[发明专利]扩展问的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种扩展问的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据历史对话语料库生成模板库，所述历史对话语料库中包括多个历史对话语料，所述模板库中包括至少一个所述历史对话语料对应的扩展问模板；从所述模板库中获取与待扩展标准问匹配的目标扩展问模板；根据所述待扩展标准问及所述目标扩展问模板，构造候选扩展问；从所述候选扩展问中，确定所述待扩展标准问对应的推荐扩展问。采用本方法能够降低人工成本。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，特别是涉及一种扩展问的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着金融业快速发展，商业银行可以为客户提供丰富的标准化金融产品和服务(例如：存款，住房贷款，消费贷款等业务)。海量客户在使用这些金融产品过程中，往往会产生大量的问题。这样一来，客户服务系统每天会收到大量的客户电话。

目前，智能客服系统会将客户的语音转为文本(Audio Speech Recognition，ASR)，再利用NLP(Natural Language Processing，自然语言处理)技术对客户的意图进行分类，然后，针对不同的意图，客服系统为用户提供不同的服务和反馈。为了提高客户的意图识别准确性，针对每个意图，需要预先撰写大量的样本(即标准问)，然而，人工撰写的标准问数量有限，因此需要在标准问的基础上，推荐大量相关的样本(即扩展问)。

相关技术中通常采用正则表达式(或模板)的方法，由人工整理若干常见的高频用户表达模式模板，进而根据当前文本中的关键术语，对模板进行相应替换，从而实现扩展问推荐，但该方法依赖大量的人工标注，人工成本过高且推荐精度低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低人工成的扩展问的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种扩展问的推荐方法，所述方法包括：

根据历史对话语料库生成模板库，所述历史对话语料库中包括多个历史对话语料，所述模板库中包括至少一个所述历史对话语料对应的扩展问模板；

从所述模板库中获取与待扩展标准问匹配的目标扩展问模板；

根据所述待扩展标准问及所述目标扩展问模板，构造候选扩展问；

从所述候选扩展问中，确定所述待扩展标准问对应的推荐扩展问。

在其中一个实施例中，所述根据历史对话语料库生成模板库，包括：

对历史对话语料库中的历史对话语料进行字符类型预测处理，得到所述历史对话语料对应的类型标签序列，所述类型标签序列包括所述历史对话语料中各字符对应的字符类型；

根据所述各字符对应的字符类型，对所述历史对话语料进行分词，得到所述历史对话语料中的待替换词句及所述待替换词句对应的语义类型；

采用所述待替换词句的语义类型对应的占位符，替换所述历史对话语料中的所述待替换词句，得到扩展问模板；

根据所述历史对话语料对应的所述扩展问模型，构建得到模板库。

在其中一个实施例中，所述根据所述各字符对应的字符类型，对所述历史对话语料进行分词，得到所述历史对话语料中的待替换词句及所述待替换词句对应的语义类型，包括：

遍历所述历史对话语料，在确定当前遍历的字符对应的字符类型对应第一语义类型的情况下，确定所述当前遍历的字符为第一字符，并继续遍历下一个字符；

若遍历到字符类型对应第二语义类型或者空类型的第二字符，则将所述第一字符划分为待替换词句，所述待替换词句对应所述第一语义类型；

其中，所述第一语义类型为语义类型中的任一语义类型，所述第二语义类型为所述语义类型中除所述第一语义类型外的任一语义类型。