[發明專利]信息分類方法及裝置

有效

• 申請號: 201611179993.9
• 申請日: 2016-12-19
• 公開（公告）號: CN106649696B
• 公開（公告）日: 2020-05-26
• 發明（設計）人: 崇偉峰
• 申請（專利權）人: 北京云知聲信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36;G06F16/332
• 代理公司: 北京尚倫律師事務所 11477
• 代理人: 張俊國

本發明是關于一種信息分類方法及裝置，其中，方法包括：獲取用戶已輸入的歷史語音數據信息對應的文本數據信息的意圖分類日志記錄；從意圖分類日志記錄中獲取多個相似的查詢請求對應的文本數據信息；根據多個相似的查詢請求對應的文本數據信息、預設的卷積神經網絡模型和預設的轉移概率矩陣，確定用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣；使用用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣確定接收到的當前語音數據信息對應的當前文本數據信息所屬的目標意圖類別；在目標意圖類別對應的數據庫中查找與當前語音數據信息對應的應答信息。通過該技術方案，不但可以為用戶提供更準確的應答信息，還可以減少查找時間，提高查找效率，提升用戶的使用體驗。

技術領域

本發明涉及數據分類技術領域，尤其涉及一種信息分類方法及裝置。

背景技術

相關技術中，當終端等設備接收到用戶輸入的語音查詢請求時，會根據該查詢請求從預設數據庫中查找與該請求對應的答案或者回復，但在整個預設數據庫中進行查找，不但不能保證查找到的答案或者回復的準確性，而且查找時間也相對較長。

發明內容

本發明實施例提供一種信息分類方法及裝置，用以實現在保證查找的答案或者回復的準確率的基礎上，提高查找效率，從而提升用戶的使用體驗。

根據本發明實施例的第一方面，提供一種信息分類方法，包括：

獲取用戶輸入的歷史語音數據信息對應的文本數據信息的意圖分類日志記錄；

從所述意圖分類日志記錄的每個意圖分類中獲取多個相似的查詢請求對應的文本數據信息；

根據所述每個意圖分類中多個相似的查詢請求對應的文本數據信息、預設的卷積神經網絡模型和預設的轉移概率矩陣，確定用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣；

使用所述用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣確定接收到的當前語音數據信息對應的當前文本數據信息所屬的目標意圖類別；

在所述目標意圖類別對應的數據庫中查找與所述語音數據信息對應的應答信息。

在該實施例中，在對歷史語音數據信息進行分類后，可以獲取意圖分類日志記錄，并從該記錄中獲取每個意圖類別中多個相似的查詢請求對應的文本數據信息，進而根據多個相似的查詢請求對應的文本數據信息和預設的卷積神經網絡模型和預設的轉移概率矩陣，確定用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣，并使用所述用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣確定接收到的當前語音數據信息對應的當前文本數據信息所屬的目標意圖類別，在所述目標意圖類別對應的數據庫中查找與所述語音數據信息對應的應答信息。這樣，不但可以為用戶提供更準確的應答信息，還可以減少查找時間，提高查找效率，提升用戶的使用體驗。

其中，歷史語音數據信息，可以采用歷史用戶意圖分類模型和歷史目標轉移概率矩陣進行分類，這樣，在分類的過程中，不斷根據歷史分類記錄完善用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣，從而使得分類準確率不斷提高。

在一個實施例中，根據所述多個相似的查詢請求對應的文本數據信息、預設的卷積神經網絡模型和預設的轉移概率矩陣，確定用戶意圖分類模型和目標轉移概率矩陣，包括：

將所述多個相似的查詢請求對應的文本數據信息作為意圖分類訓練語料，利用預設的卷積神經網絡模型進行訓練，得到用戶意圖分類模型；

獲取所述多個相似的查詢請求對應的文本數據信息中任意兩個相似的查詢請求對應的文本數據信息之間的上下文關系；

利用所述相似的查詢請求對應的文本數據信息之間的上下文關系和所述預設的轉移概率矩陣進行訓練，得到所述目標轉移概率矩陣。