申请/专利权人：北京中关村科金技术有限公司

申请日：2024-05-29

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118246460A

主分类号：G06F40/35

分类号：G06F40/35;G06N5/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本申请实施例提供一种面向智能客服的AI对话语义识别方法及系统，首先获取样例智能客服对话数据，并构建受教对话语义识别网络与教导对话语义识别网络。然后，基于这两个网络对候选样例智能客服对话数据进行对话语义识别，并根据识别结果确定训练误差参数，进而优化网络模型。通过不断迭代和优化，最终生成的目标对话语义识别网络能够高效、准确地识别任意输入的智能客服对话数据。也即，通过结合用户对话文本记录和用户页面行为路径数据，实现了更全面、准确的对话语义识别，通过迭代轮流知识学习的方式，提高了模型训练效率和泛化能力，生成的目标对话语义识别网络具有更强的适应性和鲁棒性，能够应对各种复杂的智能客服对话场景。

主权项：1.一种面向智能客服的AI对话语义识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取样例智能客服对话数据并获取前一轮迭代轮流知识学习优化的受教对话语义识别网络与教导对话语义识别网络，每个所述样例智能客服对话数据包括用户对话文本记录以及对应的用户页面行为路径数据；基于所述受教对话语义识别网络与所述教导对话语义识别网络分别对从所述样例智能客服对话数据中获取的候选样例智能客服对话数据进行对话语义识别生成的语义识别数据确定候选受教训练误差参数，依据所述候选受教训练误差参数优化所述受教对话语义识别网络获得候选受教对话语义识别网络；基于所述候选受教对话语义识别网络对从所述样例智能客服对话数据中获取的测试样例对话数据进行对话语义识别生成的语义识别数据与所述测试样例对话数据的对话意图标注数据，确定受教响应训练误差参数，并基于所述教导对话语义识别网络对从所述样例智能客服对话数据中获取的教导样例智能客服对话数据进行对话语义识别生成的语义识别数据与所述教导样例智能客服对话数据的对话意图标注数据，确定教导训练误差参数；基于所述受教响应训练误差参数与所述教导训练误差参数获得本轮迭代轮流知识学习优化的教导对话语义识别网络，依据所述本轮迭代轮流知识学习优化的教导对话语义识别网络和所述样例智能客服对话数据对所述前一轮迭代轮流知识学习优化的受教对话语义识别网络进行知识学习，生成本轮迭代轮流知识学习优化的受教对话语义识别网络；依据本轮迭代轮流知识学习优化的受教对话语义识别网络与教导对话语义识别网络，返回所述获取前一轮迭代轮流知识学习优化的受教对话语义识别网络与教导对话语义识别网络的步骤继续进行轮流知识学习，基于网络收敛时优化的受教对话语义识别网络生成目标对话语义识别网络，所述目标对话语义识别网络用于对任意输入的智能客服对话数据进行对话语义识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京中关村科金技术有限公司 面向智能客服的AI对话语义识别方法及系统

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