[发明专利]一种基于多元语义融合的金牌话术推荐方法及装置

权利要求书

1.一种基于多元语义融合的金牌话术推荐方法，其特征在于，包括：

步骤1：对历史对话、当前轮次的用户问题、以及用户属性进行分词和词向量初始化操作；

步骤2：基于层次语义编码机制和用户属性编码机制，对初始化操作结果进行对话语义编码以及用户属性语义编码，并获取对应的语义表示；

步骤3：对编码结果进行融合，得到融合后的语义表示，并与金牌话术库中每条话术的语义表示进行匹配，得到话术的推荐结果；

所述步骤2：基于层次语义编码机制和用户属性编码机制，对初始化操作结果进行对话语义编码以及用户属性语义编码，包括：

基于层次语义编码机制对所述对话的词嵌入序列进行处理，得到历史对话以及当前话语对应的隐藏语义表示，生成对话语义编码；

基于用户属性编码机制对所述用户属性的词嵌入序列进行处理，得到用户属性信息的隐藏语义表示，生成用户属性语义编码；

基于层次语义编码机制对所述对话语义进行处理，包括：

基于双向长短期记忆网络构建词级别编码器，输入得到的每条历史对话的词嵌入表示序列和当前轮次用户问题对应的词嵌入表示序列，为每条语句单独进行词级别的上下文语义编码，并将前向编码和后向编码对应的最后一个隐藏表示拼接，作为语句的隐藏表示；

基于双向长短期记忆网络构建句子级别编码器，输入得到的每条历史话语和当前用户问题对应的语句隐藏向量表示，进行句子级别的上下文语义编码，并将句子级别前向编码和后向编码对应的最后一个隐藏表示拼接，作为历史对话的整体语义表示；

其中，层次语义编码机制是由词级别编码器和句子级别编码器构建成的；

所述步骤3：对编码结果进行融合，得到融合后的语义表示，并与金牌话术库中每条话术的语义表示进行匹配，得到话术的推荐结果，包括：

将历史对话隐藏表示和当前话语隐藏表示、以及用户属性的隐藏表示进行拼接，然后采用前馈神经网络层进行语义融合，生成多元语义表示；

将融合后的多元语义表示与金牌话术库中每条现存话术的语义表示进行余弦相似度的计算，并对相似度进行归一化，得到每条话术对应的推荐概率；

基于计算的推荐概率，选取最大的概率值对应的金牌话术作为推荐结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于多元语义融合的金牌话术推荐方法，其特征在于，所述步骤1：对历史对话、当前轮次的用户问题、以及用户属性进行分词和词向量初始化操作，包括：

基于预设分词工具包，将历史对话、当前轮次的用户问题、以及用户属性作为输入文本并进行分词处理，得到对应的词序列；

采用预训练的词向量对所述词序列中每个词的嵌入表示进行初始化。

3.根据权利要求1所述的一种基于多元语义融合的金牌话术推荐方法，其特征在于，基于用户属性编码机制对所述用户属性语义进行处理，包括：

获取与用户属性对应的词嵌入序列，采用平均池化的方式得到每条用户属性的表示；

将所有用户属性的表示进行拼接，并输入由前馈神经网络构建的用户属性编码机制，输出融合全部用户属性的隐藏语义表示。

4.根据权利要求1所述的一种基于多元语义融合的金牌话术推荐方法，其特征在于，得到话术的推荐结果之后，还包括：

实时获取所述步骤1、步骤2与步骤3处理过程中的参数信息；

基于所述参数信息，构建相应均方误差损失函数；

根据所述均方误差损失函数，对所述参数信息进行参数优化，得到优化信息，并将所述优化信息对原始参数信息进行替换，生成优化参数。

5.一种基于多元语义融合的金牌话术推荐装置，其特征在于，包括：

前台会话获取进程，用于在客服对话过程中，实时获取当前对话轮次的用户问题、历史轮次的对话数据以及用户属性信息，并将获取的数据传输给后台金牌话术推荐进程，发送话术推荐方法的调用请求；

前台可视化进程，用于接收后台金牌话术推荐进程发送的推荐结果，并将结果显示在前台的可视化页面中，为客服人员提供话术参考；

后台金牌话术推荐进程，接收前台会话获取进程发送的用户问题、历史会话数据和用户属性信息，根据权利要求1-4任一项所述方法对这些信息进行语义编码与语义融合，并将融合后的语义表示与金牌话术库中每条话术的语义表示进行匹配，计算每条话术对应的推荐概率，筛选概率最高的话术作为推荐结果，发送给前台可视化进程。