[發明專利]針對用戶問題提供客服答案的方法及裝置

有效

• 申請號: 202010410440.X
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111339283B
• 公開（公告）日: 2020-08-21
• 發明（設計）人: 彭爽;崔恒斌
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F40/284;G06Q40/08
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽;周良玉

本說明書實施例提供一種針對用戶問題提供客服答案的方法，根據一個實施方式，在獲取用戶的當前問題后，可以基于當前問題，從知識庫中獲取多個歷史對話記錄中的第一對話記錄，然后利用預先訓練的預測模型，處理當前問題和第一對話記錄的拼接文本，得到第一處理結果，接著根據第一處理結果，確定當前問題對應于第一對話記錄的第一候選答案，并基于第一候選答案，針對當前問題提供客服答案。其中，用于機器閱讀的預測模型，在機器閱讀任務中，充分考慮客服場景下對話記錄的文本具有交互性的特點，融入輪次特征和/或角色特征，提升機器閱讀的性能。

技術領域

本說明書一個或多個實施例涉及計算機技術領域，尤其涉及針對用戶問題提供客服答案的方法及裝置。

背景技術

機器閱讀旨在使機器像人類一樣地理解文本，經過訓練的機器閱讀模型像人類讀者一樣，可以掃描文本并從文本中提取含義。機器閱讀理解任務從可以回答經過一定編輯的文本中的簡單問題,發展到從獲取的大量數據中回答用戶的實際問題。例如，給定一篇文檔（Document）和基于這篇文檔的一個問題（Question），假定答案出現在文檔中的某個位置，機器閱讀可以通過閱讀文檔從而找到問題對應答案（Answer）的位置。

對話文本因為其本身交互性的特點，具有和普通文本很不一樣的形式，不能簡單地看作普通的文本。因此，針對對話文本的機器學習模型建模方式是值得研究的問題。

發明內容

本說明書一個或多個實施例描述了一種針對用戶問題提供客服答案的方法及裝置，用以解決背景技術提到的一個或多個問題。

根據第一方面，提供一種針對用戶問題提供客服答案的方法，所述方法包括：獲取用戶的當前問題；基于所述當前問題，從知識庫中獲取多個歷史對話記錄中的第一對話記錄；利用預先訓練的預測模型，處理所述當前問題和所述第一對話記錄的拼接文本，得到第一處理結果，其中，所述預測模型包括嵌入層，用于將所述拼接文本中的各個字/詞分別描述為各個向量表示，對應于所述第一對話記錄的單個字/詞的單個向量表示中，融合有相應對話輪次特征、用戶或客服的角色特征中的至少一項；根據所述第一處理結果，確定所述當前問題對應于所述第一對話記錄的第一候選答案；基于所述第一候選答案，針對所述當前問題提供客服答案。

在一個實施例中，所述獲取用戶的當前問題包括：檢測用戶當前輸入的信息中是否包含預定的關鍵詞；在用戶當前輸入的信息中包含預定的關鍵詞的情況下，根據用戶當前輸入的信息確定用戶的當前問題。

在一個實施例中，所述基于所述當前問題，從知識庫中獲取多個歷史對話記錄中的第一對話記錄包括：將所述當前問題分別與所述多個歷史對話記錄進行匹配；從與所述當前問題相匹配的若干歷史對話記錄中，獲取第一對話記錄。

在一個進一步的實施例中，各個歷史對話記錄各自對應有標準句，所述將所述當前問題分別與所述多個歷史對話記錄進行匹配包括：將所述當前問題與各個歷史對話記錄分別對應的各個標準句進行匹配，得到各個匹配結果；根據各個匹配結果，確定與所述當前問題相匹配的若干歷史對話記錄。

在另一個進一步的實施例中，所述多個歷史對話記錄包括第一歷史對話記錄，所述第一歷史對話記錄包括第一關鍵詞集，所述將所述當前問題與所述多個歷史對話記錄進行匹配包括：從所述當前問題中提取問題關鍵詞集；將所述問題關鍵詞集與所述第一關鍵詞集進行匹配，以得到所述當前用戶問題與所述第一歷史對話記錄的第一匹配結果；基于所述第一匹配結果，確定所述第一歷史對話記錄是否為與所述當前問題相匹配的對話記錄。

在一個實施例中，在所述單個向量表示融合有對話輪次特征的情況下，相應的單個字/詞的對話輪次特征通過各個維度都是第一預定值的輪次嵌入向量描述，所述第一預定值與當前語句在相應歷史對話記錄中的輪次相對應。