[發明專利]結合RPA和AI的處理用戶輸入數據的方法、裝置、電子設備

在審

• 申請號: 202010785637.1
• 申請日: 2020-08-06
• 公開（公告）號: CN112015860A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 張原;張海雷;胡一川;汪冠春
• 申請（專利權）人: 北京來也網絡科技有限公司;北京奔影網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06F40/30;G10L15/26
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張大威

本申請提供的結合RPA和AI的處理用戶輸入數據的方法、裝置、電子設備，通過獲取待處理的用戶輸入數據；對用戶輸入數據進行處理，獲得屬性概率分布和匹配概率分布；其中，屬性概率分布用于表示用戶輸入數據與任一屬性類型下的每一屬性取值的相似程度，匹配概率分布用于表示用戶輸入數據與各候選結果的匹配程度；將屬性概率分布以及匹配概率分布所構成的用戶輸入數據的信息狀態，輸入至預設的網絡模型并輸出對話數據，從而可對于包括噪音的輸入數據進行直接處理，有效提高對于輸入數據的識別準確率，同時用戶無需針對相同語義內容的數據進行多次輸入，簡化用戶的操作流程。

技術領域

本申請實施例涉及數據處理領域，尤其涉及一種結合RPA(Robotic ProcessAutomation，機器人流程自動化)和AI(Artificial Intelligence，人工智能)的處理用戶輸入數據的方法、裝置、電子設備。

背景技術

機器人流程自動化(Robotic Process Automation，簡稱：RPA)是通過特定的“機器人軟件”，模擬人在計算機上的操作，按規則自動執行流程任務。人工智能(ArtificialIntelligence，簡稱：AI)是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學。在對自然語言的語義進行識別的處理過程中，語言信息中噪音的存在將嚴重影響著結果準確性。

在相關技術中，常用的提高結果準確性的方式是對于存在噪音的語言信息進行多次采集，例如，接收用戶多次輸入的同一語義的語音數據或語句數據。而對于采集的每次輸入數據均需進行相同的識別處理，直至得到準確的識別結果。

但是，這樣的方式，需要用戶需要重復多次進行數據的輸入，其操作流程繁瑣，識別處理效率低，且并不能提高對于存在噪音的輸入數據的識別準確率。

發明內容

針對上述問題，本申請提供了一種結合RPA和AI的處理用戶輸入數據的方法、裝置、電子設備及存儲介質。

第一方面，本申請提供了一種結合RPA和AI的處理用戶輸入數據的方法，包括：

獲取待處理的用戶輸入數據；

對所述用戶輸入數據進行處理，獲得屬性概率分布和匹配概率分布；其中，所述屬性概率分布用于表示所述用戶輸入數據與任一屬性類型下的每一屬性取值的相似程度，所述匹配概率分布用于表示用戶輸入數據與各候選結果的匹配程度；

將所述屬性概率分布以及所述匹配概率分布所構成的用戶輸入數據的信息狀態，輸入至預設的網絡模型并輸出對話數據。

在本申請的一些實施例中，所述獲取待處理的用戶輸入數據之后，還包括：

確定本次對于待處理的用戶輸入數據的處理輪次是否為首次；

若是，則所述處理方法還包括：

根據所述用戶輸入數據，對預設結果候選庫中所存儲的結果進行篩選得到若干候選結果；

若否，本輪次的用戶輸入數據對前一輪次的候選結果、屬性概率分布以及匹配概率分布進行處理，獲得本輪次的屬性概率分布以及所述匹配概率分布所構成的用戶輸入數據的信息狀態，以輸入至預設的網絡模型并輸出對話數據。

在本申請的一些實施例中，輸出對話數據之后，還包括：

對處理輪次進行更新，并根據更新后處理輪次值與預設的次數閾值之間的關系，確定是否返回獲取待處理的用戶輸入數據的步驟。

在本申請的一些實施例中，所述屬性概率分布包括屬性概率值、概率置信度；

對所述用戶輸入數據進行處理，獲得屬性概率分布，包括：

根據所述用戶輸入數據與屬性取值的相似程度，確定所述屬性概率值；