[發明專利]基于聯邦學習的智能問答方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010206000.2
• 申請日: 2020-03-20
• 公開（公告）號: CN111414457A
• 公開（公告）日: 2020-07-14
• 發明（設計）人: 楊海軍;徐倩;楊強
• 申請（專利權）人: 深圳前海微眾銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06F16/35;G06F40/30;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 張婷

本發明公開了一種基于聯邦學習的智能問答方法、裝置、設備及存儲介質，所述方法應用于終端設備，包括：當接收到待咨詢問題時，調用本地內基于聯邦學習的分類模型確定待咨詢問題的問題類型；調用本地內基于聯邦學習的語義理解模型對與問題類型對應的各相似問題進行檢索，得到與待咨詢問題對應的匹配問題；獲取與匹配問題對應的參考答案，并將參考答案作為與待咨詢問題對應的回復輸出；其中，分類模型和語義理解模型分別基于多方終端設備的分類樣本和語義理解樣本執行聯邦學習算法訓練生成。本發明基于聯邦學習的分類模型和語義理解模型所實現的智能問答，通過分類檢索來提高智能問答效率的同時，確保了問答的準確性以及各方數據的安全性。

技術領域

本發明涉及金融科技(Fintech)技術領域，尤其涉及一種基于聯邦學習的智能問答方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著金融科技(Fintech)，尤其是互聯網科技金融的不斷發展，越來越多的技術(如人工智能、大數據、云存儲等)應用在金融領域，但金融領域也對各類技術提出了更高的要求，如要求對智能問答更為全面準確。

網絡平臺的快速發展，對人工坐席的需求量越來越大，為了緩解人工坐席的壓力，越來越多的網絡平臺設置有智能機器人來為客戶提供智能問答服務。智能問答過程中，不同客戶所咨詢的問題類型千差萬別，即便針對同一類型問題進行咨詢，也存在不同的表述方式。當前智能機器人的智能問答依托于單一的知識庫實現，使得在對各類咨詢問題進行回復時，需要耗費大量時間來識別問題內容，增加了智能問答的等待時間；同時容易因表述方式的差別，而不能準確識別問題的內容，導致了智能問答的回復不準確。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種基于聯邦學習的智能問答方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決現有技術中智能問答的等待時間長，且回復不準確的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種基于聯邦學習的智能問答方法，所述基于聯邦學習的智能問答方法包括以下步驟：

當接收到待咨詢問題時，調用本地內基于聯邦學習的分類模型確定所述待咨詢問題的問題類型；

調用本地內基于聯邦學習的語義理解模型對與所述問題類型對應的各相似問題進行檢索，得到與所述待咨詢問題對應的匹配問題；

獲取與所述匹配問題對應的參考答案，并將所述參考答案作為與所述待咨詢問題對應的回復輸出；

其中，所述分類模型和所述語義理解模型分別基于多方終端設備的分類樣本和語義理解樣本執行聯邦學習算法訓練生成。

可選地，所述調用本地內基于聯邦學習的分類模型確定所述待咨詢問題的問題類型的步驟包括：

調用所述分類模型對所述待咨詢問題進行參數化處理，得到待咨詢問題參數；

根據所述待咨詢問題參數與所述分類模型中各分類樣本參數之間的相似度大小，確定所述待咨詢問題的問題類型。

可選地，所述調用本地內基于聯邦學習的語義理解模型對與所述問題類型對應的各相似問題進行檢索，得到與所述待咨詢問題對應的匹配問題的步驟包括：

調用所述語義理解模型對所述待咨詢問題和所述問題類型中各相似問題進行匹配，生成所述待咨詢問題與各所述相似問題之間的匹配度；

確定各所述匹配度中匹配程度最高的目標匹配度，并將所述問題類型中與所述目標匹配度對應的相似問題確定為所述匹配問題。

可選地，所述將所述問題類型中與所述目標匹配度對應的相似問題確定為所述匹配問題的步驟包括：

將所述目標匹配度與預設匹配度對比，判斷所述目標匹配度是否大于所述預設匹配度；

若大于所述預設匹配度，則查找所述問題類型中與所述目標匹配度對應的相似問題，并將查找到的相似問題確定為所述匹配問題；