[發(fā)明專利]總結(jié)模型的訓(xùn)練方法和工單生成方法及相關(guān)設(shè)備、裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110227624.7
• 申請(qǐng)日: 2021-03-01
• 公開（公告）號(hào): CN113128176A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王巖;許勝強(qiáng);劉加新;胡加學(xué)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 科大訊飛股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/126
• 分類號(hào): G06F40/126;G06F40/194;G06F40/242;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市威世博知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44280
• 代理人: 何倚雯

本申請(qǐng)公開了一種總結(jié)模型的訓(xùn)練方法和工單生成方法及相關(guān)設(shè)備、裝置，其中，總結(jié)模型的訓(xùn)練方法包括：獲取樣本文本；其中，樣本文本對(duì)應(yīng)有參考總結(jié)文本和對(duì)照文本；利用總結(jié)模型的編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本文本和對(duì)照文本進(jìn)行編碼，得到樣本文本的第一表示和對(duì)照文本的第二表示；利用總結(jié)模型的解碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一表示進(jìn)行解碼，得到樣本文本的預(yù)測總結(jié)文本；基于第一表示和第二表示之間的相似度，得到總結(jié)模型的第一損失值，并基于預(yù)測總結(jié)文本和參考總結(jié)文本，得到總結(jié)模型的第二損失值；基于第一損失值和第二損失值，調(diào)整總結(jié)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。上述方案，能夠提高文本總結(jié)的效率和準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種總結(jié)模型的訓(xùn)練方法和工單生成方法及相關(guān)設(shè)備、裝置。

背景技術(shù)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，利用計(jì)算機(jī)來輔助辦公等工作已逐漸應(yīng)用于各行各業(yè)中。例如，在客服場景中，通常需要總結(jié)、提煉對(duì)話文本，以形成工單，從而將工單提交至業(yè)務(wù)部門處理。目前，一般采用人工總結(jié)、提煉對(duì)話文本的方式，來形成工單，效率低下且通常存在處理不規(guī)范的問題。有鑒于此，如何提高文本總結(jié)的效率和準(zhǔn)確性成為極具研究價(jià)值的課題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)主要解決的技術(shù)問題文本是提供一種總結(jié)模型的訓(xùn)練方法和工單生成方法及相關(guān)設(shè)備、裝置，能夠提高文本總結(jié)的效率和準(zhǔn)確性。

為了解決上述問題文本，本申請(qǐng)第一方面提供了一種總結(jié)模型的訓(xùn)練方法，包括：獲取樣本文本；其中，樣本文本對(duì)應(yīng)有參考總結(jié)文本和對(duì)照文本；利用總結(jié)模型的編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本文本和對(duì)照文本進(jìn)行編碼，得到樣本文本的第一表示和對(duì)照文本的第二表示；利用總結(jié)模型的解碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一表示進(jìn)行解碼，得到樣本文本的預(yù)測總結(jié)文本；基于第一表示和第二表示之間的相似度，得到總結(jié)模型的第一損失值，并基于預(yù)測總結(jié)文本和參考總結(jié)文本，得到總結(jié)模型的第二損失值；基于第一損失值和第二損失值，調(diào)整總結(jié)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

為了解決上述問題文本，本申請(qǐng)第二方面提供了一種工單生成方法，包括：獲取交互文本和工單模板；其中，交互文本包含至少一個(gè)對(duì)話文本，工單模板包含與文本總結(jié)相關(guān)的第一待補(bǔ)充位置；識(shí)別交互文本中與文本總結(jié)相關(guān)的對(duì)話文本，作為關(guān)鍵文本；利用總結(jié)模型對(duì)關(guān)鍵文本進(jìn)行總結(jié)，得到關(guān)鍵文本的總結(jié)文本；其中，總結(jié)模型是利用上述第一方面中的總結(jié)模型的訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到的；在第一待補(bǔ)充位置補(bǔ)入總結(jié)文本，得到工單文本。

為了解決上述問題文本，本申請(qǐng)第三方面提供了一種電子設(shè)備，包括相互耦接的存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有程序指令，處理器用于執(zhí)行程序指令以實(shí)現(xiàn)上述第一方面中的總結(jié)模型的訓(xùn)練方法，或?qū)崿F(xiàn)上述第二方面中的工單生成方法。

為了解決上述問題文本，本申請(qǐng)第四方面提供了一種存儲(chǔ)裝置，存儲(chǔ)有能夠被處理器運(yùn)行的程序指令，程序指令用于實(shí)現(xiàn)上述第一方面中的總結(jié)模型的訓(xùn)練方法，或?qū)崿F(xiàn)上述第二方面中的工單生成方法。

上述方案，通過獲取樣本文本，且樣本文本對(duì)應(yīng)有參考總結(jié)文本和對(duì)照文本，在此基礎(chǔ)上，利用總結(jié)模型的編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本文本和對(duì)照文本進(jìn)行編碼，得到樣本文本的第一表示和對(duì)照文本的第二表示，并利用總結(jié)模型的解碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一表示進(jìn)行解碼，得到樣本文本的預(yù)測總結(jié)文本，從而基于第一表示和第二表示之間的相似度，得到總結(jié)模型的第一損失值，并基于預(yù)測總結(jié)文本和參考總結(jié)文本，得到總結(jié)模型的第二損失值，進(jìn)而基于第一損失值和第二損失值，調(diào)整總結(jié)模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，即無需人工生成總結(jié)文本，且在訓(xùn)練總結(jié)模型的過程中，一方面考慮了參考總結(jié)文本和預(yù)測總結(jié)文本，有利于使總結(jié)模型學(xué)習(xí)到參考總結(jié)文本的文本總結(jié)方式，另一方面度量了第一表示和第二表示之間的相似度，由于若對(duì)照文本與樣本文本之間語義相同，理論上第一表示和第二表示之間越相似，而若對(duì)照文本與樣本文本之間語義不同，理論上第一表示和第二表示之間越不相似，故能夠提高編碼網(wǎng)絡(luò)對(duì)于樣本文本語義類別的鑒別能力，提高第一表示的準(zhǔn)確性，能夠有利于降低解碼網(wǎng)絡(luò)生成與總結(jié)無關(guān)文字的概率。故此，能夠提高文本總結(jié)的效率和準(zhǔn)確性。

附圖說明

圖1是本申請(qǐng)總結(jié)模型的訓(xùn)練方法一實(shí)施例的流程示意圖；