[發明專利]用于用戶問題語句處理的方法及裝置

在審

• 申請號: 201811452424.6
• 申請日: 2018-11-30
• 公開（公告）號: CN109871437A
• 公開（公告）日: 2019-06-11
• 發明（設計）人: 曹紹升;張賞;周俊
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

本公開提供了用于用戶問題語句處理的方法及裝置。所述方法包括：基于經過分詞處理后的用戶問題語句和經過分詞處理后的至少一個標準問題語句，確定所述用戶問題語句與所述至少一個標準問題語句中的各個標準問題語句之間的相似度；以及基于所確定出的相似度，從所述至少一個標準問題語句中確定出與所述用戶問題語句匹配的標準問題語句。利用該方法和裝置能夠將復雜多樣的用戶問題語句處理為標準問題語句，將復雜多樣的用戶問題語句處理為標準問題語句。

技術領域

本公開通常涉及計算機技術領域，具體地，涉及用于用戶問題語句處理的方法及裝置。

背景技術

目前針對各種不同的業務都有專門的客服工作。客服工作主要是對用戶所提出的問題或需求等進行回應。傳統的客服工作是由人工來回應用戶的問題或所提出的要求。為了降低客服工作的人工成本，現有技術中已提出了智能客服系統，智能客服系統能夠自動地對用戶的問題或要求等進行回應。

不同用戶有不同的語言習慣，因而用戶提出的問題通常是復雜多樣的。以物流業務領域為例，“快遞員要價不合理”與“快遞員不合理收費”在語義上所表達的意思是相同的。復雜多樣的用戶語句會增加系統的處理負擔，會降低對用戶問題的處理效率，進而導致不能及時回復用戶。此外，復雜多樣的用戶語句如果不經過處理還會導致系統對其做出的回復不夠準確。為了能夠快速且準確地回復用戶所提出的問題，智能客服系統需要對復雜多樣的用戶問題語句進行處理，以確定用戶語句所表達的標準語義。

發明內容

鑒于上述，本公開提供了一種用于用戶問題語句處理的方法及裝置，該方法及裝置能夠基于用戶問題語句與各個標準問題語句的相似度確定與用戶問題語句匹配的標準問題語句，從而利用該方法和裝置能夠將復雜多樣的用戶問題語句處理為標準問題語句，將復雜多樣的用戶問題語句處理為標準問題語句。

根據本公開的一個方面，提供了一種用于用戶問題語句處理的方法，包括：基于經過分詞處理后的用戶問題語句和經過分詞處理后的至少一個標準問題語句，確定所述用戶問題語句與所述至少一個標準問題語句中的各個標準問題語句之間的相似度；以及基于所確定出的相似度，從所述至少一個標準問題語句中確定出與所述用戶問題語句匹配的標準問題語句。

可選的，在一個示例中，基于經過分詞處理后的用戶問題語句和經過分詞處理后的至少一個標準問題語句，確定所述用戶問題語句與所述至少一個標準問題語句中的各個標準問題語句之間的相似度可以包括：針對每個經過分詞處理后的標準問題語句，基于該標準問題語句的各個詞語的詞向量和所述用戶問題語句中的各個詞語的詞向量，確定所述用戶問題語句中的各個詞語與該標準問題語句中的各個詞語之間的兩兩相似度；對于所述用戶問題語句中的各個詞語，將所確定出的該標準問題語句中的各個詞語與該詞語之間的相似度中的最大相似度值確定為該詞語的相似度值；以及基于所確定出的所述用戶問題語句中的各個詞語的相似度值，確定所述用戶問題語句與該標準問題語句之間的相似度。

可選的，在一個示例中，經過分詞處理后的所述各個標準問題語句中的各個詞語的詞向量和經過分詞處理后的所述用戶問題語句中的各個詞語的詞向量可以是通過基于詞向量集來對所述經過分詞處理后的各個標準問題語句和所述經過分詞處理后的用戶問題語句進行詞向量化后獲得的。

可選的，在一個示例中，經過分詞處理后的所述各個標準問題語句中的各個詞語的詞向量和經過分詞處理后的所述用戶問題語句中的各個詞語的詞向量可以是通過查詢詞向量集而獲得的。

可選的，在一個示例中，所述詞向量集可以是使用詞向量訓練模型來基于給定語料庫訓練出的。

可選的，在一個示例中，所述給定語料庫可以包括至少一個歷史用戶問題語句和所述至少一個標準問題語句。

可選的，在一個示例中，所述方法還可以包括：對所述用戶問題語句和所述至少一個標準問題語句進行分詞處理。