面向NLP场景应用的智能辅助建模（一）简介

在下边这个本体场景实例，是银行领域客服投诉分析挖掘的场景本体模型，可用于对银行客服投诉进行自动分析。输入是客服投诉文本，是自然语言表示的文本，输出结果是客服投诉的自动分类。

场景本体模型是业务知识的形式化表示，一般由业务人员主导构建。面向场景应用开发的工具—— DINFO-OEC 平台 ，提供专业、方便、易用的建模IDE集成环境，支持场景化业务建模，可通过概念规则，构建形式化的业务规则，也可通过数据标注，指定机器学习（包括深度学习）算法，来训练机器学习模型。建模 工具 支持两种类型领域模型。

为了提高建模效率，DINFO-OEC平台也提供OEC智能辅助建模工具，支持利用机器学习算法，对业务数据进行自动学习。辅助建模中涉及到的机器学习算法（包括深度学习）、知识资源及各种功能模块，均由DINFO-OEC平台提供。

辅助建模工具

辅助建模工具，提供可视化辅助建模环境，支持业务人员通过拖拉拽的方式，实现各种建模操作。

辅助建模工具的3个分区：

1、组件区：在建模工具左下角。该区提供相关算法组件，如用于本体模型辅助的分类聚类，用于要素模型、概念模型中的实体抽取，用于本体模型中本体表达式辅助的关联发现、规则生成等组件。每个组件对可以对应一个或多个算法，业务人员无须了解算法的具体细节，只需要在辅助建模工具中拖拽组件（如分类、聚类组件），即可完成自动聚类的任务。组件区也提供建模常用操作，如选择语料，可以选择客服投诉语料来作为辅助建模的数据等。

2、建模区：在建模工具左上方。该区支持业务人员将组件区的组件和操作，通过拖拉拽的方式，形成一个处理流程，用以实现多级建模。

3、结果区：在建模工具右方。该区展示当前流程的输出结果，业务人员可对结果进行合并、修改、删除等操作。

辅助建模功能示例

以上述客服投诉模型为例，辅助建模工具在以下4个环节中，支持业务人员对客服投诉的文本数据进行分析，提高客服投诉模型的建设效率：

1、分类体系建模：针对本体模型中本体树建设，辅助自动发现本体树节点。

2、要素发现：针对要素模型中要素树建设，辅助自动发现客服投诉场景下的实体对象。

3、评价概念复用：针对概念树中概念树建设，可直接复用平台提供的语言资源。

4、本体表达式发现：针对本体模型中，一个本体树节点的业务规则，从客服投诉文本中，辅助发现要素与概念的组合关系，自动形成本体表达式。