[发明专利]一种用于问题派单及其训练的方法和装置在审
申请号: | 201910677589.1 | 申请日: | 2019-07-25 |
公开(公告)号: | CN110442692A | 公开(公告)日: | 2019-11-12 |
发明(设计)人: | 杨明晖 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F17/27;G06Q30/00 |
代理公司: | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人: | 许振新;朱文杰 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 开曼群岛;KY |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 类簇 最小距离 应答方 方法和装置 训练集 关联 原型向量 向量 | ||
1.一种用于问题派单训练的方法,其特征在于,包括:
接收训练集,所述训练集包括预定问题和相关联的应答方,其中所述应答方与一个或多个问题类簇相关联;
确定所述预定问题的句向量与所述应答方的一个或多个问题类簇的类簇原型向量之间的最小距离;
如果所述最小距离小于阈值,则将所述预定问题加入所述最小距离对应的问题类簇;以及
如果所述最小距离不小于所述阈值,则为所述应答方生成与所述预定问题相对应的新的问题类簇。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述预定问题加入所述最小距离对应的问题类簇包括:
更新所述问题类簇的类簇原型向量。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,更新所述问题类簇的类簇原型向量包括:
将所述问题类簇的类簇原型向量与所述预定问题的句向量进行加权平均以生成所述问题类簇的新的类簇原型向量。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,为所述应答方生成与所述预定问题相对应的新的问题类簇包括:
将所述预定问题的句向量作为所述新的问题类簇的类簇原型向量。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
生成所述预定问题的句向量;或者
生成所述预定问题的词向量并对所述词向量使用加权平均来确定所述预定问题的句向量。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述训练集中的预定问题包括:
所述应答方曾经回复过的问题;和/或
希望由所述应答方回复的问题。
7.一种问题派单方法,其特征在于,包括:
接收问题;
确定所接收的问题的句向量;
确定所述问题的句向量与一个或多个候选应答方的一个或多个问题类簇的类簇原型向量之间的距离;
确定是否存在小于阈值的距离;以及
如果存在小于阈值的距离,则生成候选子集,所述候选子集包含与所述小于阈值的距离相对应的一个或多个应答方;以及
将所述问题指派给所述候选子集中的应答方。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
如果所述候选子集中存在一个应答方,则将所述问题指派给该应答方;或者
如果所述候选子集中存在多个应答方,则按照距离、优先级或随机地将所述问题指派给所述候选子集中的一个应答方。
9.如权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
如果确定不存在小于阈值的距离,则按照优先级或随机地将所述问题指派给一个候选应答方。
10.如权利要求7所述的方法,其特征在于,确定所接收的问题的句向量包括:
生成所述问题的句向量;或者
生成所述问题的词向量并对所述词向量使用加权平均来确定所述问题的句向量。
11.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述问题包括以下一种或多种形式的问题:
语音、文本、图片、视频。
12.一种用于问题派单训练的装置,其特征在于,包括:
接收组件,其接收训练集,所述训练集包括预定问题和相关联的应答方,其中所述应答方与一个或多个问题类簇相关联;
距离确定组件,其确定所述预定问题的句向量与所述应答方的一个或多个问题类簇的类簇原型向量之间的最小距离;以及
类簇确定组件,其用于如果所述最小距离小于阈值,则将所述预定问题加入所述最小距离对应的问题类簇,以及如果所述最小距离不小于所述阈值,则为所述应答方生成与所述预定问题相对应的新的问题类簇。
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