[发明专利]一种意图知识库的生成方法及装置

说明书

本发明涉及金融科技(Fintech)领域，并公开了一种意图知识库的生成方法及装置，方法包括：根据待加入的意图样本，生成待加入的意图规则集群；针对意图规则集群中的至少一个规则组，执行加入意图知识库的测试，在满足测试要求时，将规则组加入意图知识库；本发明通过生成待加入的意图规则集群，并将待加入的意图规则集群中满足测试要求的各组规则加入到意图知识库，从而解决意图知识库构建需要手动配置、工作量大的问题，人工不直接参与意图知识库的更新与优化，减少了人工干预程度，解放了人力维护成本。同时，也保证了新增的意图规则是最优的，从而提高了新增的意图规则的识别准确率。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，尤其涉及一种意图知识库的生成方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术(例如：分布式架构、云计算或大数据)应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技转变，大数据技术也不例外，但由于金融、支付行业的安全性、实时性要求，也对大数据技术提出的更高的要求。

现有智能问答系统中，对于问答机器人与用户的每一轮交互，都需要根据用户的对话文本识别出相应的意图，再根据相应的意图搜索、选择不同的话术模板进行响应。根据用户说话的文本识别出意图的过程中，目前常用的方法有如下三种：

1、语义意图知识库的构建；

2、文本意图分类模型的实现；

3、文本语义相似模型的搭建。

针对语义意图知识库的构建，现有的意图规则生成需要人力手动配置，一方面，工作量大，人工干预程度较高。另一方面，随着识别的意图复杂度增加，人工手动批量配置意图规则，测试与维护语义意图知识库将变得十分困难，如果新增了与存量规则相同或近似的规则集合，将会使知识库变得更加冗余、更加繁杂，从而掉进更加无法维护的恶性循环中。

此外，现有在生成意图规则后，需要人工手动进行测试新规则识别是否准确，新规则的添加对存量规则的识别是否有影响等等。人工手动测试意图识别正误很难做到覆盖度全面，测试过程欠缺自动化、测试到最终功能上线流程较长。同时，也无法保证新增的意图规则是最优的，从而使得新增的意图规则的识别准确率低。

发明内容

本申请提供了一种意图知识库的生成方法及装置，用以解决如何无需人工、准确高效的生成意图知识库的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种意图知识库的生成方法，所述方法包括：

根据待加入的意图样本，生成待加入的意图规则集群；所述意图规则集群中包括针对同一待加入意图的多个规则组，其中，每个规则组中包括至少一条意图规则；

针对所述意图规则集群中的至少一个规则组，执行加入意图知识库的测试，在满足测试要求时，将所述规则组加入所述意图知识库；其中，所述加入意图知识库的测试，包括：

在测试阶段，将所述规则组加入所述意图知识库，得到测试意图知识库；

通过所述测试意图知识库，分别确定第一测试样本集的第一测试结果和第二测试样本集的第二测试结果；所述第一测试样本集是针对所述意图知识库中的已有意图进行测试；所述第二测试样本集是针对所述测试意图知识库中的所述待加入意图进行测试；所述第一测试结果和所述第二测试结果用于确定是否满足所述测试要求。

上述方案，通过生成待加入的意图规则集群，并将意图规则集群中的每组规则加入意图知识库进行测试来确定最终加入意图知识库的规则可以解决意图知识库构建需要手动配置、工作量大的问题，人工不直接参与意图知识库的更新与优化，减少了人工干预程度，解放了人力维护成本。同时，也保证了新增的意图规则是最优的，从而提高了新增的意图规则的识别准确率。