[发明专利]信息分类方法及装置

说明书

本发明是关于一种信息分类方法及装置，其中，方法包括：获取用户已输入的历史语音数据信息对应的文本数据信息的意图分类日志记录；从意图分类日志记录中获取多个相似的查询请求对应的文本数据信息；根据多个相似的查询请求对应的文本数据信息、预设的卷积神经网络模型和预设的转移概率矩阵，确定用户意图分类模型和目标转移概率矩阵；使用用户意图分类模型和目标转移概率矩阵确定接收到的当前语音数据信息对应的当前文本数据信息所属的目标意图类别；在目标意图类别对应的数据库中查找与当前语音数据信息对应的应答信息。通过该技术方案，不但可以为用户提供更准确的应答信息，还可以减少查找时间，提高查找效率，提升用户的使用体验。

技术领域

本发明涉及数据分类技术领域，尤其涉及一种信息分类方法及装置。

背景技术

相关技术中，当终端等设备接收到用户输入的语音查询请求时，会根据该查询请求从预设数据库中查找与该请求对应的答案或者回复，但在整个预设数据库中进行查找，不但不能保证查找到的答案或者回复的准确性，而且查找时间也相对较长。

发明内容

本发明实施例提供一种信息分类方法及装置，用以实现在保证查找的答案或者回复的准确率的基础上，提高查找效率，从而提升用户的使用体验。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种信息分类方法，包括：

获取用户输入的历史语音数据信息对应的文本数据信息的意图分类日志记录；

从所述意图分类日志记录的每个意图分类中获取多个相似的查询请求对应的文本数据信息；

根据所述每个意图分类中多个相似的查询请求对应的文本数据信息、预设的卷积神经网络模型和预设的转移概率矩阵，确定用户意图分类模型和目标转移概率矩阵；

使用所述用户意图分类模型和目标转移概率矩阵确定接收到的当前语音数据信息对应的当前文本数据信息所属的目标意图类别；

在所述目标意图类别对应的数据库中查找与所述语音数据信息对应的应答信息。

在该实施例中，在对历史语音数据信息进行分类后，可以获取意图分类日志记录，并从该记录中获取每个意图类别中多个相似的查询请求对应的文本数据信息，进而根据多个相似的查询请求对应的文本数据信息和预设的卷积神经网络模型和预设的转移概率矩阵，确定用户意图分类模型和目标转移概率矩阵，并使用所述用户意图分类模型和目标转移概率矩阵确定接收到的当前语音数据信息对应的当前文本数据信息所属的目标意图类别，在所述目标意图类别对应的数据库中查找与所述语音数据信息对应的应答信息。这样，不但可以为用户提供更准确的应答信息，还可以减少查找时间，提高查找效率，提升用户的使用体验。

其中，历史语音数据信息，可以采用历史用户意图分类模型和历史目标转移概率矩阵进行分类，这样，在分类的过程中，不断根据历史分类记录完善用户意图分类模型和目标转移概率矩阵，从而使得分类准确率不断提高。

在一个实施例中，根据所述多个相似的查询请求对应的文本数据信息、预设的卷积神经网络模型和预设的转移概率矩阵，确定用户意图分类模型和目标转移概率矩阵，包括：

将所述多个相似的查询请求对应的文本数据信息作为意图分类训练语料，利用预设的卷积神经网络模型进行训练，得到用户意图分类模型；

获取所述多个相似的查询请求对应的文本数据信息中任意两个相似的查询请求对应的文本数据信息之间的上下文关系；

利用所述相似的查询请求对应的文本数据信息之间的上下文关系和所述预设的转移概率矩阵进行训练，得到所述目标转移概率矩阵。