本發(fā)明涉及智能問答,特別是涉及一種保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。
背景技術(shù):
1、保險(xiǎn)用戶在辦理保險(xiǎn)業(yè)務(wù)(如保險(xiǎn)產(chǎn)品或理賠流程或保單信息)時(shí)有可能提出各種各樣的問題。隨著人工智能的發(fā)展,傳統(tǒng)的人工客服往往面臨工作量大、效率低的問題,難以及時(shí)對用戶發(fā)送的對話信息作出及時(shí)應(yīng)答。
2、在相關(guān)技術(shù)中,可以通過智能問答系統(tǒng)對用戶的問題作出相應(yīng)的應(yīng)答。但是,智能問答系統(tǒng)通常只能處理簡單的查詢和問題,對于復(fù)雜的保險(xiǎn)相關(guān)問題難以準(zhǔn)確應(yīng)答,存在應(yīng)答準(zhǔn)確性低的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明提供了一種保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答方法及裝置,以解決上述現(xiàn)有技術(shù)中應(yīng)答準(zhǔn)確性低的技術(shù)問題。
2、為此,本發(fā)明提出了一種保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答方法,可以基于目標(biāo)意圖識(shí)別模型得到用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息,并通過用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息得到目標(biāo)答案數(shù)據(jù),從而可以準(zhǔn)確回答用戶的問題,提高了答案數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。
3、本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提出一種保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答裝置。
4、為達(dá)上述目的,本發(fā)明一方面提出一種保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答方法,所述方法包括:
5、獲取用戶輸入的問題數(shù)據(jù);
6、將所述問題數(shù)據(jù)輸入到目標(biāo)意圖識(shí)別模型,得到所述用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息;
7、基于所述對話意圖,確定對應(yīng)的回復(fù)模板;
8、基于所述關(guān)鍵信息與知識(shí)圖譜,確定所述問題數(shù)據(jù)的初始答案數(shù)據(jù);
9、基于所述回復(fù)模板和所述初始答案數(shù)據(jù),得到所述問題數(shù)據(jù)的目標(biāo)答案數(shù)據(jù)。
10、本發(fā)明實(shí)施例的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答方法還可以具有以下附加技術(shù)特征:
11、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,所述將所述問題數(shù)據(jù)輸入到目標(biāo)意圖識(shí)別模型,得到所述用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息之前,所述方法還包括:
12、獲取用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集;
13、基于預(yù)設(shè)比例,將所述數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集;
14、利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對初始意圖識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的意圖識(shí)別模型;
15、利用所述測試數(shù)據(jù)集對所述訓(xùn)練完成的意圖識(shí)別模型進(jìn)行測試調(diào)優(yōu),得到目標(biāo)意圖識(shí)別模型。
16、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,所述利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對初始意圖識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到訓(xùn)練完成的意圖識(shí)別模型,包括:
17、將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至初始意圖識(shí)別模型中,得到預(yù)測對話意圖和預(yù)測關(guān)鍵信息;
18、基于所述預(yù)測對話意圖和預(yù)測關(guān)鍵信息,和真實(shí)對話意圖和真實(shí)關(guān)鍵信息,通過對應(yīng)的損失函數(shù)得到對應(yīng)的損失值;
19、基于所述損失值更新所述初始意圖識(shí)別模型中的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),直至所述初始意圖識(shí)別模型收斂,或者,對所述網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)次數(shù)時(shí),得到訓(xùn)練完成的意圖識(shí)別模型。
20、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,所述初始意圖識(shí)別模型包括輸入層、編碼器層、第一輸出層和第二輸出層;所述將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至初始意圖識(shí)別模型中,得到預(yù)測對話意圖和預(yù)測關(guān)鍵信息,包括:
21、所述輸入層對所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到第一特征編碼;
22、所述編碼層對所述第一特征編碼進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,得到第二特征編碼;
23、所述第一輸出層基于所述第二特征編碼,得到預(yù)測對話意圖;
24、所述第二輸出層基于所述第二特征編碼,得到預(yù)測關(guān)鍵信息。
25、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,所述編碼器層由多個(gè)相同的編碼器堆疊而成,其中,所述編碼器包括多頭注意力層、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層和殘差連接層;所述編碼層對所述第一特征編碼進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,得到第二特征編碼,包括:
26、將所述第一特征編碼分別輸入多頭注意力層中,得到多個(gè)第三特征編碼;
27、將所述多個(gè)第三特征編碼通過拼接和線性變換得到第四特征編碼;
28、將所述第四特征編碼與所述第一特征編碼輸入所述殘差連接層進(jìn)行殘差連接,并對殘差的結(jié)果進(jìn)行歸一化得到第五特征編碼;
29、將所述第五特征編碼輸入所述前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到第六特征編碼;
30、將所述第六特征編碼與所述第五特征編碼輸入所述殘差連接層進(jìn)行殘差連接,并對殘差的結(jié)果進(jìn)行歸一化得到第七特征編碼,重復(fù)上述步驟,將最后一個(gè)編碼器的輸出確定為第二特征編碼。
31、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,基于所述關(guān)鍵信息與知識(shí)圖譜,確定所述問題數(shù)據(jù)的初始答案數(shù)據(jù)之前,所述方法還包括:
32、獲取所述用戶的用戶數(shù)據(jù);
33、基于所述關(guān)鍵信息,獲取所述問題數(shù)據(jù)的相關(guān)數(shù)據(jù);
34、基于所述用戶數(shù)據(jù)和所述相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建知識(shí)圖譜。
35、在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中,基于所述用戶數(shù)據(jù)和所述相關(guān)數(shù)據(jù),構(gòu)建知識(shí)圖譜,包括:
36、對所述用戶數(shù)據(jù)和所述相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體識(shí)別與關(guān)系抽取,構(gòu)建實(shí)體語料庫;
37、基于所述實(shí)體語料庫中的實(shí)體數(shù)據(jù),確定所述實(shí)體數(shù)據(jù)的屬性特征;
38、基于所述實(shí)體語料庫和屬性特征,構(gòu)建知識(shí)圖譜。
39、為達(dá)上述目的,本發(fā)明另一方面提出一種保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答裝置,所述裝置包括:
40、獲取模塊,用于獲取用戶輸入的問題數(shù)據(jù);
41、意圖識(shí)別模塊,用于將所述問題數(shù)據(jù)輸入到目標(biāo)意圖識(shí)別模型,得到所述用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息;
42、第一確定模塊,用于基于所述對話意圖,確定對應(yīng)的回復(fù)模板;
43、第二確定模塊,用于基于所述關(guān)鍵信息與知識(shí)圖譜,確定所述問題數(shù)據(jù)的初始答案數(shù)據(jù);
44、第三確定模塊,用于基于所述回復(fù)模板和所述初始答案數(shù)據(jù),得到所述問題數(shù)據(jù)的目標(biāo)答案數(shù)據(jù)。
45、本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提出一種電子設(shè)備,包括:
46、至少一個(gè)處理器;以及
47、與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器;其中,
48、所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令,所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行,以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行前述一方面中任一項(xiàng)所述的方法。
49、本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提出一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì),其中,計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令;所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行后使計(jì)算機(jī)執(zhí)行前述一方面中任一項(xiàng)所述的方法。
50、本發(fā)明實(shí)施例的保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的智能問答方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),獲取用戶輸入的問題數(shù)據(jù);將問題數(shù)據(jù)輸入到目標(biāo)意圖識(shí)別模型,得到用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息;基于對話意圖,確定對應(yīng)的回復(fù)模板;基于關(guān)鍵信息與知識(shí)圖譜,確定問題數(shù)據(jù)的初始答案數(shù)據(jù);基于回復(fù)模板和初始答案數(shù)據(jù),得到問題數(shù)據(jù)的目標(biāo)答案數(shù)據(jù)。由此,本發(fā)明基于目標(biāo)意圖識(shí)別模型得到用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息,并通過用戶的對話意圖和關(guān)鍵信息得到目標(biāo)答案數(shù)據(jù),從而可以準(zhǔn)確回答用戶的問題,提高了答案數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。
51、本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出,部分將從下面的描述中變得明顯,或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。