[發(fā)明專利]一種問題的匹配方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2020-02-21
• 公開（公告）號: CN111737424A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉航;陳蒙
• 申請（專利權(quán)）人: 北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司;北京京東世紀(jì)貿(mào)易有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06K9/62
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發(fā)明公開了一種問題的匹配方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，該問題的匹配方法包括：獲取待匹配問題；基于預(yù)先訓(xùn)練的問題匹配模型，確定所述待匹配問題的相似問題；根據(jù)所述相似問題的答案，對所述待匹配問題進(jìn)行回復(fù)；其中，所述問題匹配模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括基于歷史對話語料挖掘的相似問題對。本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，通過問題匹配模型進(jìn)行用戶問題的匹配，實現(xiàn)了用戶問題的自動匹配和回復(fù)，同時，該問題匹配模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括基于歷史對話語料挖掘的相似問題，提高了模型匹配的成功率和準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實施例涉及文本匹配技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種問題的匹配方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

在智能客服的應(yīng)用場景中，對于用戶頻繁問到的業(yè)務(wù)知識類問題的自動解答是一個非常關(guān)鍵的需求。尤其在電商行業(yè)，大促期間人工客服很難快速應(yīng)對每一個用戶，因此建立一個高質(zhì)量的智能客服系統(tǒng)，可以顯著地降低人工客服的數(shù)量與成本。

目前主流的智能客服系統(tǒng)大多采用了檢索式的方法，從知識庫(問句-答案)中檢索出與用戶問題最相似的問句，然后返回該問句的答案來解答用戶問題。該方法可以針對用戶的問題進(jìn)行專業(yè)性解答，避免出現(xiàn)插科打諢的答案。

然而，在實現(xiàn)本發(fā)明過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中至少存在如下問題：現(xiàn)有的用戶問題匹配方法匹配錯誤率和失敗率較高，無法滿足用戶的需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種問題的匹配方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，以提高問題匹配的成功率和準(zhǔn)確率。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種問題的匹配方法，該方法包括：

獲取待匹配問題；

基于預(yù)先訓(xùn)練的問題匹配模型，確定所述待匹配問題的相似問題；

根據(jù)所述相似問題的答案，對所述待匹配問題進(jìn)行回復(fù)；

其中，所述問題匹配模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括基于歷史對話語料挖掘的相似問題對。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種問題的匹配裝置，該裝置包括：

待匹配問題獲取模塊，用于獲取待匹配問題；

相似問題確定模塊，用于基于預(yù)先訓(xùn)練的問題匹配模型，確定所述待匹配問題的相似問題；

問題回復(fù)模塊，用于根據(jù)所述相似問題的答案，對所述待匹配問題進(jìn)行回復(fù)；

其中，所述問題匹配模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括基于歷史對話語料挖掘的相似問題對。

第三方面，本發(fā)明實施例還提供了一種問題的匹配設(shè)備，該設(shè)備包括：

一個或多個處理器；

存儲器，用于存儲一個或多個程序；

當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)本發(fā)明任意實施例提供的問題的匹配方法。

第四方面，本發(fā)明實施例還提供了一種包含計算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可執(zhí)行指令在由計算機(jī)處理器執(zhí)行時用于執(zhí)行本發(fā)明任意實施例提供的問題的匹配方法。

本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，通過預(yù)先訓(xùn)練的模型進(jìn)行待匹配問題的相似問題匹配，以根據(jù)相似問題的答案進(jìn)行回復(fù)，實現(xiàn)了問題的自動回復(fù)，同時，通過模型匹配相似問題來進(jìn)行問題回復(fù)，提高了問題回復(fù)的成功率；并且，該模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包括基于對話語料挖掘的相似問題對，提高了模型建立的效率，同時，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大，從而提高了模型匹配的準(zhǔn)確度。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一中的一種問題的匹配方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實施例二中的一種問題的匹配方法的流程圖；