[发明专利]一种构建知识库的方法及系统

权利要求书

1.一种构建知识库的方法，其特征在于，所述方法包括：

对目标客户与人工客服之间的历史对话记录进行预处理，得到待处理对话记录，所述历史对话记录由所述目标客户对应的客户消息和所述人工客服对应的人工客服消息构成；

将所述待处理对话记录划分为一轮及以上的问答对话记录，每轮所述问答对话记录由具有问答关系的所述待处理对话记录中的客户消息和人工客服消息构成；

对所述待处理对话记录中的客户消息进行归类，将所述待处理对话记录中的客户消息归类为至少一种意图；

针对每一种意图，从所述意图对应的客户消息所对应的所述问答对话记录中，确定作为所述意图的回答消息的人工客服消息；

利用每种所述意图和与其对应的所述回答消息，构建知识库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理对话记录中的客户消息进行归类，将所述待处理对话记录中的客户消息归类为至少一种意图，包括：

将所述待处理对话记录中的客户消息输入预先训练得到的深度学习模型，得到所述待处理对话记录的客户消息对应的句向量；

根据所述待处理对话记录的客户消息对应的句向量，计算所述待处理对话记录的客户消息之间的相似度；

利用所述相似度，将所述待处理对话记录的客户消息归类为至少一种意图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每一种意图，从所述意图对应的客户消息所对应的所述问答对话记录中，确定作为所述意图的回答消息的人工客服消息，包括：

针对每一种意图，从所述意图对应的客户消息所对应的所述问答对话记录中，若仅确定得到唯一可作为所述意图的回答消息的人工客服消息，将其作为所述意图的回答消息，若确定得到不同可作为所述意图的回答消息的人工客服消息，选择符合预设规则的人工客服消息作为所述意图的回答消息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标客户与人工客服之间的历史对话记录进行预处理，得到待处理对话记录，包括：

若目标客户与人工客服之间的历史对话记录中包括音频数据，利用自动语音识别ASR，将所述音频数据转化为文本数据，所述音频数据为消息类型为音频的客户消息和/或人工客服消息；

对所述历史对话记录中的所有文本数据进行句子纠正处理，得到待处理对话记录，文本数据为消息类型为文本的客户消息和人工客服消息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述历史对话记录中消息类型为文本的所有客户消息和所有人工客服消息进行句子纠正处理，得到待处理对话记录，包括：

利用预先训练得到的语义纠错模型，对所述历史对话记录中消息类型为文本的所有客户消息和所有人工客服消息进行句子纠正处理，得到待处理对话记录。

6.一种构建知识库的系统，其特征在于，所述系统包括：

预处理单元，用于对目标客户与人工客服之间的历史对话记录进行预处理，得到待处理对话记录，所述历史对话记录由所述目标客户对应的客户消息和所述人工客服对应的人工客服消息构成；

划分单元，用于将所述待处理对话记录划分为一轮及以上的问答对话记录，每轮所述问答对话记录由具有问答关系的所述待处理对话记录中的客户消息和人工客服消息构成；

处理单元，用于对所述待处理对话记录中的客户消息进行归类，将所述待处理对话记录中的客户消息归类为至少一种意图；

确定单元，用于针对每一种意图，从所述意图对应的客户消息所对应的所述问答对话记录中，确定作为所述意图的回答消息的人工客服消息；

构建单元，用于利用每种所述意图和与其对应的所述回答消息，构建知识库。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述处理单元包括：

输入模块，用于将所述待处理对话记录中的客户消息输入预先训练得到的深度学习模型，得到所述待处理对话记录的客户消息对应的句向量；

计算模块，用于根据所述待处理对话记录的客户消息对应的句向量，计算所述待处理对话记录的客户消息之间的相似度；

归类模块，用于利用所述相似度，将所述待处理对话记录的客户消息归类为至少一种意图。