[發(fā)明專利]一種基于知識(shí)圖譜識(shí)別用戶意圖方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811602913.5
• 申請(qǐng)日: 2018-12-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109635117B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-05-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曾文佳;李航;韓亞昕
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 零犀（北京）科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F16/36
• 代理公司: 北京超凡志成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11371
• 代理人: 范彥揚(yáng)

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于知識(shí)圖譜識(shí)別用戶意圖方法及、裝置，該基于知識(shí)圖譜識(shí)別用戶意圖方法包括：識(shí)別輸入的用戶訴求中包含的實(shí)體；依據(jù)所述用戶訴求，構(gòu)建所述實(shí)體的事件描述；基于所述用戶訴求對(duì)應(yīng)的各所述實(shí)體的事件描述以及預(yù)先設(shè)置的知識(shí)圖譜，確定所述用戶訴求對(duì)應(yīng)的分類域；將所述用戶訴求輸入所述分類域?qū)?yīng)的已訓(xùn)練好的意圖分類模型，識(shí)別用戶意圖。可以有效提升意圖識(shí)別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于知識(shí)圖譜識(shí)別用戶意圖方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著人工智能(AI，Artificial Intelligence)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)話機(jī)器人已廣泛應(yīng)用到客服、外呼、銷售、智能搜索等眾多領(lǐng)域，為用戶提供客戶篩選、咨詢問(wèn)題解答、簡(jiǎn)單任務(wù)實(shí)現(xiàn)等功能。其中，業(yè)務(wù)型對(duì)話機(jī)器人是指以完成用戶訴求為目的的對(duì)話機(jī)器人。該業(yè)務(wù)型對(duì)話機(jī)器人至少包含兩個(gè)對(duì)話要素：意圖和槽位。其中，意圖是指對(duì)話交互過(guò)程中，確定用戶訴求(用戶任務(wù))的目的，例如，用戶訴求為“查詢XX城市天氣信息”，“辦理XX移動(dòng)套餐業(yè)務(wù)”，“解釋XX現(xiàn)象”等，需要從用戶訴求中確定其意圖。槽位是指業(yè)務(wù)型對(duì)話機(jī)器人完成用戶意圖所需要的關(guān)鍵信息，例如，對(duì)于用戶訴求為“查詢北京的天氣”的情形，“北京”、“天氣”為“查詢XX城市天氣信息”訴求對(duì)應(yīng)的槽位，該用戶意圖為查詢北京天氣。

現(xiàn)有的業(yè)務(wù)型對(duì)話機(jī)器人，基于用戶訴求，一般通過(guò)搜索式和分類式識(shí)別用戶訴求中包含的用戶意圖。其中，搜索式是指維護(hù)一系列意圖對(duì)應(yīng)的表述方式，當(dāng)用戶提出一用戶訴求時(shí)，通過(guò)確定用戶訴求中包含的關(guān)鍵詞，搜索與確定的關(guān)鍵詞最相似的表述方式，從而獲取該用戶訴求對(duì)應(yīng)的意圖。分類式是指預(yù)先訓(xùn)練一意圖分類模型，當(dāng)用戶提出一用戶訴求時(shí)，將該用戶訴求輸入訓(xùn)練好的意圖分類模型，使用該訓(xùn)練好的分類模型確定用戶訴求的意圖。

但現(xiàn)有的搜索式方法，對(duì)于包含相同或相似關(guān)鍵詞的用戶訴求，可能會(huì)對(duì)應(yīng)一同義表達(dá)方式，也可能會(huì)命中不同的意圖，如當(dāng)用戶訴求為“某某某的爸爸是誰(shuí)”，“某某某是誰(shuí)的爸爸”時(shí)，該搜索式方法難以解決該意圖纏繞的問(wèn)題，使得用戶意圖的識(shí)別效率較低。而通過(guò)分類式方法，如常用的支持向量機(jī)(SVM，Support Vector Machine)、深度學(xué)習(xí)分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等，在進(jìn)行分類模型訓(xùn)練時(shí)，是針對(duì)海量的訓(xùn)練樣本進(jìn)行意圖訓(xùn)練，不僅前期具有較高的訓(xùn)練成本，而且，隨著業(yè)務(wù)的細(xì)分和變化，分類模型中包含的意圖的數(shù)量不斷增加，導(dǎo)致分類的精度可能不斷下降，使得意圖識(shí)別的準(zhǔn)確率不斷下降，從而也導(dǎo)致對(duì)話機(jī)器人的交互效果較差，降低了用戶的體驗(yàn)效果。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本申請(qǐng)的目的在于提供一種基于知識(shí)圖譜識(shí)別用戶意圖方法及裝置，提升意圖識(shí)別的準(zhǔn)確率。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于知識(shí)圖譜識(shí)別用戶意圖方法，該方法包括：

識(shí)別輸入的用戶訴求中包含的實(shí)體；

依據(jù)所述用戶訴求，構(gòu)建所述實(shí)體的事件描述；

基于所述用戶訴求對(duì)應(yīng)的各所述實(shí)體的事件描述以及預(yù)先設(shè)置的知識(shí)圖譜，確定所述用戶訴求對(duì)應(yīng)的分類域；

將所述用戶訴求輸入所述分類域?qū)?yīng)的已訓(xùn)練好的意圖分類模型，識(shí)別用戶意圖。

可選地，所述識(shí)別輸入的用戶訴求中包含的實(shí)體，包括：

對(duì)輸入的用戶訴求進(jìn)行預(yù)處理，去掉無(wú)意義詞，得到預(yù)處理文本；

對(duì)所述預(yù)處理文本進(jìn)行分詞處理，得到實(shí)體。

可選地，在所述識(shí)別輸入的用戶訴求中包含的實(shí)體之后，依據(jù)所述用戶訴求，構(gòu)建所述實(shí)體的事件描述之前，所述方法還包括：

查詢預(yù)先設(shè)置的歷史標(biāo)注實(shí)體與歸一化實(shí)體的映射關(guān)系集，獲取所述實(shí)體映射的歸一化實(shí)體，并對(duì)獲取的歸一化實(shí)體進(jìn)行合并，作為所述用戶訴求中包含的實(shí)體。

可選地，所述依據(jù)所述用戶訴求，構(gòu)建所述實(shí)體的事件描述，包括：