发明提供了一种辅助操作的提示方法、装置、设备和存储介质，其具有自动进行提示、用户体验感更好等特点。

根据本发明具体实施方式提供的一种辅助操作的提示方法，包括：

获取用户当前界面的展示内容；

基于从所述展示内容中提取出的所有的关键词，在存储有提示信息的预设提示信息库中提取每个关键词相关联的提示信息；

基于深度神经网络模型获取每个关键词相关联的每个提示信息的权重；

基于用户在所述展示内容中的疑问区域，获取所述疑问区域中所包含的目标关键词；

将所述目标关键词相关联的且不小于预设权重值的至少一个提示信息，展示在当前界面的提示框中。

进一步地所述辅助操作的提示方法还包括：

在所述提示框中展示提示信息后，获取用户的人脸图像；

基于所述人脸图像中的人脸表情信息，确定用户的满意程度。

进一步地，所述辅助操作的提示方法还包括：

在所述满意程度低于预设标准时，基于所述深度神经网络模型对所述目标关键词相关联的提示信息的权重进行更新。

进一步地，所述预设提示信息库的构建过程包括：

基于TF-IDF算法从各产品文档中提取出关键词，建立关键词和提示信息的对应关系；

将每个文档中的关键词组成一个向量，基于得到的向量得到文档间的关联关系；

基于所述关联关系得到每个关键词相关联的提示信息，并进行存储得到所述预设提示信息库。

进一步地，所述深度神经网络模型的构建过程包括：

将所述预设提示信息库中每个关键词以及每个关键词相关联的每个提示信息输入至深度神经网络中，逐层进行前向计算直至得到输出层的输出结果；

基于损失函数计算所述输出结果和真实数据之间的损失，逐层反向计算所述损失函数在各层的权重梯度；

基于所述权重梯度得到每个关键词相关联的每个提示信息的权重。

进一步地，所述基于用户在所述展示内容中的疑问区域，获取所述疑问区域中所包含的目标关键词，包括：