[发明专利]确定对话数据对应的标准问题的方法及装置

说明书

本说明书实施例提供一种确定对话数据对应的标准问题的方法，该方法包括：首先，将在线客服平台中待识别的在线对话数据输入预先训练的第一特征提取器中，得到第一特征表示，所述第一特征表示模拟热线客服平台中热线对话数据的特征表示；然后，将所述第一特征表示输入标问识别模型中，得到所述在线对话数据所对应的标准问题，所述标问识别模型基于所述热线客服平台中的历史热线对话数据和对应的问题类别标签而预先训练。

技术领域

本说明书实施例涉及计算机技术领域，具体地，涉及确定对话数据对应的标准问题的方法及装置、确定对话数据对应的派单客服组的方法及装置、确定对话数据对应的分类结果的方法及装置。

背景技术

随着网络技术的发展，许多商家、企业、机构等开始提供在线客服服务，以期更好、更快地解决用户的各种问题。具体地，为了提高服务效率，通常会先让机器人客服与用户进行交互，其中涉及确定用户对话语句对应的标准问题，以使机器人客服根据标准问题向用户提供对应的标准答案。其中标准问题是根据业务整理出的一些用户可能会问的问题。由此可知，根据用户对话语句确定标准问题尤为重要。

通常情况下，可以采用在线客服平台中的历史对话数据直接训练分类模型，实现问题分类。然而，在线客服平台出于某些原因，例如，刚上线等，其用于训练分类模型的数据量不足，导致训练出的分类模型性能不佳，进而导致用户通过在线咨询难以得到满意的回复，体验较差。

因此，迫切需要一种可靠的方案，可以提高在线客服服务中，问题分类的准确性，进而提高用户体验。

发明内容

本说明书中的一个或多个实施例提供确定对话数据对应的标准问题的方法，引入对抗迁移算法，使得利用热线客服平台中丰富的对话数据和问题类别标签训练出的标问识别模型，可以用于对在线客服平台中的对话数据进行问题分类，进而提高分类结果的准确性。

第一方面，提供一种确定对话数据对应的标准问题的方法，该方法包括：将在线客服平台中待识别的在线对话数据输入预先训练的第一特征提取器中，得到第一特征表示，所述第一特征表示模拟热线客服平台中热线对话数据的特征表示；将所述第一特征表示输入标问识别模型中，得到所述在线对话数据所对应的标准问题，所述标问识别模型基于所述热线客服平台中的历史热线对话数据和对应的问题类别标签而预先训练。

在一个实施例中，所述在线对话数据包括第一文本数据；所述将在线客服平台中待识别的在线对话数据输入预先训练的第一特征提取器中，得到第一特征表示，包括：获取所述第一文本数据中的各个分词对应的词嵌入向量；将所述词嵌入向量输入所述第一特征提取器中，得到所述第一特征表示。

在一个实施例中，所述标问识别模型基于以下步骤而预先训练：将所述历史热线对话数据输入第二特征提取器中，得到第二特征表示；将所述第二特征表示输入所述标问识别模型中，得到对应的预测识别结果；基于所述预测识别结果和所述问题类别标签，训练所述标问识别模型和第二特征提取器。

在一个更具体的实施例中，所述历史热线对话数据中包括历史语音数据；所述将所述历史热线对话数据输入第二特征提取器中，得到第二特征表示，包括：对所述历史语音数据进行时频转换处理，得到对应的频谱数据；将所述频谱数据输入第二特征提取器中，得到所述第二特征表示。

在另一个更具体的实施例中，所述历史热线对话数据中包括历史语音数据；所述将所述历史热线对话数据输入第二特征提取器中，得到第二特征表示，包括：对所述历史语音数据进行文本转换处理，得到对应的第二文本数据；将所述第二文本数据输入第二特征提取器中，得到所述第二特征表示。