一种用于特定应用领域的向用户提供信息的方法与装置

摘要

本发明的目的是提供一种用于特定应用领域的向用户提供信息的方法与装置。其中，网络设备根据用户提交的询问信息的问题分类信息，确定相应的补充维度信息，以获取问题补充信息，接着，进而根据询问信息以及问题补充信息来确定相应的答案信息，并提供给用户。根据本发明的方案，其针对用户提交的询问信息，不仅可以直接为用户提供相应的答案信息，还可以通过获取问题补充信息来为用户提供更为满足用户查询需求的答案信息，因此，节省了用户获得问题答案的时间，同时提升了用户获取信息的效率。进一步地，本发明可基于交互式问答来引导用户提供获取答案信息所需的问题补充信息，这降低了对用户的问题描述能力的要求，提高了方案对用户的普适度，使得更多用户通过本发明更容易地获取信息，从而提升了用户的使用体验。

说明书

技术领域

本发明涉及互联网信息技术领域，尤其涉及一种用于特定应用领 域的向用户提供信息的技术。

背景技术

当前，当用户需要获取某些信息时，多通过搜索引擎来进行搜索， 然而，由于搜索引擎所提供的搜索结果一般数量庞大且零散，用户仍 需要花费较多的时间、精力来从搜索结果中查找获得其真正所需的信 息。并且，有时用户还需要不断变换查询词来进行搜索，这对用户的 能力要求较高。

此外，对于一些特定应用领域的信息，搜索引擎也无法提供较为 深入的搜索结果，用户只能自行甄别，并进一步通过二次甚至多次搜 索来不断搜索获得其需要的信息，从而使得用户的搜索体验较差。

例如，当用户搜索“2011年江西财经大学在江西省考生一本录取 分数线”时，搜索引擎可以向用户提供许多条搜索结果，用户一般需 先甄别搜索结果的标题、摘要等信息，再从这些搜索结果中选择可能 包含其所需信息的搜索结果来逐条浏览，直至获得其所需的信息或重 新进行搜索。显然，这需要用户花费较长时间来获取信息，效率较低。

尽管对于特定应用领域，现有技术中也有通过问答机器人来自动 与用户进行人机交互，并回答用户的问题。然而，这些问答机器人能 够回答的问题十分有限，其多是从预先建立的问题库中获得答案，对 于问题库中没有的问题，问答机器人将无法响应，通常只能提示用户 转向人工服务。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于特定应用领域的向用户提供信息 的方法与装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于特定应用领域的向用户 提供信息的方法，其中，该方法包括：

-根据用户提交的询问信息，确定所述询问信息对应所述特定应 用领域的问题分类信息；

-根据所述问题分类信息，确定所述问题分类信息所对应的其他 补充维度信息；

-获取所述补充维度信息所对应的问题补充信息；

-根据所述询问信息以及所述问题补充信息，确定相应的答案信 息，并提供给所述用户。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种用于特定应用领域的向 用户提供信息的装置，其中，该装置包括：

-用于根据用户提交的询问信息，确定所述询问信息对应所述特定 应用领域的问题分类信息的装置；

-用于根据所述问题分类信息，确定所述问题分类信息所对应的其 他补充维度信息的装置；

-用于获取所述补充维度信息所对应的问题补充信息的装置；

-用于根据所述询问信息以及所述问题补充信息，确定相应的答案 信息，并提供给所述用户的装置。

与现有技术相比，本发明根据用户提交的询问信息的问题分类信 息，确定相应的补充维度信息，以获取问题补充信息，接着，进而根 据询问信息以及问题补充信息来确定相应的答案信息，并提供给用 户。根据本发明的方案，其针对用户提交的询问信息，不仅可以直接 为用户提供相应的答案信息，还可以通过获取问题补充信息来为用户 提供更为满足用户查询需求的答案信息，因此，节省了用户获得问题 答案的时间，同时提升了用户获取信息的效率。进一步地，本发明可 基于交互式问答来引导用户提供获取答案信息所需的问题补充信息， 这降低了对用户的问题描述能力的要求，提高了方案对用户的普适 度，使得更多用户通过本发明更容易地获取信息，从而提升了用户的 使用体验。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述， 本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出根据本发明一个方面的一种用于特定应用领域的向用户 提供信息的方法流程图；

图2示出根据本发明另一个方面的一种用于特定应用领域的向用 户提供信息的装置示意图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

本发明可通过网络设备和用户设备的交互来为用户提供答案信 息。具体地，用户通过其用户设备提交询问信息；接着，网络设备根 据该询问信息，确定该询问信息对应特定应用领域的问题分类信息； 随后，网络设备根据该问题分类信息，确定该问题分类信息所对应的 一个或多个其他补充维度信息；接着，网络设备获取该(等)补充维 度信息所对应的问题补充信息；随后，网络设备根据该询问信息以及 前述问题补充信息，确定相应的答案信息；接着，网络设备将答案信 息提供给用户设备；随后，用户设备将答案信息反馈给用户。

本发明的方案可以通过各种人机交互界面来实现。例如，用户通 过各种即时通信对话框来与网络设备进行问答交互，以向网络设备提 交询问信息，并从网络设备获得相应的答案。

具体地，以搜索引擎为例，用户可以在搜索输入框中提交询问信 息，搜索引擎返回一结果页面，该结果页面中可以包括一个交互界面， 该交互界面的上部用于显示用户与网络设备的对话内容，如用户提交 的询问信息和网络设备返回的答案信息，下部用于显示信息输入框。 其中，搜索引擎可以直接作为用于回答用户的询问信息的网络设备， 也可以作为中转设备，为用户与回答用户的询问信息的网络设备之间 进行问答消息的中转。进一步地，对于用户提交的询问信息，网络设 备可能无法获得相应的答案信息或所获得的答案信息数量较多，网络 设备还可以获取该询问信息所属问题分类所需的问题补充信息，如通 过与用户的进一步交互来获得问题补充信息，此时交互界面中将呈现 网络设备对问题补充信息相关的询问，用户通过信息输入框提交相应 的问题补充信息，从而网络设备可据此提供更准确、更符合用户需求 的答案信息。

在此，用户设备包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、触摸 板以及声控设备等输入设备进行人机交互的电子产品，例如个人计算 机、手机、智能手机、PDA、平板电脑等。

在此，网络设备包括但不限于网络主机、单个网络服务器、多个 网络服务器集合或多个服务器构成的云。在此，云由基于云计算 (Cloud Computing)的大量主机或网络服务器构成，其中，云计算是 分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集合组成的一个超级虚 拟计算机。

进一步地，本发明中，网络设备可作为整体，或由其中部分网络 主机/服务器，甚至装置于一个或多个网络主机/服务器中的特定装置， 如信息提供装置，来与用户设备进行交互并提供信息。

本文中，多以高考相关的问题咨询及答案进行举例，然而，本领 域技术人员应能理解，本发明并不限定于某一具体的特定应用领域， 如高考咨询领域，对于任意的具体应用领域，只要本发明的方案可以 适用于该特定应用领域，其即应被包含于本发明的专利保护范围之 内。

图1为根据本发明一个方面的方法流程图，示出一种提供信息的 过程。如图1所示，在步骤S1中，用户通过其用户设备1将询问信 息提交给网络设备2；在步骤S2中，网络设备2根据该询问信息， 确定该询问信息对应特定应用领域的问题分类信息；在步骤S3中， 网络设备2根据该问题分类信息，确定该问题分类信息所对应的一个 或多个其他补充维度信息；在步骤S4中，网络设备2获取该(等) 补充维度信息所对应的问题补充信息；在步骤S5中，网络设备2根 据该询问信息以及前述问题补充信息，确定相应的答案信息；在步骤 S6中，网络设备2将答案信息提供给用户设备1；在步骤S7中，用 户设备1将答案信息反馈给用户。

优选地，网络设备2在最初获得用户的询问信息时，即可向用户 提供相应的答案信息。然而，如果此时获得的答案信息数量较多，网 络设备2可以启动上述步骤S2-步骤S6的过程来逐步明确用户的询问 需求，以减少答案信息的数量，从而可为用户提供更加精确的答案信 息。

具体地，在步骤S1中，用户通过其用户设备1将询问信息提交 给网络设备2，相应地，网络设备2接收该询问信息。

在此，询问信息可以表达出用户想要询问的内容，具体地，询问 信息例如可以为“2011年江西财经大学在江西省考生一本录取分数线 是多少”、“高考600分可以上哪些学校”、“怎样才能去美国留学”、“有 没有适合我的女士T恤”等。

例如，用户设备1可以向用户呈现一交互界面，以供用户在该交 互界面中提交询问信息，随后，用户设备1将用户输入的询问信息发 送至网络设备2。

其中，询问信息可以文字或语音等形式进行输入。对于语音输入 的询问信息，用户设备1可以对其进行语音识别，并转化为文字后， 将文字询问信息发送至网络设备2；并且，在识别获得的文字询问信 息发送前，用户设备1还可提示用户确认该语音识别结果是否准确。 可替代地，用户设备1也可直接将语音询问信息发送至网络设备2， 以由网络设备2对该语音询问信息进行语音识别。

在步骤S2中，网络设备2根据用户询问信息，确定该询问信息 对应所述特定应用领域的问题分类信息。

询问信息所对应的特定应用领域可根据其中的问题关键信息来 确定，例如，网络设备2对询问信息进行切分，并查询预定的关键词 库，以确定询问信息所对应的应用领域。在此，问题关键信息意指用 户的询问信息中可用于对问题进行描述的信息和/或可用于查询以获 取确定的答案的信息，诸如其中的关键词、关键语句等。

可替代地，用户与网络设备2之间的交互是基于特定应用领域来 进行的，例如，用户与网络设备2的交互界面为针对特定应用领域的 交互界面，诸如高考咨询界面、留学咨询界面等。

以下将举例说明网络设备2如何确定询问信息对应特定应用领域 的问题分类信息。

例如，网络设备2可以对询问信息进行切分，并查询预定的关键 词库，以从所获得的切分词中确定问题关键词，进而根据问题关键词 来确定问题分类信息。其中，该关键词库可以是一通用关键词库，也 可以是针对特定应用领域的关键词库。在此，还需有一问题分类库， 其中保存有问题关键词与问题分类信息的对应关系，从而网络设备2 可查询该问题分类库来确定询问信息的问题分类信息。优选地，该问 题分类库可以为相应应用领域的信息数据库中的一个子库。

具体如，网络设备2对询问信息“怎样才能去美国留学”进行切分， 获得多个切分词，并查询预定的关键词库，以从这些切分词中获取问 题关键词“美国”、“留学”，从而网络设备2确定该询问信息在“留学咨 询”应用领域的问题分类信息为“美国留学咨询”。

优选地，网络设备2查询预定的关键词库，获得切分词中的问题 关键词及其权重；随后，网络设备2可根据其中权重最高的问题关键 词来确定问题分类信息。

具体如，网络设备2对询问信息“2011年江西财经大学在江西省 考生一本录取分数线是多少”进行切分，获得多个切分词，并查询预 定的关键词库，以从这些切分词中获取问题关键信息，如关键词“2011 年”、“江西财经大学”、“江西省”、“一本”、“录取分数线”，其中关键 词“录取分数线”的权重最高，从而网络设备2确定该询问信息在“高 考咨询”应用领域的问题分类信息为“分数线查询”。

又如，网络设备2可以对询问信息进行切分，将其中的疑问词与 其相邻的切分词合并，以获得关键语句，并查询预设的问题分类模板 库来获得询问信息的问题分类信息。优选地，当询问信息的字数较少 时，网络设备2根据直接根据询问信息查询问题分类模块库来获得问 题分类信息。此时，网络设备2仍需获取询问信息中的问题关键词， 以用于后续获取答案信息。

具体如，网络设备2对询问信息“2011年江西财经大学在江西省 考生一本录取分数线是多少”进行切分，将其中的疑问词“是多少”与 其相邻切分词“录取分数线”合并，从而获得关键语句“录取分数线是 多少”，据此，网络设备2查询预设的问题分类模板库来获得该询问 信息在“高考咨询”应用领域的问题分类信息为“分数线查询”。

在此，询问信息可以为任意的符合自然语言习惯的字符串；而由 于网络设备2并非简单地根据询问信息进行搜索，而是确定该询问信 息对应于特定应用领域的问题分类信息，因此，网络设备2可以更好 地理解用户的问题需求。

优选地，网络设备2可根据用户提交的上一询问信息的问题类型 信息，确定当前询问信息的问题分类信息。

例如，当前询问信息为“那北大呢？”，其中的问题关键信息为“北 大”，而上一询问信息为“清华大学好不好？”，上一询问信息的问题 分类信息为“学校简介”，网络设备2可确定当前询问信息的问题分类 信息也为“学校简介”。

网络设备2可在至少以下3种情形下，采取这一方式来确定当前 询问信息的问题分类信息：

1)当前询问信息中的问题关键信息不足以确定当前询问信息的 问题类型信息时，对于当前询问信息“那北大呢？”，其中的问题关键 信息“北大”未能在问题分类库中匹配到问题分类信息。

2)当前询问信息的问题关键信息对应的维度信息属于上一询问 信息的问题关键信息对应的维度信息之一，例如，上一询问信息“2011 年江西财经大学在江西省考生一本录取分数线是多少”对应的多个维 度信息中，包括问题关键信息“2011年”对应的维度信息“年份”，当前 询问信息“2012年呢？”中仅有的问题关键信息“2012年”对应维度信 息“年份”。

3)当前询问信息符合特定模板，如“那XX呢？”、或“XX呢？” 等。

在步骤S3中，网络设备2根据该问题分类信息，确定该问题分 类信息所对应的其他补充维度信息。

在此，为确定某一问题分类的询问信息所对应的答案信息，除了 询问信息中已有的问题关键信息，网络设备2通常还需要知晓一个或 多个其他维度下的信息，即补充维度信息所对应的问题补充信息。

例如，对于问题分类信息为“分数线查询”的询问信息，通常需要 年份、大学名称、招生省市、科别(文科或理科)等维度的具体信息 来获得确定的答案信息。

再如，对于问题分类信息为“高考报考院校”的询问信息，通常需 要高考成绩、考生所在地、科别等维度的具体信息来获得确定的答案 信息。

又如，对于问题分类信息为“美国留学咨询”的询问信息，通常需 要教育背景、托福成绩、雅思成绩等维度的具体信息来获得确定的答 案信息。

还如，对于问题分类信息为“商品推荐”的询问信息，通常需要商 品名称、性别、材质、风格、尺码等维度的具体信息来获得确定的答 案信息。

在此，还需有一问题维度库，其中保存有问题分类信息与维度信 息的对应关系，从而网络设备2可查询该问题维度库来确定某一问题 分类信息所对应的所有维度信息。优选地，该问题维度库也与前述问 题分类库集成在一起，并也可为相应应用领域的信息数据库中的一个 子库。

由于询问信息的问题关键信息中可能已经包含有部分维度所对 应的信息，从而对于其相应问题分类信息，网络设备2还需获取该询 问信息中未包含的维度信息，即询问信息所对应的补充维度信息。

例如，“2011年江西财经大学在江西省考生一本录取分数线是多 少”中的问题关键信息“2011年”对应维度信息“年份”、“江西财经大学” 对应维度信息“大学名称”、“江西省”对应维度信息“招生省市”。据此， 网络设备2在其问题分类信息“分数线查询”下确定其他补充维度信息 包括科别。

再如，“高考600分可以上哪些学校”中的问题关键信息“600分” 对应维度信息“高考成绩”。据此，网络设备2在其问题分类信息“报 考院校”下确定其他补充维度信息包括考生所在地、科别。

还如，“有没有适合我的女士T恤”中的问题关键信息“T恤”对应 维度信息“商品名称”、“女士”对应维度信息“性别”。据此，网络设备 2在其问题分类信息“商品推荐”下确定其他补充维度信息包括材质、 风格、尺码。

在步骤S4中，网络设备2获取补充维度信息所对应的问题补充 信息。

在此，问题补充信息与补充维度信息相对应。例如，与补充维度 信息“科别”相对应的问题补充信息包括文科或理科；再如，与补充维 度信息“考生所在地”相对应的问题补充信息包括但不限于北京、上 海、天津、重庆、河北等；又如，与补充维度信息“教育背景”相对应 的问题补充信息包括但不限于硕士、学士、高中等。

网络设备2获取问题补充信息的方式至少包括以下2种：

1)网络设备2自行通过信息查询或信息处理来获得问题补充信 息。

例如，网络设备2中可从预先保存的用户简档中获取问题补充信 息，具体地，用户简档中保存有一项或多项用户信息，诸如，用户的 科别、所在地、教育背景等，网络设备2从这些用户信息中获取对补 充维度信息相匹配的信息。

又如，网络设备2可以基于用户的IP地址来获取用户的当前位置 信息；或者，网络设备2也可基于GPS定位的方式来获取用户的当 前位置信息。网络设备2可将用户的当前位置信息作为如考生所在地。

2)通过与用户的一次或多次交互来获取。

具体地，网络设备2按照预定的组句规则为补充维度信息生成相 应的补充询问语句，并通过一次或多次与用户的交互来获取问题补充 信息。

例如，网络设备2可仅添加问号，从而生成相应的补充询问语句， 诸如“考试地点？”、“考试成绩？”等。再如，网络设备2还可添加前 缀“请问您的”和问号，从而生成“请问您的考试地点？”、“请问您的考 试成绩？”等补充询问语句。

优选地，网络设备2可根据询问信息的语气类型，来生成相应的 补充询问语句。

例如，询问信息为“亲，我可以上什么学校？”，则网络设备2生 成的补充询问语句可以为“亲，请问考试成绩多少分？”。再如，询问 信息为“欧巴，我可以申请哪些美国大学？”，则网络设备2生成的补 充询问语句可以为“妹子，你的托福成绩如何？”。

网络设备2可按照补充维度信息的数量，确定待生成的补充询问 语句的数量。例如，为每个补充维度信息，生成单独的一条补充询问 语句；或者，网络设备2可结合多个补充维度信息，生成一条补充询 问语句，诸如，“亲，请问1)考试成绩多少分？2)考试地点在哪儿？ 3)文科还是理科？”。

随后，网络设备2将补充询问语句提供给用户设备1；接着，用 户设备1在交互界面上呈现补充询问语句，并接收用户输入的问题补 充信息，将其返回给网络设备2。

网络设备2可逐条地向用户提供补充询问语句，相应地，网络设 备2也逐个地接收用户返回的问题补充信息，从而通过多次与用户的 交互来获得全部问题补充信息；或者，网络设备2提供一条补充询问 语句，其中包括对多个补充维度信息的询问，用户可一次或分多次返 回相应的问题补充信息，从而通过一次或多次与用户的交互来获得全 部问题补充信息。

此外，某些问题分类所对应的多个补充维度信息之间具有层级关 系。例如，对于询问信息“怎样可以去美国？”，其问题分类信息为“出 国咨询”，该问题分类信息所对应的第一层级的补充维度信息为“出国 目的”。

与该第一层级的补充维度信息相对应的问题补充信息包括但不限 于旅游、留学、移民等。而这些问题补充信息，可用于确定下一层级 的补充维度信息，例如，与留学相对应的次级补充维度信息包括但不 限于教育背景、托福成绩等。

因此，网络设备2可按照预定的组句规则为第一层级的补充维度 信息生成相应的补充询问语句，并将所生成的补充询问语句提供给用 户设备1；用户设备1在交互界面上向用户呈现该补充询问语句，并 接收用户输入的问题补充信息，将其发送至网络设备2。

接着，网络设备2根据用户反馈的问题补充信息来确定下一层级 的补充维度信息，并生成与其对应的补充询问语句来提供给用户，直 至网络设备2获取全部补充维度信息所对应的问题补充信息。

在此，为简单说明起见，仅以两层层级关系进行举例，本领域技 术人员应能理解，多个补充维度信息之间也可具有三层甚至更多的层 级关系。例如，第一层级的补充维度信息为出国目的，第二层级的补 充维度信息为移民种类，相应的问题补充信息包括但不限于技术移 民、投资移民等，并且这些问题补充信息可用于确定第三层级的补充 维度信息。

在步骤S5中，网络设备2根据询问信息以及问题补充信息，确 定相应的答案信息。

在此，答案信息是提供给用户以用于响应询问信息的信息。

网络设备2确定相应的答案信息的方式包括但不限于以下2种：

1)查询预建立的特定应用领域的信息数据库来确定相应的答案 信息。

在此，特定应用领域包括但不限于考试咨询、出国咨询、商品购 买咨询等。

互联网中存在着大量的源数据，诸如，搜狐高考、新浪高考、中 国教育在线等网站中的源数据属于考试咨询领域；百度教育、金吉列 留学咨询、新东方留学服务等网站中的源数据属于留学咨询领域。

网络设备2可以从多个网站中采集大量的属于某一个特定应用领 域的源数据，接着，网络设备2从源数据中提取各维度信息所对应的 结构化数据，以建立该特定应用领域的信息数据库。

例如，源数据中包含与录取分数线有关的内容，而录取分数线是 由年份、大学名称、招生省市、科别(文科或理科)、招生批次这5 个维度信息所决定的，例如下表一所示：

表一

网络设备2可提取如表一中各维度信息所对应的结构化数据，并 以此方式同样从其他源数据中提取各高考相关维度信息所对应的结 构化数据，以据此建立高考咨询的信息数据库。

本领域技术人员应能理解，上述分数线的信息数据库的建立过程 仅为举例，而不应被视为对本发明的任何限制，任何其他现有的或将 来的特定应用领域的信息数据库的建立过程，如可适用于本发明，则 同样应包含在本发明的专利保护范围之内，并在此以引用方式包含于 此。

特定应用领域的信息数据库建立之后，网络设备2可通过查询特 定应用领域的信息数据库来确定相应的答案信息。

例如，对于询问信息“2011年江西财经大学在江西省考生一本录 取分数线”，网络设备2确定该询问信息的问题关键信息为“2011年”、 “江西财经大学”、“江西省”、“一批”、“录取分数线”，并获取该询问 信息的问题补充信息为“理科”，因此，网络设备2查询高考咨询的信 息数据库，可获取答案信息“555分”。

除上述仅以问题关键信息和问题补充信息作为查询条件的查询 方式，网络设备2还可结合维度信息来进行查询，例如，以“年份＝2011 年”、“大学名称＝江西财经大学”、“招生省市＝江西省”、“招生批次＝ 一批”、“问题类型＝分数线查询”、“科别＝理科”作为查询条件，来查 询分数线的信息数据库，以获取答案信息。

2)对于具有预测性质的询问信息，结合当前关注热度来确定相 应的答案信息。

对于“今年高考600分可以上哪些学校”，“今年硕士毕业可以申请 哪些美国学校”这类含有预测性质的询问信息，网络设备2不能直接 地通过查询信息数据库来获取相应的答案信息，但网络设备2可以根 据信息数据库中的历史数据，并结合该应用领域的当前关注热度，来 确定相应的答案信息。

其中，当前关注热度是基于对大量用户近一段时间的网络操作日 志进行统计和分析来确定的。例如，通过记录和统计大量用户近三个 月在百度论坛上分享的与清华大学有关的信息，得知关于清华大学的 点击、浏览、提问、回答的操作数量，从而确定对清华大学的当前关 注热度，当前关注热度例如可以通过加权值的形式来体现，加权值大 于1，说明当前关注热度高，加权值小于1，说明当前关注热度低。

因此，对于“今年高考600分可以上哪些学校”这一询问信息，其 问题关键信息为“今年”、“600分”，问题补充信息包括“北京”、“理科”、 “一批”，网络设备2可根据各个大学历年在北京招收第一批次理科考 生的高考录取分数线、提档线、历年录取最高分、平均分，并结合各 个大学的当前关注热度，来预测各个大学今年在北京招收第一批次理 科考生的高考录取分数线，例如，计算某一大学历年在北京招收第一 批次理科考生的高考录取分数线的平均值，并将该平均值与体现当前 关注热度的加权值进行乘法运算，将该乘法运算的结果作为该大学今 年在北京招收第一批次理科考生的高考录取分数线；随后，网络设备 2可选择其中录取分数线在600分以下的大学名称作为答案信息。

优选地，答案信息中还可包括答案摘要信息。

其中，答案摘要信息依据答案信息生成，以概括答案信息的内容、 统计信息等。

例如，对于询问信息“600分可以上哪些大学？”，网络设备2确 定的答案信息包括“中国政法大学、北京交通大学、北京语言大学、 北京科技大学……”，该答案信息中包含37所大学，因此，网络设备 2可生成答案摘要信息“共有37所大学，其中每个大学至少包括2个 可选专业”。

优选地，网络设备2还可根据答案信息所对应的相关维度信息， 向用户提供基于相关维度信息来重新获取的答案信息。

其中，答案信息一般对应有相关维度信息，例如，对于询问信息 “600分可以上哪些大学？”，网络设备2确定的答案信息包括“中国政 法大学(法学、新闻学)、北京交通大学(土木工程、生物医学工程)、 北京语言大学(翻译、英语)、北京科技大学(应用物理学、数学与 应用数学)……”，该答案信息为各个大学名称(专业名称)，而与该 答案信息相对应的相关维度信息可以为专业名称，因此，网络设备2 还可基于其中相关的专业名称来获取相应的新的答案信息，如“土木 工程(北京科技大学、北京交通大学)、新闻学(中国政法大学、北 京语言大学)……”，网络设备2可将该新的答案信息提供给用户。

在步骤S6中，网络设备2将答案信息提供给用户设备1，相应地， 用户设备1获取该答案信息，接着，在步骤S7中，用户设备1在交 互界面上将该答案信息反馈给用户。

优选地，用户设备1向用户反馈答案信息的方式，可以与用户输 入询问信息的方式一致，例如，用户以语音形式输入询问信息，则用 户设备1也可以语音形式向用户反馈答案信息，该语音答案信息可由 网络设备2提供，也可由用户设备1根据网络设备2提供的文字答案 信息来进行转换。

可替代地，也可将选择权交给用户，由用户来选择网络设备2/ 用户设备1提供答案信息的形式。

图2为根据本发明另一个实施例的装置示意图，示出一种用于特 定应用领域的提供信息的装置，也即信息提供装置20。如图2所示， 信息提供装置20装置于网络设备2中，信息提供装置20包括装置 21-25。

具体地，用户通过其用户设备1将询问信息提交给网络设备2； 网络设备2的装置21根据该询问信息，确定该询问信息对应特定应 用领域的问题分类信息(为便于区分，以下将装置21称为分类确定 装置21)；网络设备2的装置22根据该问题分类信息，确定该问题分 类信息所对应的一个或多个其他补充维度信息(为便于区分，以下将 装置22称为维度确定装置22)；网络设备2的装置23获取该(等) 补充维度信息所对应的问题补充信息(为便于区分，以下将装置23 称为补充获取装置23)；网络设备2的装置24根据该询问信息以及前 述问题补充信息，确定相应的答案信息(为便于区分，以下将装置24 称为答案确定装置24)；网络设备2的装置25将答案信息提供给用户 设备1(为便于区分，以下将装置25称为答案提供装置25)；用户设 备1将该答案信息反馈给用户。

优选地，网络设备2在最初获得用户的询问信息时，答案提供装 置25或网络设备2中的其他装置即可向用户提供相应的答案信息。 然而，如果此时获得的答案信息数量较多，网络设备2可以启动上述 由分类确定装置21、维度确定装置22、补充获取装置23及答案确定 装置24依次执行的操作来逐步明确用户的询问需求，并减少答案信 息的数量，从而可为用户提供更加精确的答案信息。

具体地，用户通过其用户设备1将询问信息提交给网络设备2， 相应地，网络设备2接收该询问信息。

在此，询问信息可以表达出用户想要询问的内容，具体地，询问 信息例如可以为“2011年江西财经大学在江西省考生一本录取分数线 是多少”、“高考600分可以上哪些学校”、“怎样才能去美国留学”、“有 没有适合我的女士T恤”等。

例如，用户设备1可以向用户呈现一交互界面，以供用户在该交 互界面中提交询问信息，随后，用户设备1将用户输入的询问信息发 送至网络设备2。

其中，询问信息可以文字或语音等形式进行输入。对于语音输入 的询问信息，用户设备1可以对其进行语音识别，并转化为文字后， 将文字询问信息发送至网络设备2；并且，在识别获得的文字询问信 息发送前，用户设备1还可提示用户确认该语音识别结果是否准确。 可替代地，用户设备1也可直接将语音询问信息发送至网络设备2， 以由网络设备2对该语音询问信息进行语音识别。

网络设备2的分类确定装置21根据用户询问信息，确定该询问 信息对应所述特定应用领域的问题分类信息。

询问信息所对应的特定应用领域可根据其中的问题关键信息来 确定，例如，分类确定装置21对询问信息进行切分，并查询预定的 关键词库，以确定询问信息所对应的应用领域。在此，问题关键信息 意指用户的询问信息中可用于对问题进行描述的信息和/或可用于查 询以获取确定的答案的信息，诸如其中的关键词、关键语句等。

可替代地，用户与网络设备2之间的交互是基于特定应用领域来 进行的，例如，用户与网络设备2的交互界面为针对特定应用领域的 交互界面，诸如高考咨询界面、留学咨询界面等。

以下将举例说明分类确定装置21如何确定询问信息对应特定应 用领域的问题分类信息。

例如，分类确定装置21可以对询问信息进行切分，并查询预定 的关键词库，以从所获得的切分词中确定问题关键词，进而根据问题 关键词来确定问题分类信息。其中，该关键词库可以是一通用关键词 库，也可以是针对特定应用领域的关键词库。在此，还需有一问题分 类库，其中保存有问题关键词与问题分类信息的对应关系，从而分类 确定装置21可查询该问题分类库来确定询问信息的问题分类信息。 优选地，该问题分类库可以为相应应用领域的信息数据库中的一个子 库。

具体如，分类确定装置21对询问信息“怎样才能去美国留学”进 行切分，获得多个切分词，并查询预定的关键词库，以从这些切分词 中获取问题关键词“美国”、“留学”，从而分类确定装置21确定该询问 信息在“留学咨询”应用领域的问题分类信息为“美国留学咨询”。

优选地，分类确定装置21查询预定的关键词库，获得切分词中 的问题关键词及其权重；随后，分类确定装置21可根据其中权重最 高的问题关键词来确定问题分类信息。

具体如，分类确定装置21对询问信息“2011年江西财经大学在江 西省考生一本录取分数线是多少”进行切分，获得多个切分词，并查 询预定的关键词库，以从这些切分词中获取问题关键信息，如关键词 “2011年”、“江西财经大学”、“江西省”、“一本”、“录取分数线”，其 中关键词“录取分数线”的权重最高，从而分类确定装置21确定该询 问信息在“高考咨询”应用领域的问题分类信息为“分数线查询”。

又如，分类确定装置21可以对询问信息进行切分，将其中的疑 问词与其相邻的切分词合并，以获得关键语句，并查询预设的问题分 类模板库来获得询问信息的问题分类信息。优选地，当询问信息的字 数较少时，分类确定装置21根据直接根据询问信息查询问题分类模 块库来获得问题分类信息。此时，分类确定装置21仍需获取询问信 息中的问题关键词，以用于后续获取答案信息。

具体如，分类确定装置21对询问信息“2011年江西财经大学在江 西省考生一本录取分数线是多少”进行切分，将其中的疑问词“是多 少”与其相邻切分词“录取分数线”合并，从而获得关键语句“录取分数 线是多少”，据此，分类确定装置21查询预设的问题分类模板库来获 得该询问信息在“高考咨询”应用领域的问题分类信息为“分数线查 询”。

在此，询问信息可以为任意的符合自然语言习惯的字符串；而由 于网络设备2并非简单地根据询问信息进行搜索，而是确定该询问信 息对应于特定应用领域的问题分类信息，因此，网络设备2可以更好 地理解用户的问题需求。

优选地，分类确定装置21或网络设备2中的其他装置可根据用 户提交的上一询问信息的问题类型信息，确定当前询问信息的问题分 类信息。

例如，当前询问信息为“那北大呢？”，其中的问题关键信息为“北 大”，而上一询问信息为“清华大学好不好？”，上一询问信息的问题 分类信息为“学校简介”，分类确定装置21可确定当前询问信息的问 题分类信息也为“学校简介”。

分类确定装置21或网络设备2中的其他装置可在至少以下3种 情形下，采取这一方式来确定当前询问信息的问题分类信息：

1)当前询问信息中的问题关键信息不足以确定当前询问信息的 问题类型信息时，对于当前询问信息“那北大呢？”，其中的问题关键 信息“北大”未能在问题分类库中匹配到问题分类信息。

2)当前询问信息的问题关键信息对应的维度信息属于上一询问 信息的问题关键信息对应的维度信息之一，例如，上一询问信息“2011 年江西财经大学在江西省考生一本录取分数线是多少”对应的多个维 度信息中，包括问题关键信息“2011年”对应的维度信息“年份”，当前 询问信息“2012年呢？”中仅有的问题关键信息“2012年”对应维度信 息“年份”。

3)当前询问信息符合特定模板，如“那XX呢？”、或“XX呢？” 等。

维度确定装置22根据该问题分类信息，确定该问题分类信息所 对应的其他补充维度信息。

在此，为确定某一问题分类的询问信息所对应的答案信息，除了 询问信息中已有的问题关键信息，网络设备2通常还需要知晓一个或 多个其他维度下的信息，即补充维度信息所对应的问题补充信息。

例如，对于问题分类信息为“分数线查询”的询问信息，通常需要 年份、大学名称、招生省市、科别(文科或理科)等维度的具体信息 来获得确定的答案信息。

再如，对于问题分类信息为“高考报考院校”的询问信息，通常需 要高考成绩、考生所在地、科别等维度的具体信息来获得确定的答案 信息。

又如，对于问题分类信息为“美国留学咨询”的询问信息，通常需 要教育背景、托福成绩、雅思成绩等维度的具体信息来获得确定的答 案信息。

还如，对于问题分类信息为“商品推荐”的询问信息，通常需要商 品名称、性别、材质、风格、尺码等维度的具体信息来获得确定的答 案信息。

在此，还需有一问题维度库，其中保存有问题分类信息与维度信 息的对应关系，从而维度确定装置22可查询该问题维度库来确定某 一问题分类信息所对应的所有维度信息。优选地，该问题维度库也与 前述问题分类库集成在一起，并也可为相应应用领域的信息数据库中 的一个子库。

由于询问信息的问题关键信息中可能已经包含有部分维度所对 应的信息，从而对于其相应问题分类信息，维度确定装置22还需获 取该询问信息中未包含的维度信息，即询问信息所对应的补充维度信 息。

例如，“2011年江西财经大学在江西省考生一本录取分数线是多 少”中的问题关键信息“2011年”对应维度信息“年份”、“江西财经大学” 对应维度信息“大学名称”、“江西省”对应维度信息“招生省市”。据此， 维度确定装置22在其问题分类信息“分数线查询”下确定其他补充维 度信息包括科别。

再如，“高考600分可以上哪些学校”中的问题关键信息“600分” 对应维度信息“高考成绩”。据此，维度确定装置22在其问题分类信 息“报考院校”下确定其他补充维度信息包括考生所在地、科别。

还如，“有没有适合我的女士T恤”中的问题关键信息“T恤”对应 维度信息“商品名称”、“女士”对应维度信息“性别”。据此，维度确定 装置22在其问题分类信息“商品推荐”下确定其他补充维度信息包括 材质、风格、尺码。

补充获取装置23获取补充维度信息所对应的问题补充信息。

在此，问题补充信息与补充维度信息相对应。例如，与补充维度 信息“科别”相对应的问题补充信息包括文科或理科；再如，与补充维 度信息“考生所在地”相对应的问题补充信息包括但不限于北京、上 海、天津、重庆、河北等；又如，与补充维度信息“教育背景”相对应 的问题补充信息包括但不限于硕士、学士、高中等。

补充获取装置23获取问题补充信息的方式至少包括以下2种：

1)补充获取装置23自行通过信息查询或信息处理来获得问题补 充信息。

例如，补充获取装置23中可从预先保存的用户简档中获取问题 补充信息，具体地，用户简档中保存有一项或多项用户信息，诸如， 用户的科别、所在地、教育背景等，补充获取装置23从这些用户信 息中获取对补充维度信息相匹配的信息。

又如，补充获取装置23可以基于用户的IP地址来获取用户的当前 位置信息；或者，补充获取装置23也可基于GPS定位的方式来获取 用户的当前位置信息。补充获取装置23可将用户的当前位置信息作 为如考生所在地。

2)通过与用户的一次或多次交互来获取。

具体地，补充获取装置23按照预定的组句规则为补充维度信息 生成相应的补充询问语句，并通过一次或多次与用户的交互来获取问 题补充信息。

例如，补充获取装置23可仅添加问号，从而生成相应的补充询 问语句，诸如“考试地点？”、“考试成绩？”等。再如，补充获取装置 23还可添加前缀“请问您的”和问号，从而生成“请问您的考试地 点？”、“请问您的考试成绩？”等补充询问语句。

优选地，补充获取装置23可根据询问信息的语气类型，来生成 相应的补充询问语句。

例如，询问信息为“亲，我可以上什么学校？”，则补充获取装置 23生成的补充询问语句可以为“亲，请问考试成绩多少分？”。再如， 询问信息为“欧巴，我可以申请哪些美国大学？”，则补充获取装置23 生成的补充询问语句可以为“妹子，你的托福成绩如何？”。

补充获取装置23可按照补充维度信息的数量，确定待生成的补充 询问语句的数量。例如，为每个补充维度信息，生成单独的一条补充 询问语句；或者，补充获取装置23可结合多个补充维度信息，生成 一条补充询问语句，诸如，“亲，请问1)考试成绩多少分？2)考试 地点在哪儿？3)文科还是理科？”。

随后，补充获取装置23将补充询问语句提供给用户设备1；接着， 用户设备1在交互界面上呈现补充询问语句，并接收用户输入的问题 补充信息，将其返回给补充获取装置23。

补充获取装置23可逐条地向用户提供补充询问语句，相应地，补 充获取装置23也逐个地接收用户返回的问题补充信息，从而通过多 次与用户的交互来获得全部问题补充信息；或者，补充获取装置23 提供一条补充询问语句，其中包括对多个补充维度信息的询问，用户 可一次或分多次返回相应的问题补充信息，从而通过一次或多次与用 户的交互来获得全部问题补充信息。

此外，某些问题分类所对应的多个补充维度信息之间具有层级关 系。例如，对于询问信息“怎样可以去美国？”，其问题分类信息为“出 国咨询”，该问题分类信息所对应的第一层级的补充维度信息为“出国 目的”。

与该第一层级的补充维度信息相对应的问题补充信息包括但不 限于旅游、留学、移民等。而这些问题补充信息，可用于确定下一层 级的补充维度信息，例如，与留学相对应的次级补充维度信息包括但 不限于教育背景、托福成绩等。

因此，补充获取装置23可按照预定的组句规则为第一层级的补 充维度信息生成相应的补充询问语句，并将所生成的补充询问语句提 供给用户设备1；用户设备1在交互界面上向用户呈现该补充询问语 句，并接收用户输入的问题补充信息，将其发送至补充获取装置23。

接着，补充获取装置23根据用户反馈的问题补充信息来确定下 一层级的补充维度信息，并生成与其对应的补充询问语句来提供给用 户，直至补充获取装置23获取全部补充维度信息所对应的问题补充 信息。

在此，为简单说明起见，仅以两层层级关系进行举例，本领域技 术人员应能理解，多个补充维度信息之间也可具有三层甚至更多的层 级关系。例如，第一层级的补充维度信息为出国目的，第二层级的补 充维度信息为移民种类，相应的问题补充信息包括但不限于技术移 民、投资移民等，并且这些问题补充信息可用于确定第三层级的补充 维度信息。

答案确定装置24根据询问信息以及问题补充信息，确定相应的 答案信息。

在此，答案信息是提供给用户以用于响应询问信息的信息。

答案确定装置24确定相应的答案信息的方式包括但不限于以下2 种：

1)查询预建立的特定应用领域的信息数据库来确定相应的答案 信息。

在此，特定应用领域包括但不限于考试咨询、出国咨询、商品购 买咨询等。

互联网中存在着大量的源数据，诸如，搜狐高考、新浪高考、中 国教育在线等网站中的源数据属于考试咨询领域；百度教育、金吉列 留学咨询、新东方留学服务等网站中的源数据属于留学咨询领域。

网络设备2的采集装置(未示出)可以从多个网站中采集大量的 属于某一个特定应用领域的源数据，接着，网络设备2的建立装置(未 示出)从源数据中提取各维度信息所对应的结构化数据，以建立该特 定应用领域的信息数据库。

例如，源数据中包含与录取分数线有关的内容，而录取分数线是 由年份、大学名称、招生省市、科别(文科或理科)、招生批次这5 个维度信息所决定的，例如上表一所示。

建立装置可提取如表一中各维度信息所对应的结构化数据，并以 此方式同样从其他源数据中提取各高考相关维度信息所对应的结构 化数据，以据此建立高考咨询的信息数据库。

本领域技术人员应能理解，上述分数线的信息数据库的建立过程 仅为举例，而不应被视为对本发明的任何限制，任何其他现有的或将 来的特定应用领域的信息数据库的建立过程，如可适用于本发明，则 同样应包含在本发明的专利保护范围之内，并在此以引用方式包含于 此。

特定应用领域的信息数据库建立之后，答案确定装置24可通过 查询特定应用领域的信息数据库来确定相应的答案信息。

例如，对于询问信息“2011年江西财经大学在江西省考生一本录 取分数线”，答案确定装置24确定该询问信息的问题关键信息为“2011 年”、“江西财经大学”、“江西省”、“一批”、“录取分数线”，并获取该 询问信息的问题补充信息为“理科”，因此，答案确定装置24查询高 考咨询的信息数据库，可获取答案信息“555分”。

除上述仅以问题关键信息和问题补充信息作为查询条件的查询 方式，答案确定装置24还可结合维度信息来进行查询，例如，以“年 份＝2011年”、“大学名称＝江西财经大学”、“招生省市＝江西省”、“招 生批次＝一批”、“问题类型＝分数线查询”、“科别＝理科”作为查询条件， 来查询分数线的信息数据库，以获取答案信息。

2)对于具有预测性质的询问信息，结合当前关注热度来确定相 应的答案信息。

对于“今年高考600分可以上哪些学校”，“今年硕士毕业可以申请 哪些美国学校”这类含有预测性质的询问信息，答案确定装置24不能 直接地通过查询信息数据库来获取相应的答案信息，但答案确定装置 24可以根据信息数据库中的历史数据，并结合该应用领域的当前关注 热度，来确定相应的答案信息。

其中，当前关注热度是基于对大量用户近一段时间的网络操作日 志进行统计和分析来确定的。例如，通过记录和统计大量用户近三个 月在百度论坛上分享的与清华大学有关的信息，得知关于清华大学的 点击、浏览、提问、回答的操作数量，从而确定对清华大学的当前关 注热度，当前关注热度例如可以通过加权值的形式来体现，加权值大 于1，说明当前关注热度高，加权值小于1，说明当前关注热度低。

因此，对于“今年高考600分可以上哪些学校”这一询问信息，其 问题关键信息为“今年”、“600分”，问题补充信息包括“北京”、“理科”、 “一批”，答案确定装置24可根据各个大学历年在北京招收第一批次 理科考生的高考录取分数线、提档线、历年录取最高分、平均分，并 结合各个大学的当前关注热度，来预测各个大学今年在北京招收第一 批次理科考生的高考录取分数线，例如，计算某一大学历年在北京招 收第一批次理科考生的高考录取分数线的平均值，并将该平均值与体 现当前关注热度的加权值进行乘法运算，将该乘法运算的结果作为该 大学今年在北京招收第一批次理科考生的高考录取分数线；随后，答 案确定装置24可选择其中录取分数线在600分以下的大学名称作为 答案信息。

优选地，答案信息中还可包括答案摘要信息。

其中，答案摘要信息依据答案信息生成，以概括答案信息的内容、 统计信息等。

例如，对于询问信息“600分可以上哪些大学？”，答案确定装置 24确定的答案信息包括“中国政法大学、北京交通大学、北京语言大 学、北京科技大学……”，该答案信息中包含37所大学，因此，答案 确定装置24可生成答案摘要信息“共有37所大学，其中每个大学至 少包括2个可选专业”。

优选地，网络设备2或其中的另一特定装置还可根据答案信息所 对应的相关维度信息，向用户提供基于相关维度信息来重新获取的答 案信息。

其中，答案信息一般对应有相关维度信息，例如，对于询问信息 “600分可以上哪些大学？”，答案确定装置24确定的答案信息包括“中 国政法大学(法学、新闻学)、北京交通大学(土木工程、生物医学 工程)、北京语言大学(翻译、英语)、北京科技大学(应用物理学、 数学与应用数学)……”，该答案信息为各个大学名称(专业名称)， 而与该答案信息相对应的相关维度信息可以为专业名称，因此，答案 确定装置24或网络设备2中的其他装置还可基于其中相关的专业名 称来获取相应的新的答案信息，如“土木工程(北京科技大学、北京 交通大学)、新闻学(中国政法大学、北京语言大学)……”，答案确 定装置24或网络设备2中的其他装置可将该新的答案信息提供给用 户。

答案提供装置25将答案信息提供给用户设备1，相应地，用户设 备1获取该答案信息，接着，用户设备1在交互界面上将该答案信息 反馈给用户。

优选地，用户设备1向用户反馈答案信息的方式，可以与用户输 入询问信息的方式一致，例如，用户以语音形式输入询问信息，则用 户设备1也可以语音形式向用户反馈答案信息，该语音答案信息可由 答案提供装置25提供，也可由用户设备1根据答案提供装置25提供 的文字答案信息来进行转换。

可替代地，也可将选择权交给用户，由用户来选择答案提供装置 25/用户设备1提供答案信息的形式。

需要注意的是，本发明可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实 施，例如，可采用专用集成电路(ASIC)、通用目的计算机或任何其他 类似硬件设备来实现。在一个实施例中，本发明的软件程序可以通过处 理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包 括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM 存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤 或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤 或功能的电路。

另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程 序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供 根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可 能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承 载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计 算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装 置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令 的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置 运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例 的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其 他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例 看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求 而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和 范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标 记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单 元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置 也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词 语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。