[發明專利]問題生成的方法和裝置

有效

• 申請號: 202211714287.5
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN115659058B
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 嵇望;安毫億;陳默;張羽;梁青
• 申請（專利權）人: 杭州遠傳新業科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06N3/0499;G06N3/045;G06N3/08
• 代理公司: 杭州創智卓英知識產權代理事務所(普通合伙) 33324
• 代理人: 彭菊鳳

本發明實施例公開了一種問題生成的方法和裝置。該問題生成的方法包括：依據標準問題，獲取標準問題的詞語級向量；通過對用戶畫像和用戶行為軌跡進行編碼，得到用戶畫像的特征向量和用戶行為軌跡的特征向量；依據標準問題點擊詳情、標準問題對應的多級標簽體系、詞語級向量、用戶畫像的特征向量和用戶行為軌跡的特征向量對問題推薦模型進行訓練，得到訓練后的問題推薦模型；依據用戶請求信息中的用戶行為軌跡和用戶畫像通過訓練后的問題推薦模型從標準問題數據集中得到目標問題。本發明提供的方案能夠實現有效捕捉層級依賴關系，通過共享信息，相互補充來提升問題推薦的精確度的技術效果。

技術領域

本發明涉及計算機技術應用領域，尤其涉及一種問題生成的方法和裝置。

背景技術

通過使用智能手機利用各種軟件，比如購物、移動支付、交通出行等APP，在網絡上完成各種貨幣交易、生活服務等，在現在的生活中非常普遍，當使用上述軟件遇到問題的時候，客戶最希望的是能夠第一時間在客服界面上看到自己想咨詢的問題，然后直接找到答案。如果第一眼沒有看到想要的問題，那就希望在和“客服”交互過程中以最少的交互次數獲取到需要的答案。現有的問題推薦模型都是根據用戶畫像信息，歷史訂單信息、歷史訪問頁面等用戶業務行為軌跡數據來給用戶推薦相關標準問題，這就導致并不會準確為客戶提供準確的問題。

針對上述由于相關技術無法精確的基于用戶的軌跡行為來推薦給用戶想要詢問的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明實施例期望提供一種問題生成的方法和裝置，以至少解決由于相關技術無法精確的基于用戶的軌跡行為來推薦給用戶想要詢問的問題。

本發明的技術方案是這樣實現的：

第一方面，本發明實施例提供一種問題生成的方法，包括：獲取問題推薦數據集中的用戶畫像、用戶行為軌跡、標準問題點擊詳情、標準問題和標準問題對應的多級標簽體系；依據標準問題，獲取標準問題的詞語級向量；通過對用戶畫像和用戶行為軌跡進行編碼，得到用戶畫像的特征向量和用戶行為軌跡的特征向量；依據標準問題點擊詳情、標準問題對應的多級標簽體系、詞語級向量、用戶畫像的特征向量和用戶行為軌跡的特征向量對問題推薦模型進行訓練，得到訓練后的問題推薦模型；依據用戶請求信息中的用戶行為軌跡和用戶畫像通過訓練后的問題推薦模型從標準問題數據集中得到目標問題。

可選的，依據標準問題，獲取標準問題的詞語級向量包括：依據標準問題生成標準問題文本；對標準問題文本進行編碼，得到標準問題文本的詞語級向量。

進一步地，可選的，對標準問題文本進行編碼，得到標準問題文本的詞語級向量包括:

其中，R為詞語級向量集合，其中n表示輸入文本的長度，d表示標準問題文本中每一個字向量的維度，Q為標準問題文本，為BERT函數的參數。

可選的，通過對用戶畫像和用戶行為軌跡進行編碼，得到用戶畫像的特征向量和用戶行為軌跡的特征向量包括：分別獲取用戶畫像的用戶畫像特征和用戶行為軌跡的用戶行為特征；對用戶畫像特征和用戶行為特征中的類別特征以及數值特征值作為特征編碼進行嵌入編碼，?得到用戶畫像的特征向量和用戶行為軌跡的特征向量。