[发明专利]咨询对话处理的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种咨询对话处理的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练信息，将所述训练信息输入到模型中，对所述模型进行训练，以获取对话咨询模型，所述对话咨询模型用于对用户输入的目标产品信息进行分析与处理，以构建产品信息库，对用户输入的咨询信息进行分析与处理，以获取与所述咨询信息对应的返回结果，其中，所述训练信息包括多种第一产品信息、咨询对话信息和网络知识信息，所述对话咨询模型包括第一子模型和第二子模型；

接收用户输入的目标产品信息，通过所述对话咨询模型对所述目标产品信息进行分类，以获取分类结果，其中，所述分类结果包括目标产品的属性、所属领域和生产阶段；

根据所述分类结果建立第一对应关系和/或第二对应关系，根据所述第一对应关系和/或所述第二对应关系构建产品信息库，其中，所述第一对应关系包括目标产品信息与目标信息的对应关系，所述第二对应关系包括归类信息、产品特征信息与推荐信息的对应关系；

当接收到用户输入的咨询信息时，将所述咨询信息输入到所述第一子模型中，通过所述第一子模型从所述咨询信息中获取关键信息；

将所述关键信息输入到所述第二子模型，通过所述第二子模型分析所述关键信息以获取用户的咨询意图信息；

在所述产品知识库中匹配与所述咨询意图信息对应的第二产品信息，并将所述第二产品信息的语义表示形式转换成话术语言，生成并输出咨询返回结果；

对历史关键信息和历史咨询返回结果进行统计与分析，生成并输出多维度报表，其中，所述历史关键信息包括在预设时间内从接收到的多次咨询信息中获取的关键信息，所述历史咨询返回结果包括在预设时间内根据接收到的多次咨询信息中获取的咨询返回结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取训练信息，将所述训练信息输入到模型中，对所述模型进行训练，以获取对话咨询模型，包括：

获取训练信息，将所述训练信息输入至神经网络模型，按照预设关联规则分别对所述第一产品信息和所述网络知识信息进行分类，分别获取第一关联信息和第二关联信息，以及获取所述咨询对话信息的咨询目的信息；

建立所述咨询目的信息、所述第一关联信息和所述第二关联信息的对应关系，当所述神经网络模型在检测到所述咨询目的信息时，输出所述第一关联信息和所述第二关联信息，将所述咨询目的信息、所述对应关系、所述第一关联信息和所述第二关联信息输入至所述神经网络模型；

对所述神经网络模型进行多组参数训练，以获取多组参数下的待训练神经网络模型；

评估所述神经网络模型在每一组参数下的误差，以获取多个误差值；

通过计算多个所述误差值的大小以获取最小误差值，将所述最小误差值对应的一组参数作为所述神经网络模型的参数，获取目标神经网络模型，对所述目标神经网络模型进行部署，获取对话咨询模型，其中，所述部署是指对应用目标神经网络模型的配置文件、用户手册、帮助文档进行打包、安装、配置以及发布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对话咨询模型包括回归分析模型，所述根据所述分类结果建立第一对应关系和/或第二对应关系，根据所述第一对应关系或所述第二对应关系构建产品信息库之前，所述方法还包括：

向所述对话咨询模型输入分析数据，其中，所述分析数据包括产品使用者的信息与购买信息、产品销售的情况信息、各地的消费水平与消费方向以及对于产品领域各地的购买情况；

通过所述回归分析模型对所述分析数据进行回归分析，以获取推荐信息，其中，所述推荐信息包括产品的发展趋势、可发展地域、可销售人群和产品所属领域的分析产品之外的产品信息；

所述根据所述分类结果建立第一对应关系和/或第二对应关系，根据所述第一对应关系或所述第二对应关系构建产品信息库，包括：

将所述目标产品信息按照产品功能、产品类型和产品结构的类别进行归类，以获取归类信息；

获取所述归类信息的第一特征信息；

建立所述归类信息、所述第一特征信息与所述推荐信息的第二对应关系，以获取产品信息库。