[發明專利]語言交互方法、裝置、計算機設備及存儲介質在審
| 申請號: | 201910198999.8 | 申請日: | 2019-03-15 |
| 公開(公告)號: | CN110110040A | 公開(公告)日: | 2019-08-09 |
| 發明(設計)人: | 劉麗珍;呂小立;劉芳 | 申請(專利權)人: | 深圳壹賬通智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/33 | 分類號: | G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司: | 深圳市立智方成知識產權代理事務所(普通合伙) 44468 | 代理人: | 王增鑫 |
| 地址: | 518052 廣東省深圳市前海深港合作區前*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 交互請求 文字信息 詞向量 神經網絡模型 計算機設備 存儲介質 分類結果 回復信息 交互模型 用戶交互 語言 分詞 矩陣 分詞處理 獲取目標 矩陣輸入 矩陣特征 訓練學習 終端發送 準確率 預設 承載 輸出 分類 轉換 | ||
1.一種語言交互方法,其特征在于,包括:
獲取目標終端發送的交互請求,其中,所述交互請求中包括承載用戶交互意愿的文字信息;
將所述文字信息進行分詞處理生成分詞集,并將所述分詞集轉換為詞向量矩陣;
將所述詞向量矩陣輸入至預設的語言交互模型中,其中,所述語言交互模型為預先訓練至收斂狀態用于對自然語言進行分類的神經網絡模型;
根據所述語言交互模型輸出的分類結果獲取所述交互請求的第一回復信息,其中,所述分類結果為所述文字信息所屬的分類類目,所述分類類目映射有所述第一回復信息。
2.根據權利要求1所述的語言交互方法,其特征在于,所述根據所述語言交互模型輸出的分類結果獲取所述交互請求的第一回復信息之后,包括:
以所述文字信息為限定條件在預設的交互映射列表中查找與所述文字信息具有映射關系的第二回復信息,其中,所述第二回復信息為所述文字信息的標準回復;
比對所述第一回復信息與所述第二回復信息是否一致;
當所述第一回復信息與所述第二回復信息不一致時,向所述目標終端發送所述第二回復信息。
3.根據權利要求1所述的語言交互方法,其特征在于,所述獲取目標終端發送的交互請求包括:
調用預先建立的交互通道,其中,所述交互通道為與目標終端建立的套連接;
根據所述交互通道獲取所述目標終端上傳的交互請求。
4.根據權利要求3所述的語言交互方法,其特征在于,所述交互請求中包括所述目標終端的位置信息;所述將所述文字信息進行分詞處理生成分詞集,并將所述分詞集轉換為詞向量矩陣之前,包括:
獲取所述目標終端的位置信息;
根據所述位置信息將所述交互請求分配至對所述位置信息具有管轄權的處理節點,其中,所述處理節點為分布式服務器系統的區域性處理中心;
將所述交互請求發送至所述處理節點,以使所述處理節點對所述交互請求進行響應。
5.根據權利要求4所述的語言交互方法,其特征在于,所述將所述交互請求發送至所述處理節點,以使所述處理節點對所述交互請求進行響應包括:
獲取前往所述處理節點的目標傳輸路徑,其中,所述目標傳輸路徑為前往所述處理節點用時最短的傳輸路徑;
根據所述目標傳輸路徑將所述交互請求發送至所述處理節點,以使所述處理節點對所述交互請求進行響應。
6.根據權利要求3所述的語言交互方法,其特征在于,所述根據所述語言交互模型輸出的分類結果獲取所述交互請求的第一回復信息之后,包括:
獲取所述交互通道的連接時長;
將所述連接時長與預設的第一時間閾值進行比對;
當所述連接時長小于所述第一時間閾值時,重新選擇與所述分類類目具有映射關系的所述第一回復信息。
7.根據權利要求1所述的語言交互方法,其特征在于,所述根據所述語言交互模型輸出的分類結果獲取所述交互請求的第一回復信息包括:
獲取所述語言交互模型輸出的所述文字信息的分類類目;
在預設的回復數據庫中查找與所述分類類目具有映射關系的第一回復信息。
8.一種語言交互裝置,其特征在于,包括:
獲取模塊,用于獲取目標終端發送的交互請求,其中,所述交互請求中包括承載用戶交互意愿的文字信息;
處理模塊,用于將所述文字信息進行分詞處理生成分詞集,并將所述分詞集轉換為詞向量矩陣;
分類模塊,用于將所述詞向量矩陣輸入至預設的語言交互模型中,其中,所述語言交互模型為預先訓練至收斂狀態用于對自然語言進行分類的神經網絡模型;
執行模塊,用于根據所述語言交互模型輸出的分類結果獲取所述交互請求的第一回復信息,其中,所述分類結果為所述文字信息所屬的分類類目,所述分類類目映射有所述第一回復信息。
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