申请/专利权人：中国人寿保险股份有限公司山东省分公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-06-18

公开（公告）号：CN117743538B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06F40/289;G06F21/62;G06N3/094

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.18#授权;2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明公开了一种实时客服云端数据的管理方法、装置及计算机设备，属于智能客服技术领域。方法包括步骤：将用户发送的问题文本进行分词和词性标注处理获得第一分词序列；识别第一分词序列中的敏感词，并进行脱敏处理获得第二分词序列；将第二分词序列输入意图识别模型，输出的值表示用户发送的问题文本的意图；根据问题文本的意图检索预设的应答模板库；根据问题文本的意图检索知识图谱获得第一关键词组合，知识图谱基于历史业务数据构建；将第一关键词组合输入应答文本生成模型，输出应答文本返回给用户。本发明通过词性标注结合对抗训练生成更符合应答模板的应答文本，并通过构建应答模板库和知识图谱加快生成应答文本的速度，提高用户满意度。

主权项：1.一种实时客服云端数据的管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S101，将用户发送的问题文本进行分词处理和词性标注处理获得第一分词序列；第一分词序列表示为：，其中分别表示第1个至第n个分词和词性标注结果；步骤S102，识别第一分词序列中的敏感词，并进行脱敏处理获得第二分词序列；第二分词序列与第一分词序列的表示相同；步骤S103，将第二分词序列输入意图识别模型，输出的值表示用户发送的问题文本的意图；步骤S104，根据用户发送的问题文本的意图检索预设的应答模板库，应答模板库中的应答模板都有一个唯一索引单词与之建立映射，如果检索到对应的应答模板则直接返回给用户，否则进入步骤S105；步骤S105，根据用户发送的问题文本的意图检索知识图谱获得第一关键词组合，知识图谱基于历史业务数据构建，所述历史业务数据包括用户发送问题数据、客服应答数据、服务质量数据和满意度数据，用户发送问题数据和客服应答数据均包括文字、语音和图片，服务质量数据为客服应答数据与用户发送问题数据的时间间隔，满意度数据为客服应答数据的满意度，客服应答数据的满意度属于满意度集合，满意度集合表示为：，其中分别表示满意度为不满意、一般和满意，满意度集合的元素值通过正整数表示，所述知识图谱包括实体和实体的属性，实体包括问题实体、应答实体、服务质量实体和满意度实体，实体通过历史业务数据中的关键词表示，实体与实体之间的链接关系包括：问题实体和应答实体存在链接关系表示问题实体对应的问题由应答实体对应的应答回复，服务质量实体和应答实体存在链接关系表示服务质量实体对应的服务质量属于应答实体对应的应答，满意度实体和应答实体存在链接关系表示满意度实体对应的满意度属于应答实体对应的应答；步骤S106，将第一关键词组合输入应答文本生成模型，输出应答文本返回给用户；应答文本生成模型包括：第一生成器、第一判别器、第二生成器和第二判别器，第一生成器输入第一关键词组合，输出应答文本；第一判别器输入应答文本和真实应答文本，输出的值表示应答文本为真实应答文本的概率值；第二生成器输入应答文本，输出第二关键词组合，第二判别器输入第一关键词组合和第二关键词组合，输出的值表示第二关键词组合为第一关键词组合的概率值；步骤S103中意图识别模型的分类标签与步骤S104中索引单词相同，其中索引单词通过人工添加设置，意图识别模型包括：第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层；第一隐藏层输入第二分词序列，输出第二分词向量序列；第二隐藏层输入第二分词向量序列，输出意图识别特征；全连接层输入意图识别特征，输出的值表示用户发送的问题文本的意图；第一隐藏层基于现有的词向量模型构建，将第二分词序列中每个序列单元的分词和词性标注结果转换为向量表示；第二隐藏层的计算公式如下：，其中P表示意图识别特征，、和分别表示第一权重参数、第二权重参数和第三权重参数，表示第二分词向量序列的第i个序列单元对应向量表示的维度的数量值，T表示矩阵的转置操作，softmax表示softmax激活函数，，C表示第二分词向量序列的矩阵表示，B表示第二分词向量序列，表示将第二分词向量序列的n个序列单元进行堆叠操作。

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