文本处理方法、装置和电子设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种文本处理方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.在电商领域，经常存在用户向商家咨询问题的情况，例如，购买前商品信息的咨询、运输阶段物流进度的咨询、以及收货后售后问题的咨询。对此，为了提高商家的服务效率，通常是在服务器侧针对问题文本配置答案文本，以便用户在向商家咨询某一问题时，可以快速的响应用户的问题。
3.但是在相关技术中，在配置答案文本时只考虑问题文本，从而导致无法给用户提供精准的答案，进而降低用户体验。


技术实现要素：

4.本技术的多个方面提供一种文本处理方法、装置和电子设备，以解决配置的答案存在不精准的问题。
5.本技术实施例第一方面提供一种文本处理方法，包括：接收目标用户针对当前商家发送的问题文本；根据问题文本，确定目标用户意图；若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案；向目标用户发送目标人群答案。
6.本技术实施例第二方面提供一种文本处理装置，包括：
7.接收模块，用于接收目标用户针对当前商家发送的问题文本；
8.确定模块，用于根据问题文本，确定目标用户意图；
9.处理模块，用于若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案；
10.发送模块，用于向目标用户发送目标人群答案。
11.本技术实施例第三方面提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现第一方面的文本处理方法。
12.本技术实施例第四方面提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面的文本处理方法。
13.本技术实施例应用在电商领域的咨询场景中，提供的文本处理方法包括：接收目标用户针对当前商家发送的问题文本；根据问题文本，确定目标用户意图；若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案；向目标用户发送目标人群答案。本技术实施例通过预先针对不同用户意图下给不同用户标签配置的人
群答案，则在接收到的问题文本在具有目标用户意图时，可以根据目标用户的目标用户标签，返回对应的人群答案，使在回复目标用户的问题文本时，能够从目标用户的角度进行考虑，给目标用户提供更精准更准确的答案，进而提高了用户体验。
附图说明
14.此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
15.图1为本技术示例性实施例提供的一种文本处理方法的场景示意图；
16.图2为本技术示例性实施例提供的一种文本处理方法的步骤流程图；
17.图3为本技术示例性实施例提供的一种文本处理方法的示意图；
18.图4为本技术示例性实施例提供的另一种文本处理方法的步骤流程图；
19.图5为本技术示例性实施例提供的一种获取目标用户标签的示意图；
20.图6为本技术示例性实施例提供的一种文本处理装置的结构框图；
21.图7为本技术示例性实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
22.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术具体实施例及相应的附图对本技术技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
23.本技术实施例提供的文本处理方法应用于电商领域的咨询场景中，服务器侧会配置智能客服系统，以对用户咨询的问题自动化的回复，实现在解决用户问题的同时节省商家的成本。通常商家可以针对自身的店铺或者店铺的商品对答案进行自定义的配置，提升了商家在对答案的精准配置。但是目前，还没有从用户角度去给到商家做配置的能力，例如，目前还没有针对不同的用户属性以及用户与商家之间的关联配置不同的答案，进而无法打造更加亲和切合的智能服务，以带给用户更好的体验。
24.进一步地，相关技术在配置答案时会考虑到场景，例如，通过搭建以数据驱动为核心的智能算法模型，通过服务大量用户积累海量真实语料，进行高维机器学习与深度训练，反哺算法模型，可以模拟人工客服的回复逻辑，提高客服机器人的语义理解与问答回复能力。而这些主要是围绕场景定位和语义理解等进行答案的配置，并不能给用户精准的答案，也不糊带给用户更好的体验。
25.针对电商领域的咨询场景中，上述技术存在无法给用户提供精准的答案的问题，本技术实施例提供的文本处理方法包括：接收目标用户针对当前商家发送的问题文本；根据问题文本，确定目标用户意图；若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案；向目标用户发送目标人群答案。本技术实施例通过预先针对不同用户意图下给不同用户标签配置的人群答案，则在接收到的问题文本在具有目标用户意图时，可以根据目标用户的目标用户标签，返回对应的人群答案，使在回复目标用户的问题文本时，能够从目标用户的角度进行考虑，给目标用户提供更精准更准确的答案，
进而提高了用户体验。
26.在本实施例中，文本处理方法可以是借助云计算系统实现整体的文本处理方法。此外，执行文本处理方法的服务器可以为云服务器，以便借助于云上资源的优势运行各种文本处理方法；相对于云端，文本处理方法也可以应用于常规服务器或服务器阵列等服务端设备，在此不加以限定。
27.此外，参照图1，示出本技术实施例的一种应用场景，其中，商家通过商家终端向服务器发送人群答案进行配置，目标用户通过用户终端向服务器发送问题文本，服务器根据配置的人群答案向目标用户返回人群答案。例如，商家在当前平台开通虚拟店铺售卖商品，用户通过当前平台进行线上购买该商品，在购买商品时，需要发送一些问题以咨询一些商品信息，通常用户咨询的商品信息具有统一的回复答案，例如商品大小、商品颜色以及商品用途等。商家为了节省成本，则在当前平台针对不同问题配置对应的答案，则在用户提问问题时，可以采用该答案自动化的回复该问题。其中，本技术实施例提出了通过预先针对不同用户意图下给不同用户标签配置的人群答案，则在接收到的问题文本在具有目标用户意图时，可以根据目标用户的目标用户标签，返回对应的人群答案，使在回复目标用户的问题文本时，能够从目标用户的角度进行考虑，给目标用户提供更精准更准确的答案，进而提高了用户体验。
28.以下结合附图，详细说明本技术各实施例提供的技术方案。
29.图2为本技术示例性实施例提供的一种文本处理方法的步骤流程图。如图2所示该文本处理方法，具体包括以下步骤：
30.s201，接收目标用户针对当前商家发送的问题文本。
31.其中，在电商场景下，每个商家会对应有一个虚拟店铺。每个虚拟店铺包括很多商品，用户可以对这些商品进行线上购买线下收货。
32.在本技术实施例中，目标用户为买家。问题文本可以是目标用户针对当前商家(当前店铺中)的某个商品的咨询问题。
33.例如，当前商家的虚拟店铺主要用于售卖护肤品类产品，如a系列的护肤套装、b系列的护肤套装、c系列的护肤水、d系列的护肤霜。问题文本例如“我们店铺的护肤套装适合什么肤质”或者“这个c系列的护肤水适合什么肤质”。
34.在本技术实施例中，问题文本可以是目标用户输入针对当前商家输入的任意咨询文本。
35.s202，根据问题文本，确定目标用户意图。
36.其中，可以通过语义分析确定问题文本对应的目标用户意图，也可以通过关键词提取确定问题文本对应的目标用户意图，对此，本技术不加以限定。
37.例如，问题文本为“我们店铺的护肤套装适合什么肤质”，则目标用户意图是“咨询适合肤质的套装”。若问题文本为“这个c系列的护肤水适合什么肤质”，则目标用户意图是“c系列的护肤水对应的适合肤质”。
38.此外，若问题文本为“这个c系列的护肤水适合什么肤色”，则目标用户意图是“c系列的护肤水对应的适合肤色”，若问题文本为“这个c系列的护肤水是多少毫升”，则目标用户意图是“c系列的护肤水的规格”。
39.在本技术实施例中，表达同一意图的问题文本可以是多种形式的，经过服务器可
以确定为统一的目标用户意图，例如，问题文本a1为“护肤水是这个c系列的，可以用在什么肤质上”、问题文本a2为“我这样的肤质可以用这个护肤水吗，c系列的那个”，问题文本a3为“请帮忙看一下哈，c系列的护肤水可以用在什么肤质上，我想了解一下”，则对于问题文本a1、问题文本a2和问题文本a3经过服务器确定的目标用户意图均为“c系列的护肤水对应的适合肤质”。
40.s203，若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案。
41.其中，每个目标用户意图对应多个人群答案，人群答案是商家针对目标用户意图配置的，每个人群答案具有对应的用户标签。则在确定目标用户意图后，可以先确定目标用户意图是否具有人群答案，若有，则获取目标用户标签，然后根据目标用户标签在目标用户意图对应的多个人群答案中确定对应的目标人物答案，采用该目标人群答案回复目标用户的问题文本。
42.示例性地，参照图3，目标用户“我”针对x店铺在目标用户输入问题文本“这个c系列的护肤水适合什么肤质”，目标用户将问题文本发送给服务器，服务器根据问题文本确定目标用户意图“c系列的护肤水适合的肤质”，然后在预设的配置知识库确定目标用户意图对应的人群答案，图3中的目标用户意图“c系列的护肤水适合的肤质”对应有人群答案
①
、人群答案
②
和人群答案
③
，其中，每个人群答案具有对应的用户标签，其中，人群答案
①
对应用户标签“干皮”，人群答案
②
对应用户标签“油皮”，人群答案
③
对应用户标签“混合皮”。进一步地，在确定目标用户意图具有人群答案时，则获取目标用户的目标用户标签，图3中目标用户标签为“肤质为干皮”，则将用户标签“干皮”对应的人群答案
①“
亲，这个不适合干燥性皮肤哦，d系列的护肤水更适合干燥性皮肤哦”发送给目标用户，目标用户将该人群答案
①
显示给目标用户。
43.再者，在本技术实施例中，目标用户可以具有多角度的用户标签，目标用户标签是指目标用户在目标用户意图下的用户标签。例如，目标用户的用户标签可以有“肤质是干皮”，“肤色是偏白”，“价格区间200元至400元”，“规格为160毫升至260毫升”。其中，目标用户意图表示咨询肤质，则目标用户标签为“肤质是干皮”。若目标用户意图表示咨询肤色，则目标用户标签为“肤色是偏白”，若目标用户意图表示咨询价格，则目标用户标签为“价格区间200元至400元”，若目标用户意图表示咨询容量，则目标用户标签为“规格为160毫升至260毫升”。
44.在本技术实施例中，用户意图和用户标签以及人群答案之间具有对应关系，具体可以根据商家侧的配置确定，商家可以根据一个用户意图配置多组用户标签，每组用户标签可以包括至少一个用户标签，每组用户标签对应一个人群答案。
45.例如，用户意图为“c系列的护肤水适合的肤质”，一组用户标签为“肤质为干皮、肤色为偏白”，则对应的人群答案可以为“亲，这个不适合干燥性皮肤哦，d系列的护肤水更适合干燥性皮肤，并且更适合偏白的皮肤哦”。
46.在本技术实施例中，具体地用户意图、用户标签与人群答案之间的对应关系，可以根据商家的需求自由进行配置，目的是可以考虑到目标用户角度，给目标用户提供更精准以及细致的答案，提高目标用户体验。
47.s204，向目标用户发送目标人群答案。
48.参照图3，将目标用户标签对应的人群答案作为目标人群答案，发送给用户，以在目标用户显示该目标人群答案。
49.本技术实施例应用在电商领域的咨询场景中，提供的文本处理方法包括：接收目标用户针对当前商家发送的问题文本；根据问题文本，确定目标用户意图；若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案；向目标用户发送目标人群答案。本技术实施例通过预先针对不同用户意图下给不同用户标签配置的人群答案，则在接收到的问题文本在具有目标用户意图时，可以根据目标用户的目标用户标签，返回对应的人群答案，使在回复目标用户的问题文本时，能够从目标用户的角度进行考虑，给目标用户提供更精准更准确的答案，进而提高了用户体验。
50.图4为本技术示例性实施例提供的另一种文本处理方法的步骤流程图。如图4所示，具体包括以下步骤：
51.s401，接收当前商家在每个用户意图下，针对不同用户标签对应配置的人群答案。
52.其中，用户意图与多个用户标签对应，用户标签与人群答案对应。
53.一种可选实施例中，当前商家可以针对店铺的每个商品配置多个用户意图，每个用户意图配置不同用户标签，每个用户标签对应一个人群答案，然后将配置的用户意图、人群答案和用户标签的对应关系保存在预设配置库中。进而在后续服务器接收到目标用户发送的问题文本时，可以确定问题文本对应的目标用户意图，在配置的目标用户意图中查找与目标用户意图相同的目标意图，然后确定该目标用户意图具有对应的多个人群答案，然后获取目标用户的目标用户标签，根据目标用户标签在多个人群答案中确定对应的目标人群答案。
54.参照表1，示例性地说明为当前商家针对c系列护肤水配置的用户意图、人群答案和用户标签的对应关系。
55.表1
[0056][0057]
在表1中，用户意图、用户标签和人群答案具有对应关系。其中，在用户标签相同时，用户意图不同时，配置的人群答案可以不同，示例性地，用户意图为“c系列护肤水适合肤质”，用户标签为“干皮，白皮”，“亲，这个不适合干燥性皮肤哦，d系列的护肤水更适合干燥性皮肤，并且更适合偏白的皮肤哦”。若用户意图为“c系列护肤水适合肤色”，用户标签为“干皮，白皮”，“亲，这个适合白色皮肤，但是不适合干燥性皮肤哦，d系列的护肤水更适合干燥性皮肤，并且更适合白色的皮肤哦”。
[0058]
一种可选实施例中，当前商家可以针对不同的用户意图配置多种类型的配置答案，如通用答案、关联对象答案、关键词答案和人群答案中的至少一类。其中，通用答案是针对当前商家的店铺配置的，关联对象答案是针对当前商品配置的，关键词答案是针对问题文本中的关键词配置的，人群答案是针对用户配置的。当前商家在配置对应的配置答案时，可以配置对应配置答案的优先级。
[0059]
示例性地，参照表2，可见，当前商家针对该产品的用户意图为“适合肤质”配置的配置答案的类型为“人群答案”、“通用答案”和“关联对象答案”。针对该产品的用户意图为“适合肤色”配置的配置答案的类型为“关键词答案”、“通用答案”和“关联对象答案”，其中，每个类型的配置答案具有对应的优先级。在实际配置过程中，当前商家可以根据需求进行配置。
[0060]
表2
[0061][0062]
在本技术实施例中，商家可以根据需求进行配置答案的配置，进而使商家配置答案更加具有灵活性，此外，对人群答案的配置更能精准细致的服务用户。
[0063]
s402，保存用户意图、人群答案和用户标签的对应关系。
[0064]
在本技术实施例中，将商家配置的用户意图、人群答案和用户标签的对应关系保存在预设的配置知识库中，供使用时调用。
[0065]
s403，接收目标用户针对当前商家发送的问题文本。
[0066]
s404，根据问题文本，确定目标用户意图。
[0067]
s405，确定当前商家针对目标用户意图预先配置的配置答案。
[0068]
其中，配置答案包括通用答案、关联对象答案、关键词答案和人群答案中的至少一类，以及每一类配置答案对应的优先级。
[0069]
示例性地，参照表2，若目标用户意图为“c系列护肤水适合肤质”，则根据目标用户意图，确定目标用户意图预先配置的配置答案有“人群答案”、“通用答案”和“关联对象答案”。若目标用户意图为“c系列护肤水适合肤色”，则根据目标用户意图，确定目标用户意图预先配置的配置答案有“关键词答案”、“通用答案”和“关联对象答案”。
[0070]
s406，若配置答案包括人群答案，且人群答案的优先级高于其他配置答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案。
[0071]
其中，判断配置答案是否包括人群答案，且人群答案的优先级是否高于其他配置答案，若是，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案。
[0072]
参照表2，若目标用户意图为“c系列护肤水适合肤质”，则目标用户意图包括“人群答案”，且“人群答案”的优先级最高，则进行获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案。
[0073]
进一步地，若判断配置答案包括人群答案，但人群答案的优先级低于其他配置答案，则确定优先级最高的配置答案发送给目标用户。例如，优先级最高的是“关键词答案”，则将关键词答案发送给目标用户。
[0074]
一种可选实施例中，获取目标用户对应的目标用户标签，包括：获取目标用户在当前商家的用户数据；对用户数据进行分析处理，得到目标用户标签。
[0075]
其中，目标用户标签包括：用户属性标签和关联关系标签，对用户数据进行分析处理，得到目标用户标签，包括：在用户数据包括目标用户在当前商家下的历史对话信息和/或历史订单信息的情况下，对用户数据进行分析处理，得到用户属性标签；和/或，用户数据包括：目标用户与当前商家的关联关系的情况下，对用户数据进行分析处理，得到关联关系标签。
[0076]
在本技术实施例中，用户标签是目标用户在当前商家的用户数据确定的，用户数据都是目标用户授予的当前商家使用权限的相关数据。用户数据包括：历史对话信息、历史订单信息和目标用户与当前商家的关联关系中的至少一项。
[0077]
示例性地，目标用户与当前商家的关联关系包括：目标用户为当前商家的新客户或者老客户，目标用户是当前商家的会员或者不是会员，目标用户是当前商家的粉丝或者不是粉丝，目标用户近期在当前商家购买过商品或者没购买过。
[0078]
其中，对历史对话信息和/或历史订单信息进行分析可以得到用户属性标签，如用户的喜好以及自身特征信息。例如，对于护肤品店铺，喜好包括：价格区间，容量等。自身特
征如皮肤性质，肤质或肤色。对于服装店铺，喜好包括：颜色，款式等。自身特征如身高、体重、体型等。
[0079]
此外，对目标用户与当前商家的关联关系进行分析处理，得到关联关系标签，如会员、老客户/新客户、粉丝或近期购买等。
[0080]
具体地，在商家配置答案时，可以根据不同的用户属性标签配置不同的答案内容，根据不同的关联关系标签，对答案内容采用不同的话术。例如，当目标用户标签包括：用户属性标签“干皮”和关联关系标签“老客户”时，对应的人群答案可以是“欢迎再次光临本店，这个产品不适合干燥性皮肤哦，d系列的护肤水更适合干燥性皮肤哦”，当目标用户标签包括：用户属性标签“干皮”和关联关系标签“新客户”时，对应的人群答案可以是“欢迎亲光临本店，这个产品不适合干燥性皮肤哦，d系列的护肤水更适合干燥性皮肤哦，购买该产品有新人礼哦”。
[0081]
本技术可以针对关联关系标签采用不同的话术回复目标用户，以给目标用户不同的优惠政策和不同的问答体验。
[0082]
在本技术实施例中，根据目标用户在当前商家的用户数据确定用户标签，能够避免用户数据跨商家使用，提高了用户数据的安全性。
[0083]
此外，用户标签可以是根据用户数据预先挖掘的，然后将用户标识(登录账号)、用户标签和当前商家对应存储，在使用过程中可以根据用户标识、当前商家查找对应的用户标签。
[0084]
一种可选实施例中，若目标用户为当前商家的新用户，则获取目标用户对应的目标用户标签，包括：向目标用户提供用于确定用户属性标签的询问信息；接收目标用户回复的用户属性标签。
[0085]
其中，若目标用户首次访问当前商家的店铺，则可以确定目标用户对当前商家为新用户。若目标用户为新用户，则目标用户在当前商家无用户数据，在本技术实施例中，通过向目标用户发送询问信息，以获得用户属性标签。
[0086]
进一步地，询问信息是根据目标用户意图生成的，例如，若目标用户意图是“c系列的护肤水对应的适合肤质”，则询问信息可以是“请问您是什么肤质呢”。若目标用户意图是“c系列的护肤水对应的适合肤色”，则询问信息可以是“请问您是什么肤色呢”。
[0087]
示例性地，参照图5，询问信息是服务器采用机器客服模式发送给目标用户的，在目标用户侧进行显示，以使目标用户根据询问信息输入目标用户标签。其中，询问信息中还可包括对问题文本的关联对象答案。如图5所示，询问信息可以包括：关联对象答案(商品的介绍：亲，这个产品适合干皮和白皮，年龄大于25岁的女性，规格为160ml。)，以及询问问题(请问您是什么肤质呢？)，和肤质类型列表(混合、油性和干性)供目标用户选择。目标用户选择的肤质即为目标用户的用户属性标签。
[0088]
在本技术实施例中，可以通过多种方式获取到目标用户的用户标签，进而能够更加精准的对目标用户进行服务。
[0089]
s407，向目标用户发送目标人群答案。
[0090]
s408，若人群答案的优先级低于其他配置答案或者配置答案不包括人群答案，则向目标用户发送优先级最高的其他配置答案。
[0091]
其中，判断配置答案是否包括人群答案，且人群答案的优先级是否高于其他配置
答案，若否，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案。
[0092]
此外，若当前商家并未针对某个目标用户意图预先配置人群答案，则可以将配置的其他配置答案发送给目标用户，以解决问题文本提出的问题。进一步地，若当前商家配置的人群答案的优先级比较低的时候，可以将优先级高的其他配置答案发送给目标用户，以解决问题文本提出的问题。
[0093]
本技术实施例可以应用在电商领域的问答系统，方便商家在配置答案的时候，在部分需要关注到用户标签的场景下，配置精准到人群的答案，给予更加细致的用户服务，以提升用户的咨询满意度。
[0094]
再者，本技术实施例主要是通过在目标用户在当前商家产生的用户数据进行挖掘，进而在问答的答案配置角度，使商家针对买家的不同用户标签进行不同的答案配置，在保证了用户数据不滥用的情况下，提升了商家配置答案灵活性和精准性的同时，也提高了商家使用问答系统这一智能对话场景的满意度。
[0095]
最后，本技术实施例在智能客服领域的问答场景中，提供了根据人群做精准画像的能力，能够贴合用户，给予商家配置更加细致答案的能力，从而提升用户的满意度。
[0096]
本技术实施例应用在电商领域的咨询场景中，通过接收目标用户针对当前商家发送的问题文本；根据问题文本，确定目标用户意图；若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则可以对用户数据挖掘或者询问目标用户的方式获取目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案；向目标用户发送目标人群答案，使在回复目标用户的问题文本时，能够从目标用户的角度进行考虑，给目标用户提供更精准更准确的答案，进而提高了用户体验。
[0097]
在本技术实施例中，参照图6，除了提供文本处理方法之外，还提供一种文本处理装置60，该文本处理装置60包括：
[0098]
接收模块61，用于接收目标用户针对当前商家发送的问题文本；
[0099]
确定模块62，用于根据问题文本，确定目标用户意图；
[0100]
处理模块63，用于若当前商家针对目标用户意图预先配置有多个人群答案，则获取目标用户对应的目标用户标签，并在多个人群答案中，确定目标用户标签对应的目标人群答案为回复问题文本的答案；
[0101]
发送模块64，用于向目标用户发送目标人群答案。
[0102]
一种可选实施例中，处理模块63具体用于：获取目标用户在当前商家的用户数据；对用户数据进行分析处理，得到目标用户标签。
[0103]
一种可选实施例中，目标用户标签包括：用户属性标签和关联关系标签，处理模块63在对用户数据进行分析处理，得到目标用户标签时，具体用于：在用户数据包括目标用户在当前商家下的历史对话信息和/或历史订单信息的情况下，对用户数据进行分析处理，得到用户属性标签；和/或，用户数据包括：目标用户与当前商家的关联关系的情况下，对用户数据进行分析处理，得到关联关系标签。
[0104]
一种可选实施例中，若目标用户为当前商家的新用户，处理模块63，具体用于：向目标用户提供用于确定用户属性标签的询问信息；接收目标用户回复的用户属性标签。
[0105]
一种可选实施例中，处理模块63，具体用于：确定当前商家针对目标用户意图预先
配置的配置答案，配置答案包括通用答案、关联对象答案、关键词答案和人群答案中的至少一类，以及每一类配置答案对应的优先级；若配置答案包括人群答案，且人群答案的优先级高于其他配置答案，则获取目标用户对应的目标用户标签。
[0106]
一种可选实施例中，发送模块64还用于：若人群答案的优先级低于其他配置答案或者配置答案不包括人群答案，则向目标用户发送优先级最高的其他配置答案。
[0107]
一种可选实施例中，还包括，配置模块(未示出)，用于在接收目标用户针对当前商家发送的问题文本之前，还包括：接收当前商家在每个用户意图下，针对不同用户标签对应配置的人群答案，其中，用户意图与多个用户标签对应，用户标签与人群答案对应；保存用户意图、人群答案和用户标签的对应关系。
[0108]
本技术实施例提供的文本处理装置，通过预先针对不同用户意图下给不同用户标签配置的人群答案，则在接收到的问题文本在具有目标用户意图时，可以根据目标用户的目标用户标签，返回对应的人群答案，使在回复目标用户的问题文本时，能够从目标用户的角度进行考虑，给目标用户提供更精准更准确的答案，进而提高了用户体验。
[0109]
另外，在上述实施例及附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。
[0110]
图7为本技术一示例实施例提供的电子设备的结构示意图。如图7所示，该电子设备70包括：处理器71，以及与处理器71通信连接的存储器72，存储器72存储计算机执行指令。
[0111]
其中，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述任一方法实施例所提供的文本处理方法，具体功能和所能实现的技术效果此处不再赘述。
[0112]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现上述任一方法实施例提供的文本处理方法。
[0113]
本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一方法实施例提供的文本处理方法。
[0114]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0115]
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络
单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0116]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0117]
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0118]
本领域技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0119]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
[0120]
应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。