[發(fā)明專利]用于對話訓(xùn)練的問題生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202210054985.0 | 申請日： | 2022-01-18 |
| 公開（公告）號： | CN114398909A | 公開（公告）日： | 2022-04-26 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 袁夢菲;趙亮 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國平安人壽保險股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F40/35 | 分類號： | G06F40/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205 | 代理人： | 廖慧賢 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福田街道益田路5033號平安*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 用于 對話 訓(xùn)練 問題 生成 方法 裝置 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本申請?zhí)峁┮环N用于對話訓(xùn)練的問題生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取原始用戶數(shù)據(jù)；其中，原始用戶數(shù)據(jù)包括用戶畫像信息和對話信息；根據(jù)用戶畫像信息對預(yù)設(shè)的問題庫進行第一篩選處理，得到初步問題數(shù)據(jù)；對初步問題數(shù)據(jù)進行匹配處理，得到第一特征向量；對用戶畫像信息進行特征提取處理和對對話信息進行特征提取處理，得到第二特征向量；計算第一特征向量與第二特征向量之間的相似度，得到相似度值數(shù)據(jù)；根據(jù)相似度值數(shù)據(jù)對初步問題數(shù)據(jù)進行第二篩選處理，得到目標(biāo)問題。通過比較特征向量相似度的方式，可以使得最終生成的目標(biāo)問題更符合當(dāng)前的用戶畫像，從而使生成的目標(biāo)問題更加準(zhǔn)確。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于對話訓(xùn)練的問題生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
隨著社會的發(fā)展和科技的進步，涌現(xiàn)出很多智能對話系統(tǒng)，如智能對話機器人、智能對話客服等。通過智能對話系統(tǒng)，用戶可以完成信息查詢、聊天打趣、對話訓(xùn)練等操作。在對話訓(xùn)練中，智能對話系統(tǒng)可以通過不斷的提問，來對用戶的對話水平進行訓(xùn)練。
相關(guān)技術(shù)中的用于對話訓(xùn)練的智能對話系統(tǒng)中，僅根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞信息來生成對應(yīng)的提問問題，但此種問題生成方式未考慮其他信息的影響，導(dǎo)致生成的問題不夠準(zhǔn)確。
發(fā)明內(nèi)容
本申請實施例的主要目的在于提出一種用于對話訓(xùn)練的問題生成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，以提高生成的問題的準(zhǔn)確性。
為實現(xiàn)上述目的，本申請實施例的第一方面提出了一種用于對話訓(xùn)練的問題生成方法，所述方法包括：
獲取原始用戶數(shù)據(jù)；其中，所述原始用戶數(shù)據(jù)包括用戶畫像信息和對話信息；
根據(jù)所述用戶畫像信息對預(yù)設(shè)的問題庫進行第一篩選處理，得到初步問題數(shù)據(jù)；
通過預(yù)設(shè)的問題向量庫對所述初步問題數(shù)據(jù)進行匹配處理，得到與所述初步問題數(shù)據(jù)匹配的第一特征向量；
對所述用戶畫像信息進行特征提取處理和對所述對話信息進行特征提取處理，得到第二特征向量；
計算所述第一特征向量與所述第二特征向量之間的相似度，得到相似度值數(shù)據(jù)；
根據(jù)所述相似度值數(shù)據(jù)對所述初步問題數(shù)據(jù)進行第二篩選處理，得到目標(biāo)問題。
在一些實施例中，所述用戶畫像信息包括興趣標(biāo)簽信息，所述問題庫包括多個問題信息，所述根據(jù)所述用戶畫像信息對預(yù)設(shè)的問題庫進行第一篩選處理，得到初步問題數(shù)據(jù)，包括：
根據(jù)所述興趣標(biāo)簽信息得到關(guān)鍵詞信息；
通過所述關(guān)鍵詞信息在所述問題庫中進行查找，得到與所述關(guān)鍵詞信息匹配的所述問題信息；
將與所述關(guān)鍵詞信息匹配的所述問題信息作為所述初步問題數(shù)據(jù)。
在一些實施例中，所述通過預(yù)設(shè)的問題向量庫對所述初步問題數(shù)據(jù)進行匹配處理，得到與所述初步問題數(shù)據(jù)匹配的第一特征向量之前，所述方法包括：
將多個所述問題信息進行第一獨熱編碼，得到多個第一字向量數(shù)據(jù)；
將多個所述第一字向量數(shù)據(jù)依次輸入訓(xùn)練好的深度語義匹配模型進行特征提取處理，得到問題特征向量數(shù)據(jù)；
將所述問題特征向量數(shù)據(jù)進行存儲，得到所述問題向量庫。
在一些實施例中，所述對所述用戶畫像信息進行特征提取處理和對所述對話信息進行特征提取處理，得到第二特征向量，包括：
將所述用戶畫像信息進行第二獨熱編碼，得到畫像字向量數(shù)據(jù)；
將所述對話信息進行第三獨熱編碼，得到對話字向量數(shù)據(jù)；
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