[发明专利]信息交互方法和装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种信息交互方法和装置、电子设备和存储介质，其中，方法包括：响应于接收到用户发送的语句，基于所述用户发送的语句生成用户语句特征；获取所述用户语句特征对应的用户意图特征；利用第一神经网络模型，基于所述用户语句特征、所述用户意图特征、和由所述用户的用户画像生成的用户偏好特征，生成针对所述用户发送的语句的回复语句。本公开实施例可以自动生成准确的回复语句，提高了回复速度、以及用户与客服人员之间的交流效率，并且，回复语句更符合用户需求，从而提升用户体验和用户回复率，有助于向用户提供更符合用户需求的产品、服务。

技术领域

本公开涉及互联网技术，尤其是一种信息交互方法和装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着互联网及电子商务的普及应用，通过互联网提供商品交易、项目咨询、专业服务等线上服务的情况越来越多，用户与客服人员进行线上交流的需求也越来越多。在实际场景中，客服人员与用户进行线上交流时，由于缺少专业、系统的培训和沟通技巧，完全依靠个人经验回复用户的问题，话术质量不高，可能无法满足用户的需求，导致用户交流意愿度降低，从而流失了大量潜在用户。因此，客服人员的话术质量直接影响了用户回复率，决定了整个线上流程是否可完成，直接影响企业的业绩。

智能客服是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的人工智能技术，其预先收集大量用户与客服人员的对话记录，提取该对话记录的问题与答案并进行分类后存储于知识库中备用。在智能客服工作时，分析用户可能想要咨询的大类问题，获取该大类问题中用户想要咨询的小类问题列表反馈给用户，让用户从小类问题列表中选择想咨询的小类问题，在此过程中可能需要用户逐级选取小类问题直至最后一级问题，然后智能客服去知识库中获取已有知识后反馈给用户。

在实现本公开的过程中，本公开的发明人通过研究发现，现有的智能客服，至少存在以下问题：用户提问后需要逐次从智能客服反馈的问题列表中进一步选取想要咨询的小类问题，操作过程繁琐，无法直接得到用户想要的答案，用户体验较差；并且，知识库中可能对问题的收录不全面、分类不准确，预先设置的问题列表中可能没有用户想要咨询的问题，导致用户无法提问并得到反馈，从而导致用户流失。

发明内容

本公开实施例提供一种信息交互方法和装置、电子设备和存储介质，以协助客服人员向用户提供高质量的线上交流服务。

本公开实施例的一个方面，提供一种信息交互方法，包括：

响应于接收到用户发送的语句，基于所述用户发送的语句生成用户语句特征；

获取所述用户语句特征对应的用户意图特征；

利用第一神经网络模型，基于所述用户语句特征、所述用户意图特征、和由所述用户的用户画像生成的用户偏好特征，生成针对所述用户发送的语句的回复语句。

在基于本公开上述任一方法实施例的进一步实施例中，所述基于所述用户发送的语句生成用户语句特征，包括：

对所述用户发送的语句进行分词，得到分别具有最小语义单位的至少一个词；

利用词到向量技术，对所述至少一个词进行词到向量的转换，得到所述用户语句特征。

在基于本公开上述任一方法实施例的进一步实施例中，所述获取所述用户语句特征对应的用户意图特征，包括：

利用自然语言理解技术，基于所述用户语句特征，获取所述用户意图特征。

在基于本公开上述任一方法实施例的进一步实施例中，所述基于所述用户语句特征、所述用户意图特征、和由所述用户的用户画像生成的用户偏好特征，生成针对所述用户发送的语句的回复语句之前，还包括：

基于所述用户的用户标识ID从用户数据库获取所述用户的用户画像；

对所述用户画像进行分词，得到分别具有最小语义单位的至少一个词；