[发明专利]基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置

说明书

本发明涉及物流快递技术领域，具体涉及一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置。本申请提供的基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法，应用于快递领域，包括：获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。

技术领域

本发明涉及物流快递技术领域，具体涉及一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置。

背景技术

在快递的业务售后的客服场景中,会出现客户前来向客服机器人咨询快件问题，比如:“你好，我比较急用，想催快递”，其中会有一些词在通用领域不重要,但是在快递咨询领域中很重要比如“催快递”,从而通用领域的语义距离比较算法计算结果不准确。

发明内容

有鉴于此，提供一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置，以解决相关技术中的问题。

本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供了一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法，应用于快递领域包括：

获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；

将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；

基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；

基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。

可选的，所述获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值，包括：

通过在线客服收集海量的客服与客户的对话内容；

通过对于在线客服系统收集到的海量对话内容进行TF-IDF算法计算得到咨询话语中词的权重值。

可选的，所述获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值，还包括：

通过人工排查的方式进一步的修改和确定咨询话语中词的权重值。

可选的，所述基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系，包括：

用归一化词袋模型方法来分别表示快递咨询语音和预设句子；

使用word2vec embedding算法进行编码，来表示快递咨询语音和预设句子中的每个词；

确定快递咨询语音和预设句子中各个词的转移代价；

基于加权后的WMD算法确定快递咨询语音与各个预设句子之间的全局转移代价；所述全局转移代价属于所述距离关系；

基于全局转移代价确定与所述快递咨询语音最接近的预设句子，进而确定所述快递咨询语音的意思。

可选的，编码选用的方式是skip-gram方式进行词义编码训练。

可选的，所述将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权，包括：

改写所述WMD基础算法进行全局转移代价计算，使用各个词的转移代价时，各个词的转移代价的权重。

可选的，还包括：

获取用户的反馈；所述反馈包括基于自定义加权的WMD算法的确定语意在实际应用中用户提出的对快递咨询语音语意的确定不正确的投诉；

基于反馈时的语音进行人工标记；