[发明专利]一种基于Albert模型的商机识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于Albert模型的商机识别方法，其特征是，所述方法包括：

获取私域场景下的对话文本进行预处理获得第一对话文本，其中，所述预

处理包括正则匹配和ID过滤；

将所述第一对话文本转化为第一对话文本特征后输入已训练的Albert模型获得第一分类结果，其中，所述已训练的Albert模型通过私域场景下的对话文本数据训练获得，所述第一分类结果用于判断所述第一对话文本为商机语句或非商机语句。

2.根据权利要求1所述的一种基于Albert模型的商机识别方法，其特征是，所

述已训练的Albert模型通过私域场景下的对话文本数据训练获得包括：

获取私域场景下的对话文本数据进行预处理获得多个对话文本；

将所述多个对话文本拆分成第一对话文本训练集和第一对话文本测试集；

对所述第一对话文本训练集和所述第一对话文本测试集中的商机语句进行标

注，并替换所述商机语句中的商品名称为通配符获得第二对话文本训练集和第二对话文本测试集；

将所述第二对话文本训练集、所述第二对话文本测试集中的每一对话文本转

换为文本特征后输入Albert模型进行训练、测试获得已训练的Albert模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于Albert模型的商机识别方法，其特征是，将

所述商机语句中的商品名称为Goods通配符。

4.根据权利要求2所述的一种基于Albert模型的商机识别方法，其特征是，将

Albert模型的最后隐藏层作为每一对话文本的表示，使用全连接层映射到分类任务上获得所述第一分类结果。

5.一种基于Albert模型的商机识别装置，其特征是，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取私域场景下的对话文本进行预处理获得第一对话文

本，其中，所述预处理包括正则匹配和ID过滤；

第二获取单元，用于将所述第一对话文本转化为第一对话文本特征后输入已训练的Albert模型获得第一分类结果，其中，所述已训练的Albert模型通过私域场景下的对话文本数据训练获得，所述第一分类结果用于判断所述第一对话文本为商机语句或非商机语句。

6.一种电子设备，其特征是，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储

器中存储有至少一条指令、至少一段程序、待码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器执行以实现如权利要求1-4任一项所述的基于Albert模型的商机识别方法。

7.一种计算机可读存储介质，其特征是，所述计算机可读存储介质中存储有

至少一条指令、至少一段程序、待码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器执行以实现如权利要求1-4任一项所述的基于Albert模型的商机识别方法。