(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210744203.6 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 党娜　刘洋　李昊　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 王天尧　王维宁 (51)Int.Cl. G06F 40/211(2020.01) G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 17/16(2006.01) G06F 16/33(2019.01) (54)发明名称 用户故事审核方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种用户故事审核方法及装 置， 涉及金融技术领域； 其中该方法包括： 对产品 需求的文本信息进行分词处理、 分句 处理， 得到 多个分词和多个 分句； 根据每一 分词在每一分句 中的第一权重值构造第一矩阵； 采用LAS语义分 析模型合并第一矩 阵中第一相似度大于第一预 设相似度的列， 得到第一矩阵对应的第二矩阵； 根据每一分词在每一用户故事中的第三权重值， 分别构造每一用户故事对应的第三矩阵； 根据每 一用户故事的第三矩阵、 第二矩阵， 计算每一用 户故事与每一需求之间的第二相似度； 确定每一 用户故事对应的最大第二相似度， 对应最大第二 相似度小于第二预设相似度的用户故事审核不 通过。 本发明可以提高用户故事的审核效率。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 115114903 A 2022.09.27 CN 115114903 A 1.一种用户故事审核方法， 其特 征在于， 包括： 获取产品需求的文本信 息， 对所述文本信 息进行分词处理、 分句处理， 得到多个分词和 多个分句； 分别计算每一分词在每一分句中的第 一权重值， 根据每一分词在每一分句中的第 一权 重值构造第一矩阵； 其中， 所述第一矩阵的每一列代表一个分句， 每一行代表一个分词， 第 一矩阵中的每 个元素值为对应分词在对应分句中的第一权 重值； 采用潜在LAS语义分析模型合并第一矩阵中第一相似度大于第一预设相似度的列， 得 到第一矩阵对应的第二矩阵； 其中， 所述第二矩阵中的每一列代表文本信息中的一个需求， 每一行代 表一个分词， 第二矩阵的每 个元素值代表对应分词在对应需求中的第二权 重值； 计算每一分词在每一用户故事中的第 三权重值， 根据每一分词在每一用户故事中的第 三权重值， 分别构造每一用户故事对应的第三矩阵； 其中， 所述第三矩阵包含一列， 第三矩 阵的列代表该第三矩阵对应的用户故事， 每行代表一个分词， 第三矩阵中的每个元素值为 对应分词在该第三矩阵对应的用户故事中的第三权 重值； 根据每一用户故事的第三矩阵、 以及所述第二矩阵， 计算每一用户故事与每一需求之 间的第二相似度； 从每个用户故事分别对应的各第二相似度中确定每一用户故事对应的最大第二相似 度， 对应最大第二相似度小于第二预设相似度的用户故事审核不 通过。 2.如权利要求1所述的用户故事审核方法， 其特征在于， 对所述文本信息进行分词处 理、 分句处 理之前还 包括： 根据预设的停用词库， 删除所述文本信息中的停用词。 3.如权利要求1所述的用户故事审核方法， 其特征在于， 分别计算每一分词在每一分句 中的第一权 重值， 包括： 统计每一分词在每一分句中出现的第一次数； 统计每一分词在所述文本信息中出现的第二次数； 分别利用每一分词在每一分句中出现的第一次数， 除以该分词对应的第二次数， 得到 每一分词在每一分句中的第一权 重值。 4.如权利要求3所述的用户故事审核方法， 其特征在于， 计算每一分词在每一用户故事 中的第三权 重值， 包括： 统计每一分词在每一用户故事中出现的第三次数； 统计每一分词在所述文本信息对应的所有用户故事中的第四出现次数； 分别利用每一分词在每一用户故事中出现的第三次数， 除以该分词对应的第 四次数， 得到每一分词在每一用户故事中的第三权 重值。 5.如权利要求1所述的用户故事审核方法， 其特征在于， 采用潜在LAS语义分析模型合 并第一矩阵中第一相似度大于第一预设相似度列， 得到第一矩阵对应的第二矩阵， 包括： 预先根据文本信息确定文本信息中包 含的需求数量； 根据文本信息中包 含的需求数量， 采用LAS语义分析模型对第一矩阵进行奇异值分解； 根据奇异值分解实现第 一矩阵中第 一相似度 大于第一预设相似度的列， 得到第 一矩阵 对应的第二矩阵。 6.如权利要求1所述的用户故事审核方法， 其特征在于， 根据每一用户故事的第三矩权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115114903 A 2阵、 以及所述第二矩阵， 计算每一用户故事与每一需求之间的第二相似度， 包括： 分别计算第 二矩阵每一列与每一第 三矩阵第 三相似度， 将每一第 三矩阵与第 二矩阵每 一列的第三相似度作为对应用户故事与对应需求之间的第二相似度。 7.一种用户故事审核装置， 其特 征在于， 包括： 第一处理模块， 用于获取产品需求的文本信 息， 对所述文本信 息进行分词处理、 分句处 理， 得到多个分词和多个分句； 第二处理模块， 用于分别计算每一分词在每一分句中的第一权重值， 根据每一分词在 每一分句中的第一权重值构 造第一矩阵； 其中， 所述第一矩阵的每一列 代表一个分句， 每一 行代表一个分词， 第一矩阵中的每 个元素值为对应分词在对应分句中的第一权 重值； 语义分析模块， 用于采用潜在LAS语义分析模型合并第一矩阵中第一相似度大于第一 预设相似度的列， 得到第一矩阵对应的第二矩阵； 其中， 所述第二矩阵中的每一列 代表文本 信息中的一个需求， 每一行代表一个分词， 第二矩阵的每个元素值代表对应分词在对应需 求中的第二权 重值； 第三处理模块， 用于计算每一分词在每一用户故事中的第三权重值， 根据每一分词在 每一用户故事中的第三权重值， 分别构 造每一用户故事对应的第三矩阵； 其中， 所述第三矩 阵包含一列， 第三矩阵的列 代表该第三矩阵对应的用户故事， 每行代表一个分词， 第三矩阵 中的每个元素值为对应分词在该第三矩阵对应的用户故事中的第三权 重值； 第四处理模块， 用于根据每一用户故事的第三矩阵、 以及所述第二矩阵， 计算每一用户 故事与每一需求之间的第二相似度； 审核模块， 用于从每个用户故事分别对应的各第 二相似度中确定每一用户故事对应的 最大第二相似度， 对应最大第二相似度小于第二预设相似度的用户故事审核不 通过。 8.如权利要求7所述的用户故事审核装置， 其特征在于， 还包括： 文本信息预处理模块， 用于根据预设的停用词库， 删除所述文本信息中的停用词。 9.如权利要求7所述的用户故事审核装置， 其特征在于， 第二处理模块， 具体用于统计 每一分词在每一分句中出现的第一次数； 统计每一分词在所述文本信息中出现的第二次数； 分别利用每一分词在每一分句中出现的第一次数， 除以该分词对应的第二次数， 得到 每一分词在每一分句中的第一权 重值。 10.如权利要求9所述的用户故事审核装置， 其特征在于， 第 三处理模块， 具体用于统计 每一分词在每一用户故事中出现的第三次数； 统计每一分词在所述文本信息对应的所有用户故事中的第四出现次数； 分别利用每一分词在每一用户故事中出现的第三次数， 除以该分词对应的第 四次数， 得到每一分词在每一用户故事中的第三权 重值。 11.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方 法。 12.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至 6任一所述方法。 13.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115114903 A 3