[发明专利]自动应答处理方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请提供一种自动应答处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取用户输入的询问信息的文本；将所述询问信息的文本输入目标文本分类模型，得到所述询问信息的文本分类信息，所述目标文本分类模型使用多个目标训练文本对中间文本分类模型进行训练得到，所述目标训练文本包括多个语料信息和每个所述语料信息的目标分类信息，所述目标分类信息为预先基于初始文本分类模型对所述语料信息进行处理得到的；根据所述询问信息的文本分类信息，确定所述询问信息的应答信息；输出所述询问信息的应答信息。该方法能减少自动生成语料的分类信息，极大提升训练阶段的效率。

技术领域

本申请涉及计算机技术，尤其涉及一种自动应答处理方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

随着人工智能和大数据技术的不断发展，其在各种领域逐渐发挥重要的作用。例如，在无人客服领域中，无人客服系统可以基于人工智能和大数据技术实现其功能。无人客服系统基于客户输入的信息，能够自动识别用户意图，将用户意图划分为几个类别，在每个类别下配以相应的应答方案向用户输出。在无人客服系统中，可以通过对用户输入信息进行文本分类来识别出用户意图。

现有技术中，无人客服系统中的文本分类，主要基于无人客服系统需要承担的业务进行定制。具体的，无人客户系统可以使用文本分类模型，对定制的业务所对应的文本进行文本分类。其中，文本分类模型需要预先进行训练。在训练文本分类模型训练之前，需要由无人客服系统的运营人员首先梳理所承担业务的业务点，并基于业务点对用于训练文本分类模型的语料进行数据标注，并使用数据标注后的语料训练文本分类模型。

但是，现有技术的方法导致文本分类模型的训练阶段耗时较长，进而导致无人客服系统构建时的效率低下。

发明内容

本申请提供一种自动应答处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，用于解决现有技术中模型训练阶段耗时较长导致的无人客服系统构建效率低下的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种自动应答处理方法，包括：

获取用户输入的询问信息的文本；将所述询问信息的文本输入目标文本分类模型，得到所述询问信息的文本分类信息，所述目标文本分类模型使用多个目标训练文本对中间文本分类模型进行训练得到，所述目标训练文本包括多个语料信息和每个所述语料信息的目标分类信息，所述目标分类信息为预先基于初始文本分类模型对所述语料信息进行处理得到的，所述中间文本分类模型由所述初始文本分类模型在对所述语料信息处理时更新所述初始文本分类模型得到；根据所述询问信息的文本分类信息，确定所述询问信息的应答信息；输出所述询问信息的应答信息。

在一种可能的实现方式中，所述将所述询问信息的文本输入目标文本分类模型之前，还包括：

根据所述语料信息的初始分类信息以及由所述初始文本分类模型输出的所述语料信息的参考分类信息，确定所述语料信息的目标分类信息，并更新所述初始文本分类模型，得到所述中间文本分类模型；使用所述语料信息和所述语料信息的目标分类信息，对所述中间文本分类模型进行训练，得到所述目标文本分类模型。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述语料信息的初始分类信息以及由所述初始文本分类模型输出的所述语料信息的参考分类信息，确定所述语料信息的目标分类信息，并更新所述初始文本分类模型，包括：

将所述多个语料信息划分为预设数量的语料集合，所述预设数量大于等于2，将所述预设数量的语料集合中的第一语料集合作为待分类集合。

将所述待分类集合聚类为至少一个子集合，得到所述待分类集合中各语料信息的初始分类信息，其中，同一子集合中各语料信息的初始分类信息相同。