[发明专利]一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法

权利要求书

1.一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法，其特征在于，包括：

步骤一：对输入的通用语音信号和带有地域信息的语音信号进行预处理，形成训练数据,所述预处理包括去噪处理和特征提取处理；

步骤二：对预处理之后的通用语音信号进行语音识别得到语义信息，所有所述语义信息生成语义库；同时对预处理之后的带有地域信息的语音信号通过由序列到序列模型组成的自然生成式问答系统得到语句的句法信息和关键词信息；

步骤三：将所述句法信息、关键词信息和所述语义库融合形成带有句法信息的数据库；

步骤四：语音识别模型通过语义理解提取所述客户语音语句中的关键词,并将所述关键词与数据库中的关键词进行匹配；

步骤五：根据所述数据库匹配到的回答结合所述句法信息和关键词信息生成回复对应的回复文字；

步骤六：根据所述回复语音显示其对应文字以完成和客户的交互。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该语音识别模型使用注意力机制的双向长短期记忆网络(BLSTM)提取所述关键词，并将所述关键词转换为对应的文本信息以便于与所述数据库进行匹配。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述数据库中包括多种客户问题语句、多种客户问题语句中的每一个客户问题语句对应的关键词以及多种客户问题语句中的每一个客户问题语句对应的回复语音。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤四中对所述语音识别模型与数据库匹配关键词所用公式如下：

其中T为文本语义单元；W为注意力网络的权重矩阵；Z表示层化卷积神经网络输出的高维语义文本匹配向量；Ω为文本语义学习的权重；γ为文本语义中注意力机制的偏置,加入注意力机制后有效的提升了网络的语音识别能力与文本匹配能力，h为输出门，b为偏置。