[发明专利]一种会话的路由方法和装置在审
申请号: | 202110896195.2 | 申请日: | 2021-08-05 |
公开(公告)号: | CN113626570A | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
发明(设计)人: | 肖翔;段宛伶;王晶晶 | 申请(专利权)人: | 北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/338;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人: | 张一军;王安娜 |
地址: | 100176 北京市北京经济技术*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 会话 路由 方法 装置 | ||
1.一种会话的路由方法,其特征在于,包括:
识别出每通历史会话的意图标签,从而将所述历史会话路由至对应的咨询单元;
根据在每个咨询单元中每种意图标签的出现频次,从所述历史会话中识别出会话负样本;
通过所述会话负样本构建会话正样本,并基于所述会话负样本和所述会话正样本重新训练路由模型;
将重新训练后的路由模型部署到线上,并采用所述重新训练后的路由模型将当前会话路由至目标咨询单元。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,识别出每通历史会话的意图标签,从而将所述历史会话路由至对应的咨询单元,包括:
对于每通历史会话,将用户与客服的多条会话短文本输入文本概要模型,以输出会话长文本;其中,所述会话长文本由权重靠前的若干条会话短文本组成,且所述若干条会话短文本按照时间由早到晚的顺序排列;
将所述会话长文本输入文本分类模型,以输出每种意图标签的概率,将概率最大的意图标签作为所述会话长文本的意图标签;
根据所述意图标签与咨询单元的映射关系,将所述历史会话路由至所述意图标签对应的咨询单元;其中,每个意图标签对应于一个咨询单元。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据在每个咨询单元中每种意图标签的出现频次,从所述历史会话中识别出会话负样本,包括:
对于每个咨询单元,计算在所述咨询单元中每种意图标签的出现频次,筛选出频次最低的至少一种意图标签或者频次低于频次阈值的意图标签,从而识别出疑似路由错误的历史会话;
根据所述疑似路由错误的历史会话在其他咨询单元的匹配结果,识别出会话负样本。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述疑似路由错误的历史会话在其他咨询单元的匹配结果,识别出会话负样本,包括:
判断是否能够在其他咨询单元中匹配出所述疑似路由错误的历史会话的意图标签;
若是,则将所述疑似路由错误的会话识别为确认路由错误的会话,将所述确认路由错误的会话及其意图标签、所述咨询单元作为会话负样本存储到样本池中;
若否,则将所述疑似路由错误的会话识别为路由正确的会话。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述咨询单元与所述其他咨询单元之间存在至少一种相同的属性;其中,所述至少一种相同的属性包括品类和/或用户属性。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,识别出每通历史会话的意图标签,从而将所述历史会话路由至对应的咨询单元之前,还包括:
将用户与客户的会话短文本作为输入,所述会话短文本的权重作为输出,训练长短期记忆神经网络模型,从而得到文本概要模型。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,识别出每通历史会话的意图标签,从而将所述历史会话路由至对应的咨询单元之前,还包括:
将会话长文本作为输入,所述会话长文本的意图标签作为输出,训练分布式梯度增强模型,从而得到文本分类模型。
8.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述会话正样本包括:所述确认路由错误的会话及其意图标签、所述其他咨询单元。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述会话负样本和所述会话正样本重新训练路由模型,包括:
对于每个样本,将所述样本中用户第一句话的意图标签、用户的属性特征、咨询单元的属性特征和咨询单元标识作为输入,将样本结果作为输出,重新训练路由模型;
其中,所述样本结果包括:正或者负。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,采用所述重新训练后的路由模型将当前会话路由至目标咨询单元,包括:
将所述当前会话的用户第一句话的意图标签、用户的属性特征、各个咨询单元的属性特征和各个咨询单元标识输入到所述重新训练后的路由模型中,以输出各个咨询单元对应的分配正确的概率;
将所述当前会话路由至分配正确的概率最高的目标咨询单元。
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