[發明專利]一種服務問題歸因方法及裝置

在審

• 申請號: 202210763456.8
• 申請日: 2022-06-29
• 公開（公告）號: CN115062605A
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 付磊;汪安輝;徐志遠;尹帥星;梁玉林
• 申請（專利權）人: 拉扎斯網絡科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06F40/205
• 分類號: G06F40/205;G06F16/35;G06F16/36;G06F16/33;G06N5/02
• 代理公司: 北京清源匯知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11644
• 代理人: 汪洋

本申請實施例提供一種服務問題歸因方法及裝置，該方法采用服務問題歸因模型分析待分析文本數據對應的服務問題分類結果。服務問題歸因模型根據待分析文本數據，和與待分析文本數據相關的服務知識圖譜，分析獲得針對待分析文本數據的服務問題分類結果。上述方法中提供的服務問題歸因模型，將待分析文本數據和與待分析文本數據相關的服務知識圖譜一起作為輸入信息，服務知識圖譜能獲取待分析文本數據中的服務信息的屬性信息，從而提升對待分析文本數據的語言表達邏輯的理解度?；诜罩R圖譜有助于提升服務問題歸因模型確定待分析文本數據的語言表達邏輯的準確度，服務問題歸因模型對待分析文本數據匹配服務問題分類結果的準確度也得到提升。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，具體涉及一種服務問題歸因方法，本申請還涉及一種服務問題歸因裝置、電子設備及計算機存儲介質，另一種服務問題歸因方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質，一種服務問題歸因模型的訓練方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質。

背景技術

目前，商家在線上平臺為用戶提供各種服務，用戶使用該服務后，在線上平臺針對該服務進行評價。線上平臺為了快速分析用戶提供的針對服務信息的評價信息中存在的問題，使用分析模型分析用戶提供的評價信息，識別該評價信息對應的問題類型。

現有技術中，上述分析商戶服務信息的問題類型的方法通常存在識別結果錯誤，識別準確度偏低的問題。因此，如何提升分析評價信息中的問題類型的準確率是需要解決的問題。

發明內容

本申請實施例提供一種服務問題歸因方法，以提升分析評價信息中的問題類型的準確率。本申請還涉及一種服務問題歸因裝置、電子設備及計算機存儲介質，另一種服務問題歸因方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質，一種服務問題歸因模型的訓練方法、裝置、電子設備及計算機存儲介質。

本申請實施例提供一種服務問題歸因方法，包括：獲得針對服務信息的待分析文本數據；將所述待分析文本數據輸入到服務問題歸因模型中，獲得針對所述待分析文本數據的服務問題分類結果；其中，所述服務問題歸因模型用于根據所述待分析文本數據和與所述待分析文本數據相關的服務知識圖譜，獲得針對所述待分析文本數據的服務問題分類結果。

可選的，所述將所述待分析文本數據輸入到服務問題歸因模型中，獲得針對所述待分析文本數據的服務問題分類結果，包括：將所述待分析文本數據輸入到服務問題歸因模型中，獲得針對所述待分析文本數據的第一嵌入向量，所述第一嵌入向量包括待分析文本數據嵌入向量和與所述待分析文本數據相關的服務知識圖譜嵌入向量；根據所述第一嵌入向量，獲取所述待分析文本數據對應的服務問題分類結果。

可選的，所述將所述待分析文本數據輸入到服務問題歸因模型中，獲得針對所述待分析文本數據的第一嵌入向量，包括：將所述待分析文本數據輸入到所述服務問題歸因模型中，獲得待分析文本數據嵌入向量；根據所述待分析文本數據嵌入向量，查詢與所述待分析文本數據嵌入向量相關聯的服務知識圖譜嵌入向量；根據所述待分析文本數據嵌入向量和所述服務知識圖譜嵌入向量，獲得針對所述待分析文本數據的第一嵌入向量。

可選的，所述根據所述第一嵌入向量，獲取所述待分析文本數據對應的服務問題分類結果，包括：根據所述第一嵌入向量，獲取所述待分析文本數據的特征信息；根據所述待分析文本數據的特征信息，在所述服務問題歸因模型的服務問題分類列表中查詢與所述待分析文本數據的特征信息匹配的目標服務問題分類結果，作為所述待分析文本數據對應的服務問題分類結果。