[發明專利]對話文本處理方法及相關設備

在審

• 申請號: 201911143537.2
• 申請日: 2019-11-20
• 公開（公告）號: CN112825075A
• 公開（公告）日: 2021-05-21
• 發明（設計）人: 王海;夏波
• 申請（專利權）人: 北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 孫寶海;袁禮君

1.一種對話文本處理方法，其特征在于，包括：

獲取對話文本，其中，所述對話文本包括客戶的多條對話語句；

基于情緒文本知識庫對所述對話文本中的每一對話語句進行分類，以獲得所述每一對話語句的情緒分類；

根據所述多條對話語句的情緒分類，獲得所述客戶的情緒分類變化趨勢；以及

根據所述客戶的情緒分類變化趨勢提示所述對話文本的隱含問題信息。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在基于情緒文本知識庫對所述對話文本中的每一對話語句進行分類之前還包括：

對所述對話文本進行分詞；

判斷所述分詞中是否包括具有隱含問題因素的詞語；

如果包括所述隱含問題因素的詞語，則提示所述對話文本具有隱含問題；或

如果不包括所述隱含問題因素的詞語，則執行基于所述情緒文本知識庫對所述對話文本中的每一對話語句進行分類。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在根據所述多條對話語句的情緒分類，獲得所述客戶的情緒分類變化趨勢之前還包括：

根據所述多條對話語句的情緒分類提示所述對話文本的隱含問題信息。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述多條對話語句的情緒分類提示所述對話文本的隱含問題信息包括：

在所述多條對話語句的情緒分類包括憤怒情緒分類時，則提示所述對話文本具有隱含問題；或

在所述多條對話語句的情緒分類包括高興情緒分類時，則提示所述對話文本不具有隱含問題。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于情緒文本知識庫對所述對話文本中的每一對話語句進行分類，以獲得所述每一對話語句的情緒分類包括：

基于所述情緒文本知識庫對所述對話文本中的每一對話語句進行分類，獲得所述每一對話語句的候選情緒分類，其中，所述候選情緒分類包括大于等于1種的情緒；以及

根據所述對話文本對所述候選情緒分類進行評估，獲得所述每一對話語句的所述情緒分類。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述多條對話語句的情緒分類，獲得所述客戶的情緒分類變化趨勢包括：

根據最小二乘法對所述多條對話語句的情緒分類進行梯度計算，獲得所述客戶的情緒分類變化趨勢。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述客戶的情緒分類變化趨勢提示所述對話文本的隱含問題信息包括：

在所述情緒分類變化趨勢的值0.1時，則提示所述對話文本具有隱含問題；

在所述情緒分類變化趨勢的值-0.1時，則提示所述對話文本不具有隱含問題；或

在所述情緒分類變化趨勢的值≥-0.1且≤0.1時，則提示所述對話文本的隱含問題性保持穩定。

8.一種對話文本處理裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，配置為獲取客戶在溝通過程中的對話文本，其中，所述對話文本包括所述客戶的多條對話語句；

識別模塊，配置為基于情緒文本知識庫對所述對話文本中的每一對話語句進行分類，以獲得所述每一對話語句的情緒分類；

計算模塊，配置為根據所述多條對話語句的情緒分類，計算獲得所述客戶的情緒分類變化趨勢；

判斷模塊，根據所述計算模塊的計算的所述情緒分類變化趨勢判斷所述對話文本是否具有隱含問題；以及

判斷結果發送模塊，配置為將判斷的結果發送至終端，以將所述判斷的結果顯示于所述終端。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，配置為存儲一個或多個程序，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1至7中任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的方法。