[发明专利]基于多轮对话场景下的回复策略分析方法及装置

说明书

本发明涉及智能决策领域，揭露基于多轮对话场景下的回复策略分析方法，包括：获取基于多轮对话场景下的问诊文本；利用预设的向量转化模型对所述问诊文本进行向量转化，得到文本向量，对所述文本向量进行语义编码，得到语义编码向量；识别所述语义编码向量对应的意图类别，根据所述意图类别，映射出所述问诊文本对应的场景类别，提取所述场景类别的场景标签；将所述语义编码向量、所述意图类别以及所述场景标签进行融合，得到所述问诊文本的融合向量，利用训练好的回复策略识别模型检测所述融合向量的最终回复策略。本发明可以提高策略分析的准确率。

技术领域

本发明涉及智能决策领域，尤其涉及基于多轮对话场景下的回复策略分析方法及装置。

背景技术

多轮对话是一种在用户和终端对话过程中，终端在明确用户意图后，获取必要信息以最终得到明确用户指令的方式，多轮对话的模式通常表现为有问有答的模式，即在对话过程中，终端除了回答用户提出的问题外，也可以向用户发起提问，以便于能够对用户进行更详细的了解，目前多轮对话应用的主要场景是中医线上问诊，目前中医线上问诊是通过多轮对话提取关键词进行匹配，通过关键词获取对应的策略并进行反馈，但是输入的关键词未结合患者所处的场景，进而导致策略分析的准确率较低。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了基于多轮对话场景下的回复策略分析方法，可以提高策略分析的准确率。

第一方面，本发明提供了基于多轮对话场景下的回复策略分析方法，包括：

获取基于多轮对话场景下的问诊文本；

利用预设的向量转化模型对所述问诊文本进行向量转化，得到文本向量，对所述文本向量进行语义编码，得到语义编码向量；

识别所述语义编码向量对应的意图类别，根据所述意图类别，映射出所述问诊文本对应的场景类别，提取所述场景类别的场景标签；

将所述语义编码向量、所述意图类别以及所述场景标签进行融合，得到所述问诊文本的融合向量，利用训练好的回复策略识别模型检测所述融合向量的最终回复策略。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述获取基于多轮对话场景下的问诊文本，包括：

接收用户发出的多轮问诊请求，提取每轮所述问诊请求的问诊信息；

查询每轮所述问诊信息的回复信息，将所述问诊信息和所述回复信息作为所述问诊文本。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用预设的向量转化模型对所述问诊文本进行向量转化，得到文本向量，包括：

对所述问诊文本进行字符切割，得到问诊字符；利用预设的向量转化模型对所述问诊字符进行向量转化，得到问诊字符向量；将所述问诊字符向量按照所述问诊文本的字符顺序进行组合，得到文本向量。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述利用预设的向量转化模型对所述问诊字符进行向量转化，得到问诊字符向量，包括：

利用所述预设的向量转化模型中的位置编码函数对所述问诊字符进行位置编码，得到问诊编码字符；利用所述预设的向量转化模型中的向量转换函数对所述问诊编码字符向量转化，得到问诊字符向量。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述识别所述语义编码向量对应的意图类别，包括：

获取所述语义编码向量的标识信息，计算所述标识信息的权重值；

根据所述权重值得到所述语义编码向量的唯一标识；

根据所述唯一标识，识别出所述语义编码向量对应的意图类别。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述语义编码向量、所述意图类别以及所述场景标签进行融合，得到所述问诊文本的融合向量，包括：