[發明專利]針對用戶問句進行智能應答的方法和裝置

有效

• 申請號: 202010819216.6
• 申請日: 2020-08-14
• 公開（公告）號: CN111680148B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 張杰;王雅芳
• 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;G06F16/35;G06F16/33;G06F40/279;G06F40/216;G06Q30/00;G06N20/00
• 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: 孫欣欣;周良玉

本說明書實施例提供一種針對用戶問句進行智能應答的方法和裝置，方法包括：獲取當前多輪對話中的用戶問句；將所述用戶問句輸入預先訓練的模糊分類模型，通過所述模糊分類模型輸出目標類別；所述目標類別選自第一類別和第二類別，所述第一類別表明所述用戶問句描述清晰，所述第二類別表明所述用戶問句描述模糊；當所述目標類別為所述第一類別時，識別所述用戶問句對應的第一標準問句，并根據所述第一標準問句確定針對所述用戶問句的第一應答語句；當所述目標類別為所述第二類別時，識別所述用戶問句包含的第一要素，并根據所述第一要素確定針對所述用戶問句的第二應答語句。在針對用戶問句進行智能應答時，能夠靈活應對，提升用戶體驗。

技術領域

本說明書一個或多個實施例涉及計算機領域，尤其涉及針對用戶問句進行智能應答的方法和裝置。

背景技術

在智能客服領域，機器人客服面對的用戶問題趨于多樣化，針對用戶問句進行智能應答的難度也越來越大。

現有技術中，通常先對用戶描述進行標問分類，將用戶問句分類到已有的標準問句中，再將該標準問句對應的答案輸出給用戶，作為針對用戶問句的回答。由于用戶表述通常比較簡略，可能存在分類的標準問句不符合用戶訴求的情況，用戶體驗不佳。

因此，希望能有改進的方案，在針對用戶問句進行智能應答時，能夠靈活應對，提升用戶體驗。

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句進行智能應答的方法和裝置，在針對用戶問句進行智能應答時，能夠靈活應對，提升用戶體驗。

第一方面，提供了一種針對用戶問句進行智能應答的方法，方法包括：

獲取當前多輪對話中的用戶問句；

將所述用戶問句輸入預先訓練的模糊分類模型，通過所述模糊分類模型輸出目標類別；所述目標類別選自第一類別和第二類別，所述第一類別表明所述用戶問句描述清晰，所述第二類別表明所述用戶問句描述模糊；

當所述目標類別為所述第一類別時，識別所述用戶問句對應的第一標準問句，并根據所述第一標準問句確定針對所述用戶問句的第一應答語句；

當所述目標類別為所述第二類別時，識別所述用戶問句包含的第一要素，并根據所述第一要素確定針對所述用戶問句的第二應答語句。

在一種可能的實施方式中，所述根據所述第一要素確定針對所述用戶問句的第二應答語句，包括：

當所述第一要素為訴求要素時，確定所述用戶問句中缺失的業務要素；

對應于缺失的業務要素，確定針對所述用戶問句的第二應答語句，所述第二應答語句用于針對缺失的業務要素進行反問。

進一步地，所述方法還包括：

接收用戶針對所述反問的補充信息；

根據所述補充信息和所述用戶問句，確定所述用戶問句對應的第二標準問句，并根據所述第二標準問句確定針對所述用戶問句的第三應答語句。

在一種可能的實施方式中，所述模糊分類模型基于第一類訓練樣本和第二類訓練樣本預先訓練；所述第一類訓練樣本包括第一用戶問句和第一標簽，所述第一標簽對應于所述第一類別；所述第二類訓練樣本包括第二用戶問句和第二標簽，所述第二標簽對應于所述第二類別。

進一步地，所述第一用戶問句包含業務要素和訴求要素；所述第二用戶問句僅包含業務要素或僅包含訴求要素。

進一步地，所述模糊分類模型是bert模型；

所述模糊分類模型的訓練方式如下：

獲取經過預訓練任務預訓練的bert模型；

利用所述第一類訓練樣本和所述第二類訓練樣本對預訓練的bert模型進行微調。