[發(fā)明專利]文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010903444.1
• 申請日: 2020-09-01
• 公開（公告）號: CN112035666A
• 公開（公告）日: 2020-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁雨霏
• 申請（專利權(quán)）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06N20/00;G06F16/332
• 代理公司: 北京三友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11127
• 代理人: 谷敬麗;吳學(xué)鋒

1.一種文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

利用已標(biāo)記預(yù)設(shè)正確答復(fù)語句的詢問語句測試多個語料模型，每個應(yīng)答語料模型輸出對應(yīng)的答復(fù)語句，所述多個語料模型是利用多組語料訓(xùn)練集訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型得到，每組語料訓(xùn)練集包括多個問答語句對，每個問答語句對包括一詢問語句和對應(yīng)的一答復(fù)語句；所述問答語句對是文本機器人與客戶進(jìn)行信息交互產(chǎn)生的；

比對所述預(yù)設(shè)正確答復(fù)語句與每個應(yīng)答語料模型輸出的答復(fù)語句，生成答復(fù)正誤對照表；

根據(jù)所述答復(fù)正誤對照表中錯誤答復(fù)語句的數(shù)量優(yōu)化所述機器學(xué)習(xí)模型的算法或者優(yōu)化包括所述問答語句對的語料庫。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：采集文本機器人與客戶進(jìn)行信息交互產(chǎn)生的問答語句對，生成所述語料庫。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：建立所述機器學(xué)習(xí)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：

對所述語料庫進(jìn)行多次隨機抽取，得到多組語料訓(xùn)練集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，所述根據(jù)所述答復(fù)正誤對照表中錯誤答復(fù)語句的數(shù)量優(yōu)化所述機器學(xué)習(xí)模型的算法或者優(yōu)化包括所述問答語句對的語料庫，包括：

針對同一詢問語句，若所述答復(fù)正誤對照表中對應(yīng)答復(fù)語句錯誤率高于設(shè)定閾值，將該詢問語句加入誤判集合；

根據(jù)錯誤答復(fù)語句的數(shù)量和同一詢問語句對應(yīng)的所有答復(fù)語句的數(shù)量，結(jié)合所述答復(fù)語句錯誤率對該詢問語句進(jìn)行分類；

根據(jù)每個詢問語句所處的分類，優(yōu)化所述機器學(xué)習(xí)模型的算法或者優(yōu)化包括所述問答語句對的語料庫。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，所述根據(jù)錯誤答復(fù)語句的數(shù)量和同一詢問語句對應(yīng)的所有答復(fù)語句的數(shù)量，結(jié)合所述答復(fù)語句錯誤率對該詢問語句進(jìn)行分類，包括：

若所述錯誤答復(fù)語句的數(shù)量低于第一設(shè)定閾值，并且所有答復(fù)語句的數(shù)量低于第二設(shè)定閾值，將該詢問語句分類至第一類別；

若所述錯誤答復(fù)語句的數(shù)量低于第一設(shè)定閾值，并且所有答復(fù)語句的數(shù)量高于第二設(shè)定閾值，將該詢問語句分類至第二類別；

若所述錯誤答復(fù)語句的數(shù)量高于第一設(shè)定閾值，并且所有答復(fù)語句的數(shù)量高于第二設(shè)定閾值，將該詢問語句分類至第三類別。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，所述優(yōu)化包括修正操作和改進(jìn)操作，優(yōu)化所述語料庫或者所述機器學(xué)習(xí)模型的算法，包括：

若所述詢問語句為第一類別，補充所述詢問語句對應(yīng)的問答對至所述詢問語句對應(yīng)的語料訓(xùn)練集；

若所述詢問語句為第二類別，修正所述語料庫；

若所述詢問語句為第三類別，修正所述機器學(xué)習(xí)模型的算法。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：利用多組語料訓(xùn)練集訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，得到對應(yīng)數(shù)量的應(yīng)答語料模型。

9.一種文本機器人交叉驗證優(yōu)化裝置，其特征在于，包括：

測試模塊，利用已標(biāo)記預(yù)設(shè)正確答復(fù)語句的詢問語句測試多個語料模型，每個應(yīng)答語料模型輸出對應(yīng)的答復(fù)語句，所述多個語料模型是利用多組語料訓(xùn)練集訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型得到，每組語料訓(xùn)練集包括多個問答語句對，每個問答語句對包括一詢問語句和對應(yīng)的一答復(fù)語句；所述問答語句對是文本機器人與客戶進(jìn)行信息交互產(chǎn)生的；

比對模塊，比對所述預(yù)設(shè)正確答復(fù)語句與每個應(yīng)答語料模型輸出的答復(fù)語句，生成答復(fù)正誤對照表；

優(yōu)化模塊，根據(jù)所述答復(fù)正誤對照表中錯誤答復(fù)語句的數(shù)量優(yōu)化所述機器學(xué)習(xí)模型的算法或者優(yōu)化包括所述問答語句對的語料庫。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的文本機器人交叉驗證優(yōu)化裝置，其特征在于，還包括：語料庫生成模塊，采集文本機器人與客戶進(jìn)行信息交互產(chǎn)生的問答語句對，生成所述語料庫。