。
[0054]步骤201，用户咨询自动问答系统。
[0055]步骤202，对用户咨询的问题进行预处理。
[0056]例如，去除用户咨询的问题中的一些特殊字符，这些特殊字符可以是空间，图文符号和/或数学符号等。
[0057]步骤203，从用户咨询的问题中提取特征。
[0058]例如，在去除了某些特殊字符的话语中提取一个或多个关键词，由此识别用户的话语意思。
[0059]步骤204，查询用户的历史访问数据。
[0060]可选地，可以查询该用户的基本资料，用户的行为信息和/或其它与用户相关的信息，具体例子可以参考上述，此处不再赘述。
[0061]步骤205，在词库中匹配关键值并获取与该关键值对应的权重。
[0062]步骤206，根据用户的历史访问数据和关键词确定用户行为。
[0063]具体地，由用户的历史访问数据确定用户类型，可以采用NLP算法中的字符串匹配的分词方法中在词库中匹配从当前用户咨询问题中提取的关键词，根据用户类型选择与关键词对应的权重，采用朴素贝叶斯算法计算关键词和关键词对应的权重来获得行为值，当行为值落在第一阈值区间时，则确定用户行为表示用户进行业务咨询，当行为值落在第二阈值区间时，则确定用户行为表示用户进行非业务咨询，第一阈值区间和第二阈值区间互不相交。
[0064]需要说明的是，本发明实施例可以在对用户咨询的问题进行预处理的同时查询用户的历史访问数据，即对于执行步骤202和204的顺序并不限定。
[0065]步骤207，针对用户咨询的问题和用户行为生成答案。
[0066]具体地，在步骤203中通过提取特征(如关键词)可以识别出用户的话语意思，结合步骤206中确定的用户行为，给出符合用户行为的答案。
[0067]更详细的例子可以参考上述，此处不再重复。
[0068]通过上述方案，在用户咨询的问题中提取关键词和用户的历史访问数据确定出用户行为，即识别出该用户是否在进行业务咨询，作为回答用户咨询问题的基础，使得生成的答案符合用户行为，提高了自动问答系统的灵活度与准确率。另外，符合用户行为的答案还能够更好地吸引用户，从而增加用户粘合度。
[0069]图3是本发明一个实施例的自动问答系统的示意性结构框图。自动问答系统300包括提取模块301，确定模块302和生成模块303。
[0070]提取模块301，用于在用户咨询的问题中提取关键词。
[0071]确定模块302，用于根据用户的历史访问数据和提取模块301提取的关键词确定用户行为，用户行为表示用户进行业务咨询或者用户进行非业务咨询。
[0072]生成模块303，用于针对用户咨询的问题生成符合确定模块302确定的用户行为的答案。
[0073]在本发明实施例中，通过在用户咨询的问题中提取关键词和用户的历史访问数据确定出用户行为，即识别出该用户是否在进行业务咨询，作为回答用户咨询问题的基础，使得生成的答案符合用户行为，提高了自动问答系统的灵活度与准确率。另外，符合用户行为的答案还能够更好地吸引用户，从而增加用户粘合度。
[0074]自动问答系统300可实现上述方法实施例，因此为避免重复，不再详细描述。
[0075]可选地，作为一个实施例，确定模块302可以进一步用于:在词库中匹配关键词，根据词库中关键词与权重的对应关系获得与关键词对应的权重，其中与关键词对应的权重是由用户的历史访问数据确定的；根据关键词和与关键词对应的权重获得行为值；根据行为值确定用户行为。具体地，确定模块302还可以用于:根据用户的历史访问数据确定用户类型；根据用户类型在词库中选择与关键词对应的权重。可选地，针对相同的关键词，为不同的用户类型所设置的权重不同；其中用户类型可以包括性格易怒用户和性格温和用户，或者用户类型可以包括恶意用户和非恶意用户，或者用户类型可以包括忠诚用户和非忠诚用户，等等。应理解，本发明实施例对于如何划分用户类型不做限制。另外，用户类型可以被划分成两类或两类以上。为了便于理解，本发明将以用户类型划分成两类进行说明。
[0076]可选地，确定模块302可以进一步用于:采用自然语言处理NLP中的字符串匹配的分词方法在词库中匹配关键词。
[0077]可选地，确定模块302可以进一步用于:采用朴素贝叶斯算法计算关键词和与关键词对应的权重获得行为值。
[0078]可选地，确定模块302可以进一步用于:当行为值落在第一阈值区间时，则确定用户行为表示用户进行业务咨询，当行为值落在第二阈值区间时，则确定用户行为表示用户进行非业务咨询，其中第一阈值区间和所述第二阈值区间互不相交。
[0079]可选地，作为另一个实施例，自动问答系统300还可以包括预处理模块304。预处理模块304用于在生成单元根据用户咨询的问题生成符合用户行为的答案之前，对用户咨询的问题进行预处理，预处理包括去除用户咨询的问题中的特殊字符。
[0080]上述本发明实施例揭示的方法可以应用图4所示的自动问答系统400来实现。自动问答系统400包括处理器401和存储器402。处理器401控制设备400的操作。存储器402可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器401提供指令和数据。存储器402的一部分还可以包括非易失行随机存取存储器(NVRAM)。处理器401，存储器402通过总线系统410耦合在一起，其中总线系统410除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统410。
[0081]其中，处理器401可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。处理器401可以是通用处理器，包括CPU(中央处理器，Central ProcessingUnit)、NP (网络处理器，Network Processor)等；还可以是DSP (数字信号处理器，DigitalSignal Processing)、ASIC(专用集成电路，Applicat1n Specific Integrated Circuit)、FPGA (现成可编程门阵列，Field Programmable Gate Array)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0082]在本发明实施例中，处理器401通过存储器402存储的指令或数据执行如下步骤:
[0083]在用户咨询的问题中提取关键词；根据用户的历史访问数据和关键词确定用户行为，其中用户行为表示用户进行业务咨询或者用户进行非业务咨询；根据用户咨询的问题生成符合用户行为的答案。
[0084]具体的例子可以参考图1的实施例，此处不再赘述。
[0085]本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的子系统及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能宄竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围
[0086]在本申请所提供的几个实施例中