[發明專利]培訓方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 201910520923.2
• 申請日: 2019-06-17
• 公開（公告）號: CN110458732A
• 公開（公告）日: 2019-11-15
• 發明（設計）人: 李炫廷
• 申請（專利權）人: 深圳追一科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06F16/33;G06F17/27;G10L15/26;G06Q30/00
• 代理公司: 44224 廣州華進聯合專利商標代理有限公司
• 代理人: 王珊珊<國際申請>=<國際公布>=<進入

1.一種培訓方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取被培訓用戶從多個預設培訓場景中選取的目標培訓場景；

根據所述目標培訓場景創建虛擬用戶，并通過所述虛擬用戶與所述被培訓用戶進行語音交互；

根據所述語音交互中所述被培訓用戶的語音信息，對培訓效果進行量化。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述語音交互中所述被培訓用戶的語音信息，對培訓效果進行量化，包括：

將所述被培訓用戶的語音信息轉換為對應的文本信息；

采用預設匹配方式判斷所述被培訓用戶的文本信息是否包含培訓知識點；

根據判斷結果確定所述培訓效果的量化值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設匹配方式包括關鍵詞匹配，所述培訓知識點包括預設關鍵詞；

所述采用預設匹配方式判斷所述被培訓用戶的文本信息是否包含培訓知識點，包括：

判斷所述被培訓用戶的文本信息中是否包含所述預設關鍵詞；

若包含所述預設關鍵詞，則判定所述被培訓用戶的文本信息包含所述培訓知識點。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設匹配方式包括語義匹配，所述培訓知識點包括標準語句的語義標簽；

所述采用預設匹配方式判斷所述被培訓用戶的文本信息是否包含培訓知識點，包括：

將所述被培訓用戶的文本信息輸入到預先訓練的語義模型中，得到所述被培訓用戶的文本信息的語義標簽；

在所述被培訓用戶的文本信息的語義標簽與所述標準語句的語義標簽一致時，判定所述被培訓用戶的文本信息包含所述培訓知識點。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多個樣本標準語句；

對各所述樣本標準語句添加樣本語義標簽；

將所述多個樣本標準語句作為深度學習模型的輸入，將所述樣本標準語句的樣本語義標簽作為所述深度學習模型的輸出，對所述深度學習模型進行訓練，得到所述語義模型。

6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據判斷結果確定所述培訓效果的量化值，包括：

若所述被培訓用戶的文本信息包含所述培訓知識點，則根據知識點與分值之間的對應關系，確定所述被培訓用戶的文本信息包含的各所述培訓知識點對應的目標分值；

統計各所述目標分值，得到所述培訓效果的量化值。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述文本信息不包含所述培訓知識點，則顯示所述培訓知識點。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標培訓場景創建虛擬用戶，并通過所述虛擬用戶與所述被培訓用戶進行語音交互，包括：

顯示所述虛擬用戶的用戶信息；

根據預設的所述虛擬用戶的文本信息生成所述虛擬用戶的語音信息；

根據所述虛擬用戶的語音信息播放語音，并采集所述被培訓用戶回復的語音信息。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取被培訓用戶從多個預設培訓場景中選取的目標培訓場景之前，所述方法還包括：

接收輸入的場景信息；其中，所述場景信息至少包括場景名稱、所述虛擬用戶的用戶信息、所述虛擬用戶的文本信息、培訓知識點和培訓知識點對應的分值；

根據所述場景信息生成所述預設培訓場景。

10.一種培訓裝置，其特征在于，所述裝置包括：

目標培訓場景獲取模塊，用于獲取被培訓用戶從多個預設培訓場景中選取的目標培訓場景；

語音交互模塊，用于根據所述目標培訓場景創建虛擬用戶，并通過所述虛擬用戶與所述被培訓用戶進行語音交互；

培訓效果量化模塊，用于根據所述語音交互中所述被培訓用戶的語音信息，對培訓效果進行量化。