[发明专利]话术推荐方法、装置、客服设备及存储介质

权利要求书

1.一种话术推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一对话信息，并基于知识图谱获取与所述第一对话信息关联的第二对话信息；

调用业务分类模型对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行处理，确定目标业务场景；

获取所述目标业务场景对应的目标节点模型，并调用所述目标节点模型对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行处理，确定所述目标业务场景下的目标节点；

输出所述目标节点关联的话术，所述目标节点关联的话术为所述第一对话信息对应的应答信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于知识图谱获取与所述第一对话信息关联的第二对话信息之前，所述方法还包括：

获取对话数据，所述对话数据包括对话信息、对话信息的属性以及对话信息之间的关联关系；

基于所述对话信息、所述对话信息的属性以及所述对话信息之间的关联关系构建所述知识图谱。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用业务分类模型对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行处理，确定目标业务场景，包括：

对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行特征提取得到特征向量；

调用所述业务分类模型对所述特征向量进行处理，确定所述特征向量在每个候选业务场景下的预测概率；

根据所述每个候选业务场景下的预测概率确定所述目标业务场景。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行特征提取得到特征向量，包括：

基于所述第一对话信息以及所述第二对话信息确定目标对话信息；

对所述目标对话信息进行分词处理得到分词后的目标对话信息，并对所述分词后的目标对话信息进行映射得到词向量；

调用特征提取模型对所述词向量进行特征提取，获取所述特征向量。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一对话信息以及所述第二对话信息确定目标对话信息，包括：

分别获取所述第一对话信息的注意力权重以及所述第二对话信息的注意力权重；

基于所述第一对话信息的注意力权重以及所述第二对话信息的注意力权重对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行处理，确定所述目标对话信息。

6.如权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标业务场景下的目标节点之后，所述方法还包括：

获取目标用户的用户画像信息以及所述用户画像信息对应的产品推荐模型；

调用所述产品推荐模型对所述用户画像信息以及所述目标节点进行处理，得到所述目标节点下的候选产品在评价指标下的目标指标值，根据各个候选产品的目标指标值确定目标产品。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各个候选产品的指标值确定目标产品之后，所述方法还包括：

对所述目标产品进行校验，若校验通过，则通过区块链网络中的共识节点对所述目标产品进行共识验证；

若共识验证通过，则将所述目标产品封装成区块，并将所述区块写入区块链。

8.一种话术推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取第一对话信息，并基于知识图谱获取与所述第一对话信息关联的第二对话信息；

处理单元，用于调用业务分类模型对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行处理，确定目标业务场景；

所述处理单元还用于获取所述目标业务场景对应的目标节点模型，并调用所述目标节点模型对所述第一对话信息以及所述第二对话信息进行处理，确定所述目标业务场景下的目标节点；

输出单元，用于输出所述目标节点关联的话术，所述目标节点关联的话术为所述第一对话信息对应的应答信息。

9.一种客服设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序，所述处理器被配置用于调用所述程序，执行如权利要求1-7任一项所述的话术推荐方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的话术推荐方法。