[发明专利]信息获取模型生成方法、装置及信息获取方法、装置

权利要求书

1.一种信息获取模型生成方法，其特征在于，包括：

获取样本销售对话、所述样本销售对话中的关键语句、非关键语句以及所述关键语句的所属主题；

其中，所述关键语句的所属主题包括：迎宾主题、需求沟通主题、商品推荐主题、询价主题、完成交易主题和送宾主题；

将样本销售对话、样本销售对话中的关键语句、非关键语句以及关键语句的所属主题作为训练样本集迭代训练预先构建的神经网络模型，以得到用于获取关键语句、非关键语句以及关键语句的所属主题的信息获取模型，包括：

将所述样本销售对话划分为若干个销售对话语段，作为样本销售对话语段；其中，每个所述样本销售对话语段由两段不同角色的连续对话组成；

将所述样本销售对话语段、所述样本销售对话中的关键语句、非关键语句以及所述关键语句的所属主题作为训练样本集迭代训练所述神经网络模型，以得到所述信息获取模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述样本销售对话语段、所述样本销售对话中的关键语句、非关键语句以及所述关键语句的所属主题作为训练样本集迭代训练所述神经网络模型，以得到所述信息获取模型，还包括：

将样本销售对话语段进行分词；

将进行分词处理后的样本销售对话语段、所述销售对话中的关键语句、非关键语句以及所述关键语句的所属主题作为所述训练样本集迭代训练所述神经网络模型，以得到所述信息获取模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将进行分词处理后的样本销售对话语段、销售对话中的关键语句、非关键语句以及关键语句的所属主题作为训练样本集迭代训练神经网络模型，以得到信息获取模型，包括：

将所述进行分词处理后的样本销售对话语段输入至所述神经网络模型的输入层，并将所述销售对话中的关键语句、非关键语句以及所述关键语句的所属主题输入至所述神经网络模型的输出层迭代训练所述神经网络模型，以得到所述信息获取模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括：长短期记忆网络LSTM。

5.一种信息获取方法，其特征在于，包括：

获取待处理销售对话；

将待处理销售对话输入至如权利要求1-4任一项所述的信息获取模型生成方法生成的信息获取模型中，得到待处理销售对话中的关键语句、非关键语句以及关键语句的所属主题。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将待处理销售对话输入至如权利要求1-4任一项所述的信息获取模型生成方法生成的信息获取模型中，包括：

将所述待处理销售对话划分为若干个销售对话语段，作为待处理销售对话语段；其中，每个所述待处理销售对话语段由两段不同角色的连续对话组成；

将所述待处理销售对话语段输入至如权利要求1-4任一项所述的信息获取模型生成方法生成的信息获取模型中。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述待处理销售对话语段输入至如权利要求1-4任一项所述的信息获取模型生成方法生成的信息获取模型中，还包括：

将待处理销售对话语段进行分词；

将进行分词处理后的待处理销售对话语段输入至如权利要求1-4任一项所述的信息获取模型生成方法生成的信息获取模型中。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述得到待处理销售对话中的关键语句、非关键语句以及关键语句的所属主题之后，还包括：

将所述待处理销售对话中每两个相邻的关键语句之间的销售对话划分为一个待处理销售对话环节；

获取每个待处理销售对话环节的关键词。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取每个待处理销售对话环节的关键词，包括：

获取每个待处理销售对话环节，并每当获得一个待处理销售对话环节时执行以下操作：

计算获得的待处理销售对话环节中所有词语的TF-IDF值；

将TF-IDF值最大的词语作为获得的待处理销售对话环节的关键词。