[发明专利]对话文本分析方法、装置、电子装置及存储介质

说明书

本申请涉及一种对话文本分析方法、装置、电子装置和存储介质。该对话文本分析方法包括：获取待分析的对话文本数据，其中，对话文本数据包括多轮次对话文本分析所产生的文本数据及与多轮次对话文本分析关联的实时通信数据；根据预设语义匹配规则对文本数据进行语义匹配，确定候选意向标签数据；对候选意向标签数据进行筛选处理，获取目标意向标签数据；根据实时通信数据确定目标意向标签数据对应的意向等级。通过本申请，解决了相关技术中文本分析系统误匹配率高、运营成本高的问题，实现了高效且便捷地提取对话文本中与业务目标强相关的真实客户意向标签，并结合对话相关指标将客户划分成不同的意向等级的有益效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及对话文本分析方法、装置、电子装置及存储介质。

背景技术

近几年，人工智能技术得到迅速地发展，与智能语音技术相关的产品已经进入到千家万户中。人们逐渐习惯了与机器对话，并且对机器的理解与应答能力有了更高的期待。基于语音的对话系统框架采用自动语音识别(ASR，Automatic Speech Recognition)模型和自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)模型，工作流程包括：首先通过ASR模型将用户的声音转换为文字，然后利用NLU模型进行语义解析，识别文本意图，最终实现对话文本分析交互。

相关技术中的对话机器人文本分析，常采用关键词匹配、客户意图分类。其中，使用关键词匹配的文本分析系统，缺点是误匹配率高，同时，语音机器人的文本对话数据往往是通过自动语音识别(ASR)转化而来，存在一定量级的字词错误率；使用客户意图分类的文本分析系统，缺点是需要大量业务场景相关的标注数据，人力成本极高，并且不支持业务所需进行快速修改；对于新的业务场景构建期间业务频繁对客户意向标签进行修改不友好，并且不支持场景迁移。

目前针对相关技术中文本分析系统误匹配率高、运营成本高的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种对话文本分析方法、装置、电子装置及存储介质，以至少解决相关技术中文本分析系统误匹配率高、运营成本高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种对话文本分析方法，包括：获取待分析的对话文本数据，其中，所述对话文本数据包括多轮次对话文本分析所产生的文本数据及与所述多轮次对话文本分析关联的实时通信数据；根据预设语义匹配规则对所述文本数据进行语义匹配，确定候选意向标签数据，其中，所述预设语义匹配规则基于预设语义匹配模型和预设配置信息确定，所述预设配置信息包括对不同对话文本分析所产生的文本数据进行解析的解析信息；对所述候选意向标签数据进行筛选处理，获取目标意向标签数据，其中，所述筛选处理包括实体抽取、标签过滤；根据所述实时通信数据确定所述目标意向标签数据对应的意向等级。

在其中一些实施例中，根据预设语义匹配规则对所述对话文本数据进行语义匹配，确定候选意向标签数据包括：对所述文本数据进行自然语言理解，得到与所述多轮次对话文本分析对应的第一语义数据；获取所述第一语义数据中用户对话所对应的第一用户语义数据；通过所述预设语义匹配模型在所述第一用户语义数据中检测至少一个第一目标语义数据，其中，所述第一目标语义数据包括所述预设配置信息中与用户意图数据关联的用户潜在意图数据，所述预设语义匹配模型包括BERT语义匹配模型；在检测到所述第一目标语义数据的情况下，确定所述候选意向标签数据包括所述第一目标语义数据。

在其中一些实施例中，在未检测到所述第一目标语义数据的情况下，所述方法包括：获取第一轮次对话中的第一机器人话术，其中，所述第一轮次对话包括所述多轮次对话文本分析其中一次；对与所述第一机器人话术对应的第一用户应答数据进行推理，得到第一推理意图数据，并确定所述候选意向标签数据包括所述第一推理意图数据，其中，所述第一推理意图数据包括所述第一用户应答数据关联的语义特征值。