[发明专利]智能客服意图理解方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种智能客服意图理解方法，基于文本和图像信息，应用于陪玩业务中的智能客服问答，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户会话，判断用户会话的内容是否为文本信息，若是，则采用LAC词法分析工具对文本信息进行分词得到待处理文本，对待处理文本采用预设的问题匹配算法与知识库中的问题进行匹配，得到目标问题；若否，则判断用户会话的内容是否为图像信息，若是，则对图像信息进行预处理后，输入预设的图像分类模型，得到目标类别，将目标类别转换为问题列表，得到用户意图。

2.如权利要求1所述的智能客服意图理解方法，其特征在于，所述采用LAC词法分析工具对文本信息进行分词得到待处理文本进一步包括：

采用LAC词法分析工具对文本信息进行分词及词语重要性标注，根据重要性权重，去除文本信息中的冗余词以及权重值低于预设阈值的词，对剩余分词进行同义词替换，得到待处理文本。

3.如权利要求1所述的智能客服意图理解方法，其特征在于，所述对待处理文本采用预设的问题匹配算法与知识库中的问题进行匹配进一步包括：

采用TF-IDF算法对待处理文本与知识库中的语料进行相似度计算，若得到的相似度分数低于匹配阈值，则采用微调后的BERT模型对待处理文本进行文本分类，根据BERT模型的预测数值确定匹配结果，得到目标问题。

4.如权利要求1所述的智能客服意图理解方法，其特征在于，所述对图像信息进行预处理后，输入预设的图像分类模型，得到目标类别进一步包括：

将图像信息进行缩放至预设大小，并进行归一化；将归一化后的图像信息输入训练好的VGG16图像分类模型中进行图像类别识别，输出目标类别。

5.如权利要求4所述的智能客服意图理解方法，其特征在于，对图像分类模型进行训练进一步包括：

获取用户输入的历史图像信息，对历史图像进行打标，对打标后的图像进行翻转、旋转、裁剪、变形及缩放多种数据增强操作，得到图像样本集；

将图像样本集以7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，对图像分类模型进行训练，得到训练好的满足准确度要求的图像分类模型。

6.一种智能客服意图理解装置，基于文本和图像信息，应用于陪玩业务中的智能客服问答，其特征在于，包括以下模块：

输入判断模块，用于获取用户会话，判断用户会话的内容是否为文本信息；

文本处理模块，用于响应于所述输入判断模块输出的文本信息结果，采用LAC词法分析工具对文本信息进行分词得到待处理文本；

图像处理模块，用于响应于所述输入判断模块输出的图像信息结果，对图像信息进行预处理；

意图理解模块，用于对所述文本处理模块输出的待处理文本采用预设的问题匹配算法与知识库中的问题进行匹配，得到目标问题；或将所述图像处理模块输出的处理后的图像信息输入预设的图像分类模型，得到目标类别，将目标类别转换为问题列表，得到用户意图。

7.如权利要求6所述的智能客服意图理解装置，其特征在于，所述意图理解模块包括TF-IDF单元、BERT单元；

所述TF-IDF单元用于对所述文本处理模块输出的待处理文本与知识库中的语料进行相似度计算，输出最相似问题；

所述BERT单元用于在所述TF-IDF单元得到的相似度分数低于匹配阈值的前提下，采用微调后的BERT模型对待处理文本进行文本分类，根据BERT模型的预测数值确定匹配结果，得到目标问题。

8.如权利要求7所述的智能客服意图理解装置，其特征在于，所述意图理解模块还包括图像分类单元，所述图像分类单元用于将所述图像处理模块输出的图像信息输入训练好的VGG16图像分类模型中进行图像类别识别，输出目标类别，将目标类别转换为问题列表，得到用户意图。