[发明专利]一种智能保险推荐方法、装置及智能保险机器人设备

说明书

本发明公开了一种智能保险推荐方法、装置及智能保险机器人设备，属于人工智能技术领域。所述方法包括：对通过语音交互获取的用户语音信息进行预处理；将预处理后的文本信息分别进行意图分类和实体识别，获取意图信息和实体识别信息；结合所述意图信息、实体识别信息和保险用户画像信息，进行相应保险推荐。本发明本通过在语音交互场景下，将获取的用户获取的语音进行预处理，然后结合意图识别分类和实体识别，最终结合意图分类结果、实体识别结果以及用户画像信息，通过大数据结合分析，智能性地进行保险推荐，满足了现有技术中用户对智能保险服务的需求，适用于类似保险的多种涉及智能识别、推荐的技术领域，具有良好的应用前景。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种智能保险推荐方法、装置及智能保险机器人设备。

背景技术

基于场景的风险识别，个性化生成风险保障方案是一项非常有挑战的任务，且具有非常广阔的市场前景，帮助用户识别和防范风险。现有的风险识别，有对话场景，但不是基于语音体系；而有语音识别场景的，却没有和保险推荐结合。

推荐系统与真实的应用场景非常相关。在保险场景下，现有技术多是基于预设流程的推荐，不能够给用户真实可靠的使用体验，或者部分系统由于保险知识积累较少，或者对用户信息几乎不掌握，推荐不够系统专业，致使保险机器人不能很好响应用户输入，这是目前面临的很大问题。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种智能保险推荐方法、装置及智能保险机器人设备，提供了一种基于语音语义分析结合用户画像推荐生成风险管理综合解决方案，实现在特定场景下智能地进行保险推荐，从而实现快速下单购买保险和相关服务，解决用户风险管理需求。

所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种智能保险推荐方法，所述方法包括：

对通过语音交互获取的用户语音信息进行预处理；将预处理后的文本信息分别进行意图分类和实体识别，获取意图信息和实体识别信息；结合所述意图信息、实体识别信息和保险用户画像信息，进行相应保险推荐。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，对用户输入的语音信息进行预处理，包括：将用户输入的语音信息去除环境杂音，然后转换为文字信息，并对所述文字信息进行包括去除语气词和分词的预处理。

结合第一方面及第一方面的第一种可能实现方式的任一种，在第二至三种可能的实现方式中，对用户输入的语音信息进行预处理，还包括：根据保险知识库，通过自动纠错模型，对分词后的文本信息进行自动纠错。

结合第一方面的第二至三种可能实现方式的任一种，在第四至五种可能的实现方式中，根据保险知识库，通过自动纠错模型，对分词后的文本信息进行自动纠错，包括：根据保险知识库，统计前序词和当前词的条件概率P(当前词|前序词)，具体包括：遍历所述保险知识库中的保险领域词典跟当前词的编辑距离为1的全部词汇V，找出其中使得P(vi|前序词)最大的词汇vi，记作v，对于v，如果P(v|前序词)的概率大于P(当前词|前序词)，并且P(v)大于P(当前词)，那么把当前词替换成v。

结合第一方面及第一方面的第一种可能实现方式的任一种，在第六至七种可能的实现方式中，将预处理后的文本信息分别进行意图分类和实体识别，获取意图信息和实体识别信息，其中，所述意图分类包括：通过训练好的意图分类模型对所述文本信息进行意图识别分类；和/或所述实体识别包括：根据所述保险领域词典通过自然语言理解进行关键词抓取，以进行实体识别。

结合第一方面的第六至七种可能实现方式的任一种，在第八至九种可能的实现方式中，通过训练好的意图分类模型对所述文本信息进行意图识别分类，包括：通过利用保险领域的语料训练出一个词向量，并进行将不同句子标记为相应种类保险意图的训练集标注；通过卷积神经网络和所述训练集训练得到意图分类模型；通过所述意图分类模型，获得不同语料归属于相应保险意图的概率，然后通过确定的语料对应意图的映射关系进行意图识别分类。