[发明专利]一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法及装置

权利要求书

1.一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，该方法包括：

S100，对接入的信令及媒体数据进行语音分析，得到实时媒体流和/或文字数据；

S200，建立与智能语音机器人的通信连接，并发送所述实时媒体流和/或文字数据；

S300，智能语音机器人根据实时媒体流及文字数据进行语义理解和意图判断，根据所述语义理解和意图判断生成对应的回复语句，进而生成相应的通话媒体数据，将通话媒体数据发送至主叫；

S400，记录每次虚假呼叫档案信息，用于在后续的呼叫识别时，将虚假呼叫档案信息作为对应的应用场景。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，所述信令符合电信网信令数据接入符合电信网统一标准接口。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，所述S100还包括，若信令识别为符合虚假宣传特征的信令消息，则直接将被叫释放。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，所述媒体数据的接入及传输符合电信网媒体接口规范协议。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，所述S200通过调用智能语音机器人的接口将实时媒体流和/或文字进行发送。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，所述S300具体包括：

S310，基于jieba分词、LSTM模型及规则匹配对所述实时媒体流和/或文字数据的单句意图、整体意图及真实意图进行语义理解识别；

S320，根据所述单句意图、所述整体意图及所述真实意图中的至少一个自动生成对应的回复内容；

S330，根据回复内容匹配对应的场景模型，模拟出对应的媒体流和/或文字数据并回送至主叫。

7.根据权利要求1所述的一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，所述S310具体包括：

S311，预设语料库并进行预处理，对所述实时媒体流和/或文字数据通过分词工具进行处理，并将得到语句、分词结果、关键词及预处理内容保存；

S312，通过将语料库训练来完成词向量模型的构建，并将词向量模型以及对应的词向量字典、索引字典进行保存；

S313，训练LSTM模型并进行保存数据，使用分词工具对文字数据进行HMM以及搜索模式分词提取关键词；

S314，对文字数据的句子中的关键词进行快速全局搜索，取得最大匹配分值的词语所在类别完成意图理解。

8.根据权利要求7所述的一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用方法，其特征在于，该方法还包括：

S315，若未在模型库中找到记录的文字，则进行LSTM模型预测或word2vec相似词类别加权平均预测；

S316，采用LSTM算法,对上下文语境进行的理解，以及，采用word2vec相似词类别加权，寻找在词库中已经存在的与现有关键词相似的词集，通过相似度加权平均的方式进行意图理解。

9.一种基于智能语音机器人的虚假宣传治理应用装置，该装置包括通话端及智能语音机器人，其特征在于：

所述接入端用于对接入的信令及媒体数据进行语音分析，得到实时媒体流和/或文字数据，建立与智能语音机器人的通信连接，并发送所述实时媒体流和/或文字数据；以及，还用于记录每次虚假呼叫档案信息，用于在后续的呼叫识别时，将虚假呼叫档案信息作为对应的应用场景；

所述智能语音机器人根据实时媒体流和/或文字数据进行语义理解和意图判断，根据所述语义理解和意图判断生成对应的回复语句，进而生成相应的通话媒体数据，将通话媒体数据进行回送。