[发明专利]答复语句生成方法、装置、计算机设备和存储介质在审
申请号: | 202111301495.8 | 申请日: | 2021-11-04 |
公开(公告)号: | CN114116998A | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 佘丽丽;毛宇;张云云;夏海兵;张文锋;王福海 | 申请(专利权)人: | 招联消费金融有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/335;G06F40/211;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 魏宇星 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 答复 语句 生成 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种答复语句生成方法,其特征在于,所述方法包括:
获取属于当前会话中的待回复问题和在所述待回复问题之前产生的上文对话内容;
从预先构建的高频问答库中,筛选与所述待回复问题匹配的多个答案,得到答案集合;所述高频问答库中存储使用频率满足高频条件的问题答案对;
针对所述答案集合中的每个答案,将所述答案分别与所述上文对话内容和所述待回复问题中的每个语句进行匹配,得到每个所述答案在已产生的对话内容中对应的匹配信息;
根据所述匹配信息,从所述答案集合中筛选出与所述待回复问题对应的目标答案,作为所述当前会话中所述待回复问题的答复语句。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从预先构建的高频问答库中,筛选与所述待回复问题匹配的多个答案,得到答案集合包括:
分别计算所述高频问答库的问题与所述待回复问题的相似度值;
根据相似度值的大小对所述高频问答库的问题进行排序;
根据排序结果从所述高频问答库中的问题中,筛选所述待回复问题对应的至少一个参考问题;筛选出的所述参考问题与所述待回复问题之间的相似度,大于所述高频问答库中未被筛选的问题与所述待回复问题之间的相似度;
获取各所述所述参考问题在所述高频问答库中对应的答案,得到答案集合。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述高频问答库的预先构建步骤包括:
基于历史对话数据得到问答数据集合,所述问答数据集合包括一一对应的问题和答案;
从所述问答数据集合中选取预设数量的第一问题;
针对每个所述第一问题,从所述问答数据集合的未被选取的问题中,筛选与所述第一问题相似度大于预设第一阈值的至少一个第二问题,得到第二问题集合;
分别确定各所述第二问题在所述第二问题集合中出现的概率;
针对概率大于预设概率阈值的每个第二问题,将所述第二问题以及对应的每个不同的答案作为一组数据存储至所述高频问答库。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述答案集合中的每个答案,将所述答案分别与所述上文对话内容和所述待回复问题中的每个语句进行匹配,得到每个所述答案在已产生的对话内容中对应的匹配信息包括:
针对所述答案集合中的每个答案,将所述答案与所述上文对话内容和所述待回复问题输入训练好的语句匹配模型,以基于所述语句匹配模型将所述答案分别与所述上文对话内容和所述待回复问题中的每个语句进行匹配,得到每个所述答案在已产生的对话内容中对应的匹配信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述语句匹配模型的训练步骤包括:
基于历史对话数据获取正样本的集合;所述正样本包括样本问题、样本上文对话内容和所述样本问题的正确答案;所述样本上文对话内容是在所述样本问题所属会话中,位于所述样本问题之前的对话内容;
获取每个所述正样本对应的至少一个负样本,所述负样本包括样本问题、所述样本上文对话内容和所述样本问题的错误答案;
基于每个所述正样本以及对应的负样本训练所述语句匹配模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述获取样本集合的每个正样本对应的至少一个负样本包括:
从所述历史对话数据中,获取与所述样本问题满足相似条件的候选问题;
从所述候选问题中,筛选至少一个与所述样本问题相似度小于预设第二阈值的目标问题;
获取所述目标问题的答案,并将所述目标问题的答案作为所述负样本中的所述样本问题的错误答案。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述匹配信息包括匹配分数;
所述根据所述匹配信息,从所述答案集合中筛选出与所述待回复问题对应的目标答案包括:
根据匹配分数的大小对所述答案集合中的答案进行排序;
根据排序结果,从所述答案集合中选取与所述待回复问题对应的目标答案;所述目标答案的匹配分数大于所述答案集合中未被选取的答案的匹配分数。
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