[发明专利]外呼机器人回复话术的生成方法和装置、设备及介质

权利要求书

1.一种外呼机器人回复话术的生成方法，其特征在于，包括：

响应于用户的对话请求，获取用户的对话请求文本和预先聚类得到的多个聚类簇，其中，所述多个聚类簇的各个聚类簇中包括一个或多个语料句子；

基于所述各个聚类簇中的一个或多个语料句子，将所述对话请求文本与所述各个聚类簇做相似度计算，选取相似度满足预设条件的聚类簇作为目标聚类簇；

从预先生成的回复句子集合中选取与所述目标聚类簇对应的目标回复句子，作为所述对话请求文本的回复话术。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤聚类得到多个聚类簇：

获取历史对话文本数据；

从历史对话文本数据提取多个语料句子；

将所述多个语料句子输入预先训练的语义相似度句向量模型，输出所述多个语料句子中各个语料句子的句向量；

根据所述各个语料句子的句向量，对所述多个语料句子进行聚类处理，得到多个聚类簇。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下步骤训练语义相似度句向量模型：

获取预先标注的样本句子对；

将所述样本句子对输入初始的语义相似度句向量模型，对所述初始的语义相似度句向量模型进行训练，得到训练的语义相似度句向量模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述样本句子对输入初始的语义相似度句向量模型，对所述初始的语义相似度句向量模型进行训练，得到训练的语义相似度句向量模型，包括：

将所述样本句子对输入初始的语义相似度句向量模型，得到所述样本句子对中两个句子各自的向量，通过计算两个句子的向量的差值的绝对值对两个句子的向量提取交叉特征，并和两个句子的向量连接到一起进入融合层，融合两个句子的关联表示，最后接一个全连接层进行二分类得到预测结果；

基于预测结果与所述样本句子对的标注内容对所述初始的语义相似度句向量模型进行训练，对所述初始的语义相似度句向量模型的参数进行调整更新，得到训练的语义相似度句向量模型。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，基于所述各个聚类簇中的一个或多个语料句子，将所述对话请求文本与所述各个聚类簇做相似度计算，选取相似度满足预设条件的聚类簇作为目标聚类簇，包括：

从所述各个聚类簇中的一个或多个语料句子中选取一个聚类中心句子；

将所述对话请求文本与所述各个聚类簇的聚类中心句子输入预先训练的语义相似度句向量模型，得到所述对话请求文本与所述各个聚类簇的聚类中心句子各自的句向量；

根据所述对话请求文本与所述各个聚类簇的聚类中心句子各自的句向量，计算所述对话请求文本与所述各个聚类簇的相似度，选取相似度满足预设条件的聚类簇作为目标聚类簇。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述对话请求文本与所述各个聚类簇的聚类中心句子各自的句向量，计算所述对话请求文本与所述各个聚类簇的相似度，选取相似度满足预设条件的聚类簇作为目标聚类簇，包括：

根据所述对话请求文本与所述各个聚类簇的聚类中心句子各自的句向量，计算所述对话请求文本的句向量与所述各个聚类簇的聚类中心句子的句向量两两向量的余弦相似度值，选取最大余弦相似度值对应的聚类簇作为目标聚类簇。

7.一种外呼机器人回复话术的生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于响应于用户的对话请求，获取用户的对话请求文本和预先聚类得到的多个聚类簇，其中，所述多个聚类簇的各个聚类簇中包括一个或多个语料句子；

选取模块，用于基于所述各个聚类簇中的一个或多个语料句子，将所述对话请求文本与所述各个聚类簇做相似度计算，选取相似度满足预设条件的聚类簇作为目标聚类簇；

回复话术生成模块，用于从预先生成的回复句子集合中选取与所述目标聚类簇对应的目标回复句子，作为所述对话请求文本的回复话术。