[發明專利]基于人工智能的用戶意圖識別方法及相關設備

在審

• 申請號: 202210929415.1
• 申請日: 2022-08-03
• 公開（公告）號: CN115169360A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 張躍威
• 申請（專利權）人: 中國平安財產保險股份有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F16/332;G06F16/31;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 陳敬華

1.一種基于人工智能的用戶意圖識別方法，其特征在于，所述方法包括：

儲存每一個用戶的溝通文本和溝通文本的意圖標簽以獲取文本數據庫，所述溝通文本的意圖標簽為所述溝通文本對應的用戶需要咨詢的預設問題的ID信息；

基于所述文本數據庫訓練第一雙曲嵌入網絡以獲取第二雙曲嵌入網絡；

基于所述第二雙曲嵌入網絡獲取所述文本數據庫中每一個溝通文本在雙曲空間中的雙曲向量；

基于所有溝通文本的雙曲向量和意圖標簽計算每一種意圖標簽的雙曲標準向量；

采集待識別溝通文本，將所述待識別溝通文本輸入所述第二雙曲嵌入網絡以獲取待識別雙曲向量，并對比所述待識別雙曲向量和每一種意圖標簽的雙曲標準向量以獲取所述待識別溝通文本的意圖識別結果。

2.如權利要求1所述的基于人工智能的用戶意圖識別方法，其特征在于，所述儲存每一個用戶的溝通文本和溝通文本的意圖標簽以獲取文本數據庫，包括：

依據業務場景設置多個預設問題和每一個預設問題的ID信息，所述預設問題的ID信息為所述預設問題的唯一標識；

在人工客服與用戶的單次溝通記錄中，若用戶的咨詢問題為所述多個預設問題中的任意一個，則采集所述單次溝通記錄中所述咨詢問題之前的溝通記錄作為溝通文本，并將預設問題的ID信息作為所述溝通文本的意圖標簽，得到一組訓練樣本；

遍歷每一個人工客服與所有用戶的所有單次溝通記錄以獲取多組訓練樣本；

儲存所有訓練樣本以獲取文本數據庫。

3.如權利要求1所述的基于人工智能的用戶意圖識別方法，其特征在于，所述基于所述文本數據庫訓練第一雙曲嵌入網絡以獲取第二雙曲嵌入網絡包括：

搭建第一雙曲嵌入網絡；

從所述文本數據庫的所有溝通文本中隨機選取一個溝通文本作為目標文本，并將所述目標文本的意圖標簽作為目標意圖標簽；

將所述文本數據庫中同一意圖標簽的所有溝通文本作為所述意圖標簽的溝通文本集，所述溝通文本集與不同意圖標簽的數量相同；

從每一種意圖標簽的溝通文本集中隨機選取一個待匹配溝通文本，所述目標意圖標簽對應的待匹配溝通文本與所述目標文本構成一組正樣本對，將所述目標意圖標簽之外的每一個待匹配溝通文本與所述目標文本構成多組負樣本對；

基于所述正樣本對和所述多組負樣本對計算預設損失函數的數值；

基于所述預設損失函數和黎曼優化器更新所述第一雙曲嵌入網絡，完成一次訓練；

不斷從所述文本數據庫中選取新的目標文本以完成多次訓練，當所述預設損失函數的數值不再變化時，停止訓練得到第二雙曲嵌入網絡，所述第二雙曲嵌入網絡的輸入為溝通文本，輸出為所述溝通文本在雙曲空間中的雙曲向量，所述雙曲向量可以表示溝通文本在雙曲空間中的語義特征。

4.如權利要求3所述的基于人工智能的用戶意圖識別方法，其特征在于，所述基于所述正樣本對和所述多組負樣本對計算預設損失函數的數值包括：

將所述正樣本對中的兩個溝通文本依次輸入所述第一雙曲嵌入網絡以獲取每一個溝通文本的輸出結果；

計算所述正樣本對中兩個溝通文本的輸出結果在雙曲空間中的雙曲距離作為正樣本距離，所述雙曲距離滿足關系式：

其中，u和v分別表示所述正樣本對中的兩個溝通文本的輸出結果，為莫比烏斯加法，c為所述雙曲空間的預設曲率，表示計算的歐氏距離，d(u,v)為u和v的雙曲距離；

按照相同的方法計算每一組負樣本對中兩個溝通文本的輸出結果在雙曲空間中的雙曲距離以獲取每一組負樣本對的負樣本距離；

基于所述正樣本距離和所述負樣本距離計算預設損失函數的數值，所述預設損失函數滿足關系式：

其中，d⁺表示正樣本距離，N為負樣本對的數量，為第j組負樣本對的負樣本距離，Loss為預設損失函數的數值。