[發明專利]結合RPA和AI的對話機器人回復方法、模型訓練方法及裝置

在審

• 申請號: 202010792940.4
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN111897938A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 胡一川;汪冠春;褚瑞;李瑋;段沛宸;張海雷
• 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: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/2458;G06F40/30;G06K9/62
• 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

本申請實施例公開了一種結合RPA和AI的對話機器人回復方法、用于結合RPA和AI的對話機器人上的檢索模型訓練方法、裝置、設備及介質。其中，對話機器人回復方法包括：接收用戶的提問語句；基于預設檢索模型，確定與提問語句滿足相似度要求的目標相似問題；將目標相似問題所屬知識點的答案返回給用戶。其中，預設檢索模型通過預設知識庫中的相似問題訓練得到，以建立各相似問題與相似度之間的關聯關系。通過采用上述技術方案，可以提升對話機器人的問題回答的準確率。

技術領域

本申請涉及智能對話領域，具體涉及一種結合RPA(Robotic ProcessAutomation，機器人流程自動化)和AI(Artificial Intelligence，人工智能)的對話機器人回復方法、模型訓練方法、裝置、設備及介質。

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。基于AI的對話機器人在日常生活中的應用越來越普遍。

目前，對話機器人技術主要是用預先訓練好的模型對用戶提問和召回的相似問題的相似程度進行打分，并返回分數最高的相似問題所屬知識點的答案。由于傳統預習訓練好的模型需要單獨標注句對語料來進行訓練，因此傳統預先訓練好的模型無法學習到知識庫本身的語義分布情況，所以可能會造成模型打分不準、回答錯誤等現象。

發明內容

本申請實施例公開一種結合RPA和AI的對話機器人回復方法、模型訓練方法、裝置、設備及介質，提升了對話機器人回答問題的準確率。

第一方面，本申請實施例公開了一種結合RPA和AI的對話機器人回復方法，該方法包括：

接收用戶的提問語句；

基于預設檢索模型，確定與所述提問語句滿足相似度要求的目標相似問題；

將所述目標相似問題所屬知識點的答案返回給用戶；

其中，所述預設檢索模型通過預設知識庫中的相似問題訓練得到，以建立各相似問題與相似度之間的關聯關系。

可選的，所述基于預設檢索模型，確定與所述提問語句滿足相似度要求的目標相似問題，包括：

從預設知識庫中召回所述提問語句對應的各個相似問題；

基于預設檢索模型，從召回的各個相似問題中確定與所述提問語句相似度最高的目標相似問題。

可選的，所述基于預設檢索模型，從召回的各個相似問題中確定與所述提問語句相似度最高的目標相似問題，包括：

計算所述提問語句與每個相似問題之間的相似度值；

將所有相似度值輸入預設檢索模型；

根據所述預設檢索模型輸出的置信度結果，從所述召回的各個相似問題中確定與所述提問語句相似度最高的目標相似問題。

可選的，所述根據所述預設檢索模型輸出的置信度結果，從所述召回的各個相似問題中確定與所述提問語句相似度最高的目標相似問題，包括：

基于所述預設檢索模型的輸出的所有置信度值，從所述召回的各個相似問題中選擇置信度值最高的相似度問題；

將所述置信度值最高的相似度問題作為與所述提問語句相似度最高的目標相似問題。

可選的，所述計算所述提問語句與每個相似問題之間的相似度值，包括：

計算所述提問語句與所述每個相似問題之間的特征，并將得到的特征信息作為相似度值；