[發明專利]智能問答方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011025450.8
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112182175A
• 公開（公告）日: 2021-01-05
• 發明（設計）人: 鄧江東
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06Q30/02;G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 上海光柵知識產權代理有限公司 31340
• 代理人: 喬慧;馬雯雯

本公開實施例提供一種智能問答方法、裝置、設備及可讀存儲介質，服務器上預先部署相似度模型和知識庫。當服務器接收到第一查詢語句后，將該第一查詢語句和第二查詢語句輸入至相似度模型，就能夠確定出該兩個查詢語句的相似度。之后，服務器根據相似度確定目標話術并返回給電子設備。采用該種方案，通過構建相似度模型，利用相似度模型識別用戶輸入的查詢語句與預存的多個查詢語句中的相似查詢語句，返回該相似查詢語句對應的話術，降低加載相似度模型的電子設備的開銷。

技術領域

本公開實施例涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種智能問答方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

隨著電商業務的飛速發展，網上購物已成為人們生活中的常見行為。網上購物包括新興的直播購物、以及常規的商家對客戶((business to customer，B2C)平臺購物等。

客服系統是電商業務的一個重要環節，客服系統用于對用戶大量的咨詢做出回答，客服系統的質量對用戶的網上購物體驗的影響巨大。為建立高質量的客服系統，傳統的方法是根據大量的歷史查詢語句建立意圖識別模型，基于意圖識別模型識別用戶當前輸入的查詢語句的意圖，根據意圖返回相關話術以響應用戶。隨著電商業務越來越復雜，客服系統也越來越復雜。此時，需要對意圖體系進行擴展，以適應更多的場景。

但是，電商行業常常涉及很多活動，若針對每個活動訓練意圖識別模型會使得整個意圖識別模型過于龐大臃腫，增大加載意圖識別模型的電子設備的系統開銷。

發明內容

本公開實施例提供一種智能問答方法、裝置、設備及可讀存儲介質，通過構建相似度模型，利用相似度模型識別用戶輸入的查詢語句與預存的多個查詢語句中的相似查詢語句，返回該相似查詢語句對應的話術，降低加載相似度模型的電子設備的開銷。

第一方面，本公開實施例提供一種智能問答方法，包括：

接收第一查詢語句；將所述第一查詢語句和第二查詢語句輸入至相似度模型，得到所述第一查詢語句和所述第二查詢語句的相似度，所述第二查詢語句存儲于知識庫，所述知識庫中存儲多個問題答案QA對，所述多個QA對中的每個QA對包含一個查詢語句與該查詢語句對應的答復話術，所述相似度模型是預先利用多個問題對訓練出的，所述多個問題對中的每個問題對包含兩個不同的查詢語句；根據所述相似度確定目標話術，所述目標話術是所述多個QA對中的至少一個QA對包含的答復話術；發送所述目標話術。

第二方面，本公開實施例提供一種智能問答裝置，包括：

接收單元，用于接收來自電子設備的第一查詢語句。

第一確定單元，用于將所述第一查詢語句和第二查詢語句輸入至相似度模型，得到所述第一查詢語句和所述第二查詢語句的相似度，所述第二查詢語句存儲于知識庫，所述知識庫中存儲多個問題答案QA對，所述多個QA對中的每個QA對包含一個查詢語句與該查詢語句對應的答復話術，所述相似度模型是預先利用多個問題對訓練出的，所述多個問題對中的每個問題對包含兩個不同的查詢語句。

第二確定單元，用于根據所述相似度確定目標話術，所述目標話術是所述多個QA對中的至少一個QA對包含的答復話術。

發送單元，用于發送所述目標話術。

第三方面，根據本公開的一個或多個實施例，提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器和存儲器；

所述存儲器存儲計算機執行指令；

所述至少一個處理器執行所述存儲器存儲的計算機執行指令，使得所述至少一個處理器執行如上第一方面以及第一方面各種可能的設計所述的智能問答方法。

第四方面，根據本公開的一個或多個實施例，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有計算機執行指令，當處理器執行所述計算機執行指令時，實現如上第一方面以及第一方面各種可能的設計所述的智能問答方法。