[发明专利]保险信息的处理方法及装置

权利要求书

1.一种保险信息的处理方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的问题；

将所述用户输入的问题输入至意图识别模型，判断所述用户输入的问题是否为保险常见问题；其中，所述保险常见问题为具有保险购买意图的问题；

若所述用户输入的问题为保险常见问题，则将所述用户输入的问题输入至槽值提取模型，确定出所述用户输入的问题中的关键信息；其中，所述关键信息为所述用户输入的问题中的与保险相关的信息；根据所述用户输入的问题中的关键信息，查询得到与所述用户输入的问题相对应的答案，将与所述用户输入的问题相对应的答案发送至所述用户；

所述槽值提取模型的创建方法，包括：任意选取标记后的训练语料集中的部分问题，作为槽值提取训练的语料；采用第二类标签标记所述槽值提取训练的语料中具有所述关键信息的词；将标记后的槽值提取训练的语料使用预训练模型进行训练，得到所述槽值提取模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述意图识别模型的创建方法，包括：

构建训练语料集；其中，所述训练语料集中包括从多个用户的聊天记录中提取出的用户提出的问题；

任意选取所述训练语料集中的部分问题，作为意图识别训练的语料；

采用第一类标签标记所述意图识别训练的语料中的所述保险常见问题；

将标记后的意图识别训练的语料使用神经网络进行训练，得到所述意图识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用第一标签标记所述意图识别训练的语料中的所述保险常见问题之前，还包括：

将保险相关词依据保险的特征属性进行分类，形成多个专有词典；其中，每一个所述专有词典对应保险的其中一种特征属性；

将所述训练语料集中的问题输入所述多个专有词典中，将所述训练语料集中属于所述专有词典的词标记为对应特征属性的标签；

其中，所述任意选取所述训练语料集中的部分问题，作为意图识别训练的语料，包括：

任意选取标记后的训练语料集中的部分问题，作为意图识别训练的语料。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述得到所述意图识别模型和所述槽值提取模型之后，还包括：

构建测试语料集；其中，所述测试语料集中包括从多个用户的聊天记录中提取出的用户提出的问题，和/或，依据预设的规则生成的问题；

对所述测试语料集进行预标记处理；

将未进行预标记处理的测试语料集输入至意图识别模型，得到意图识别标记后的测试语料集；

将所述未进行预标记处理的测试语料集输入至所述槽值提取模型，得到槽值提取标记后的测试语料集；

依据所述意图识别标记后的测试语料集与所述进行预标记处理的测试语料集，得到所述意图识别模型的准确率；

依据所述槽值提取标记后的测试语料集与所述进行预标记处理的测试语料集，得到所述槽值提取模型的准确率；

判断所述意图识别模型的准确率是否小于第一阈值；

若所述意图识别模型的准确率小于所述第一阈值，则返回至所述构建测试语料集步骤中；

判断所述槽值提取模型的准确率是否小于第二阈值；

若所述槽值提取模型的准确率小于所述第二阈值，则返回至所述构建测试语料集的步骤中。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述测试语料集进行预标记处理，包括：

采用所述第一类标签标记所述测试语料集中的所述保险常见问题；

采用所述第二类标签标记所述测试语料集中具有所述关键信息的词。