[发明专利]一种信息回复方法、装置、介质

说明书

本申请公开了一种信息回复方法、装置、介质，包括：获取用户输入的问题信息；调用语义相似度模型对问题信息进行向量化处理以获取向量信息，以便于完成后续的查找和处理工作，其中，语义相似度模型为根据历史对话训练的模型。从问题匹配库中查找与向量信息相似的历史问题信息，并获取与历史问题信息所对应的历史回答信息和/或参考文档，以为回复用户问题提供参考。根据历史回答信息和/或参考文档生成回复信息，以回复客户提问。由此可见，本申请所提供的信息回复方法，通过获取与问题信息相似的历史问答数据以生成回复信息，无需人工查找文档和回复，提高回复消息的速度并降低所需要的人力，从而以降低客户等待时间和提高客户的咨询体验。

技术领域

本申请涉及神经网络领域，特别是涉及一种信息回复方法、装置、介质。

背景技术

当在线客服(例如：财税线上客服)收到用户在线咨询的问题后，通常会根据自己对问题的理解到文档中查找答案，并将文档编辑后发送给用户。但这一过程会要消耗大量的人力，效率较低；且客服查找资料的速度较慢，导致客户等待时间过长，会影响客户的咨询体验。

由此可见，如何提供一种高效快速的信息回复方法，以降低客户等待时间和提高客户的咨询体验，是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种信息回复方法、装置、介质，以为用户提供更好的咨询体验和降低人力的消耗。

为解决上述技术问题，本申请提供了一种信息回复方法，包括：

获取用户输入的问题信息；

调用语义相似度模型对所述问题信息进行向量化处理以获取向量信息，所述语义相似度模型为根据历史对话训练的模型；

从问题匹配库中查找与所述向量信息相似的历史问题信息，并获取与所述历史问题信息所对应的历史回答信息和/或参考文档；

根据所述历史回答信息和/或所述文档生成回复信息。

优选的，所述获取用户输入的问题信息包括：

获取所述问题信息；

对所述问题信息进行清洗和过滤，以获取用户关键问题。

优选的所述问题匹配库为根据历史问题信息、所述历史回答信息和所述参考文档预先构建的数据库，具体为：

对所述历史问题信息进行处理，以获取历史用户关键问题；

对所述历史问题信息、所述历史用户关键问题、所述历史回答信息和所述参考文档进行向量化处理以获取历史问题向量、历史关键问题向量、历史回答向量和/或参考文档向量；

计算各所述历史关键问题向量、所述历史回答向量间的相似度，并根据所述相似度确定各向量间的对应关系；

根据所述对应关系构建所述问题匹配库。

优选的，所述根据所述历史回答和所述参考文档生成回复信息包括：

将所述问题信息和所述参考文档输入阅读理解模型中，以生成所述回复信息。

优选的，所述阅读理解模型为根据所述问题匹配库中信息训练得到的模型，具体为：

获取所述问题匹配库中的所述历史关键问题向量、所述历史回答向量、所述参考文档向量；

将所述历史关键问题向量、所述历史回答向量、所述参考文档向量输入所述阅读理解模型以完成模型训练任务。

优选的，所述计算各所述历史关键问题向量、所述历史回答向量间的相似度，并根据所述相似度确定各向量间的对应关系，具体为：