[發明專利]基于人工智能的問診會話處理方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請號: 202011190094.5
• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112307168A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 李帥
• 申請（專利權）人: 康鍵信息技術（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06F16/335;G16H80/00
• 代理公司: 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 楊歡

本申請涉及人工智能，提供一種基于人工智能的問診會話處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。方法包括：獲取目標用戶對象在參與問診會話時發出的會話內容，并確定與目標用戶對象相關的用戶屬性信息；對會話內容進行文本分析，得到相對應的會話結構化表達；確定參與問診會話的輔助問診對象所對應的個性化文本生成模型；將會話內容、會話結構化表達和用戶屬性信息共同作為輸入數據，并通過個性化文本生成模型對輸入數據進行處理，輸出多個候選回復文本；通過反向選擇器從多個候選回復文本中篩選出滿足匹配條件的目標回復文本，并通過輔助問診對象在問診會話中回復目標回復文本。采用本方法能夠提高回復準確性。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，特別是涉及一種基于人工智能的問診會話處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，人工智能技術也在飛速發展，而人工智能正在以一種前所未有的力量影響著各行各業，比如，機器人客服和會話助手等應用領域。機器人客服和會話助手應用領域主要是通過機器人替代專業的人員對用戶咨詢的業務問題進行回復。

傳統方案中的會話助手可以看作是一個知識庫的處理接口，只是處理的輸入參數是自然語言形式的交互內容，輸出是文本形式的響應內容。傳統的會話助手多是基于規則從知識庫中匹配出合適的回答來進行響應。但基于規則的匹配往往受限于規則的制定以及知識庫的范圍大小，存在響應不準確的問題。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高回復響應準確性的基于人工智能的問診會話處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

一種基于人工智能的問診會話處理方法，所述方法包括：

獲取目標用戶對象在參與問診會話時發出的會話內容，并確定與所述目標用戶相關的用戶屬性信息；

對所述會話內容進行文本分析，得到相對應的會話結構化表達；

確定參與所述問診會話的輔助問診對象所對應的個性化文本生成模型；

將所述會話內容、所述會話結構化表達和所述用戶屬性信息共同作為輸入數據，并通過所述個性化文本生成模型對所述輸入數據進行處理，輸出多個候選回復文本；

通過反向選擇器從所述多個候選回復文本中篩選出滿足匹配條件的目標回復文本，并通過所述輔助問診對象在所述問診會話中回復所述目標回復文本。

在其中一個實施例中，所述對所述會話內容進行文本分析，得到相對應的會話結構化表達，包括：

將所述會話內容輸入至意圖預測模型中，通過所述意圖預測模型對所述會話內容進行處理，輸出與所述會話內容對應的目標意圖類別；

提取所述會話內容中的關鍵詞，并確定各關鍵詞分別所屬的目標屬性類別；

根據所述目標意圖類別、各所述關鍵詞、以及各所述關鍵詞分別所屬的目標屬性類別，構建所述會話內容的會話結構化表達。

在其中一個實施例中，所述將所述會話內容、所述會話結構化表達和所述用戶屬性信息共同作為輸入數據，并通過所述個性化文本生成模型對所述輸入數據進行處理，輸出多個候選回復文本，包括：

通過所述個性化文本生成模型中并行的多個編碼器，分別對所述會話內容、所述會話結構化表達和所述用戶屬性信息進行編碼處理，得到對應的編碼向量序列；

通過所述個性化文本生成模型中的融合模塊，對各個編碼器輸出的編碼向量序列進行融合，得到融合向量序列；

通過所述個性化文本生成模型中的解碼器，對所述融合向量序列進行解碼，輸出多個候選回復文本。

在其中一個實施例中，所述通過所述個性化文本生成模型中的解碼器，對所述融合向量序列進行解碼，輸出多個候選回復文本，包括：