[發明專利]基于人機交互的信息推送方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請號: 201910968905.0
• 申請日: 2019-10-12
• 公開（公告）號: CN110909137A
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 洪玲
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/9535;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/20;G06K9/62;G06N3/02;G16H10/60;G16H40/67
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 于麗君

1.一種基于人機交互的信息推送方法，所述方法包括：

接收用戶終端發送的會話信息，根據所述會話信息識別用戶標識；

對所述會話信息進行預處理和分詞處理，得到多個會話文本；

將所述多個會話文本輸入已訓練的意圖識別模型，通過所述意圖識別模型對所述會話信息進行意圖識別，輸出所述會話信息對應的意圖類型；

將所述多個會話文本輸入至已訓練的信息抽取模型，計算所述多個會話文本與結構化語料庫中多個結構化文本的匹配度，得到所述多個會話文本對應的目標字段信息；

根據所述意圖類型和所述目標字段信息生成對應的目標咨詢信息；

根據所述目標咨詢信息匹配對應的目標推送信息，并將所述目標推送信息發送至所述用戶標識對應的用戶終端。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過所述意圖識別模型對所述會話信息進行意圖識別的步驟包括：

提取所述多個會話文本的關鍵詞文本；

提取所述多個關鍵詞文本的文本向量，計算文本塊向量對應多個意圖事件的概率值；

當概率值達到預設閾值時，獲取所述概率值對應的意圖事件，將所述意圖事件確定為所述會話信息的用戶意圖信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述得到所述多個會話文本對應的目標字段信息的步驟包括：

根據文本向量計算多個會話文本的上下文關聯性，提取所述上下文關聯性達到閾值的會話文本，并生成對應的文本塊；

計算所述文本塊與結構化語料庫中多個結構化文本的匹配度；

提取所述匹配度達到預設閾值的結構化文本，將所述結構化文本確定為會話文本對應的目標字段；所述目標字段包括相應的字段類別。

4.根據權利要求1至3任意一項所述的方法，其特征在于，所述會話信息包括系統交互信息和用戶交互信息，所述方法還包括：

若不存在與所述目標咨詢信息相匹配的推送信息，根據所述意圖類型識別所述目標咨詢信息的缺失信息；

根據所述缺失信息生成系統交互信息，并將所述系統交互信息發送至所述用戶終端；

接收所述用戶終端根據所述系統交互信息發送的用戶交互信息；

重復對包括所述系統交互信息和所述用戶交互信息的會話信息進行預處理和分詞處理的步驟，直到得到與所述目標咨詢信息相匹配的推送信息，并將所述目標推送信息發送至所述用戶終端。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標咨詢信息匹配對應的目標推送信息的步驟包括：

根據所述意圖類型獲取多個推送信息；所述推送信息包括相應的屬性信息；

計算所述目標咨詢信息與多個推送信息對應的屬性信息的匹配度；

獲取所述匹配度達到預設閾值的推送信息，將所述推送信息發送至所述用戶終端。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

若所述會話信息中包括病歷圖像，提取所述病歷圖像，將所述病歷圖像輸入至已訓練的字符識別模型；

對所述病歷圖像進行預處理，得到對應的灰度圖像信息；

對所述灰度圖像信息進行字符切分，得到多個切分后的字符；

對所述多個切分后的字符進行特征提取，得到對應的多個特征向量；

通過所述字符識別模型對所述多個特征向量進行識別分析，得到對應的字符識別結果；

將所述字符識別結果按照預設格式轉換為對應的病歷文本信息。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在響應用戶終端發送的交互請求之前，還包括：

獲取多個樣本數據，將所述樣本數據分為訓練集和驗證集，所述樣本數據包括多個語料文本和結構化文本；

將所述訓練數據輸入至預設網絡模型中，根據所述預設網絡模型訓練多個語料文本和結構化文本的關聯關系，并生成初始信息抽取模型；

利用所述驗證集對所述初始信息抽取模型進行進一步訓練和驗證，得到多個驗證數據對應的類別概率；

直到所述驗證數據對應的類別概率在預設范圍內的數量達到預設閾值時，停止訓練，得到所需的信息抽取模型。