[发明专利]针对图像的应答方法和装置在审
申请号: | 202111349426.4 | 申请日: | 2021-11-15 |
公开(公告)号: | CN114022890A | 公开(公告)日: | 2022-02-08 |
发明(设计)人: | 王阳阳 | 申请(专利权)人: | 京东科技信息技术有限公司 |
主分类号: | G06V30/413 | 分类号: | G06V30/413 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100176 北京市大兴区经济*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 针对 图像 应答 方法 装置 | ||
本公开的实施例公开了针对图像的应答方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:响应于确定接收到图像,从预设图像类别集中确定图像所属的图像类别;从确定的图像类别对应的预设意图类别集中确定图像对应的意图类别;根据确定的意图类别确定应答信息,以及发送应答信息。该实施方式实现了有助于提升应答信息的准确性。
技术领域
本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及针对图像的应答方法和装置。
背景技术
随着人工智能的快速发展,智能客服也逐渐出现在了各种各领域。如电商平台、在线教育平台、咨询系统等等。智能客服的出现在一定程度上释放了人力,节省了人工成本。
在智能客服的实际应用中,用户除了发送文本信息之外,还经常会发送各种图像。这些图像可能包含如快递信息、商品信息、页面截图、订单相关截图等等。对于用户发送的这些图像信息的应答是智能客服需要解决的问题之一。
现有的针对图像的应答方法主要包括向用户发送高频反问问题来作为应答信息,或者结合用户输入的文本信息利用多模态识别算法来生成应答信息。由于实际的应用场景多种多样且用户发送的图像种类非常多,导致现有的多模态识别方法所需的训练数据比较难构建,从而影响后续的应答效果。
发明内容
本公开的实施例提出了针对图像的应答方法和装置。
第一方面,本公开的实施例提供了一种针对图像的应答方法,该方法包括:响应于确定接收到图像,从预设图像类别集中确定图像所属的图像类别;从确定的图像类别对应的预设意图类别集中确定图像对应的意图类别;根据确定的意图类别确定应答信息,以及发送应答信息。
第二方面,本公开的实施例提供了一种针对图像的应答装置,该装置包括:图像类别确定单元,被配置成响应于确定接收到图像,从预设图像类别集中确定图像所属的图像类别;意图类别确定单元,被配置成从确定的图像类别对应的预设意图类别集中确定图像对应的意图类别;应答单元,被配置成根据确定的意图类别确定应答信息,以及发送应答信息。
第三方面,本公开的实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:一个或多个处理器;存储装置,用于存储一个或多个程序;当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
第四方面,本公开的实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
本公开的实施例提供的针对图像的应答方法和装置,通过在确定接收到图像后,先对图像进行分类,然后再基于图像具体所属的图像类别确定图像发送者的意图类别,进而确定对应的应答信息,实现一种多层次的图像应答方法。而且由于第一层的图像分类,可以直接缩小发送者的意图类别至图像具体所属的图像类别对应的意图类别,从而有助于提升后续意图类别识别的准确性,进而有助于提升应答信息的准确性。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
图2是根据本公开的针对图像的应答方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本公开的实施例的针对图像的应答方法的一个应用场景的示意图;
图4a是针对订单截图进行应答的流程示意图;
图4b是针对物品信息截图进行应答的流程示意图;
图5是根据本公开的针对图像的应答装置的一个实施例的结构示意图;
图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
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