基于人工智能的服务排序方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于人工智能的服务排序方法和装置。所述方法包括：获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列；将查询式输入至需求分析模块中，获取各需求分析模块输出的需求特征值；将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中；将下游服务结果队列输入至服务排序模型中，并根据服务排序模型输出的与各下游服务对应的模型评分，对各下游服务进行排序。本发明专利技术实施例的技术方案通过排序阶段的特征组织方式，对服务进行了划分，对于异源数据的排序问题，提出了解决方案，将不同类型的服务归类，使得部分特征可比，可以实现对查询式的刻画更加精准，进而使得最终选取的服务更加贴近用户实际需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及信息处理技术，尤其涉及一种基于人工智能的服务排序方法和装置。
技术介绍
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着人工智能技术的不断发展，智能交互系统应运而生。典型的智能交互系统包括安装于苹果手机中的“Siri”(苹果语音助手)或者百度公司的人工智能机器人秘书“度秘”等，这类智能交互系统使得用户可以使用自然语言的形式与系统交流。与传统的搜索引擎不同，该智能交互系统会给出少量精准的答案，而不是多个网页来满足用户。通用领域的智能交互系统下游会有多种服务来满足用户的需求，需要有一个排序方法，将最能满足用户需求的一个服务提供给用户；这些服务多源异构同时呈现结果较少的特点给排序系统的设计带来较大的难度，与传统搜索引擎的网页排序技术存在显著差异。在现有技术中，通用领域的智能交互系统，一般利用规则的方式，分析用户输入查询的类型，然后指定服务来满足用户需求。现有技术的主要缺陷在于：当通用领域智能交互系统利用规则进行服务排序时，如果多个下游服务都能满足所定义的规则，系统会强制指定使用某个服务的返回结果，导致其他服务好的结果无法展现。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于人工智能的服务排序方法和装置，以优化现有的基于智能交互系统的服务排序技术，提高智能交互系统返回的下游服务对用户实际需求的命中率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的服务排序方法，包括：获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列；将所述查询式输入至至少两个需求分析模块中进行需求分析，获取各所述需求分析模块输出的需求特征值；将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中，以使不同需求分析模块输出的需求特征值具有不同的需求权值；将所述下游服务结果队列输入至所述服务排序模型中，并根据所述服务排序模型输出的与各下游服务对应的模型评分，对所述各下游服务进行排序。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于人工智能的服务排序装置，包括：下游服务结果队列获取模块，用于获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列；需求特征值获取模块，用于将所述查询式输入至至少两个需求分析模块中进行需求分析，获取各所述需求分析模块输出的需求特征值；特征组织输入模块，用于将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中，以使不同需求分析模块输出的需求特征值具有不同的需求权值；下游服务排序模块，用于将所述下游服务结果队列输入至所述服务排序模型中，并根据所述服务排序模型输出的与各下游服务对应的模型评分，对所述各下游服务进行排序。本专利技术实施例提供的基于人工智能的服务排序方法及装置，在获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列之后，将所述查询式输入至至少两个需求分析模块中进行需求分析，获取各所述需求分析模块输出的需求特征值；将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中；最后将所述下游服务结果队列输入至所述服务排序模型中，并根据所述服务排序模型输出的与各下游服务对应的模型评分，对所述各下游服务进行排序，通过排序阶段的特征组织方式，对服务进行了划分，对于异源数据的排序问题，提出了解决方案，将不同类型的服务归类，使得部分特征可比，可以实现对查询式的刻画更加精准，进而使得最终选取的服务更加贴近用户实际需求。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的一种基于人工智能的服务排序方法的流程图；图2是本专利技术实施例一提供的一种将需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中的方法的流程图；图3是本专利技术实施例二提供的一种基于人工智能的服务排序方法的流程图；图4是本专利技术实施例三提供的一种基于人工智能的服务排序方法的流程图；图5是本专利技术实施例四提供的一种基于人工智能的服务排序装置的结构图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种基于人工智能的服务排序方法的流程图，该方法可以由基于人工智能的服务排序装置执行，该装置可由软件和/或硬件实现，并一般可集成于智能交互系统(例如，度秘)的后台服务器中。如图1所示，本实施例的方法具体包括：110、获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列。在本实施例中，所述查询式是指用户通过语音或者文字输入的方式向智能交互系统输入的一个或者多个关键词，或者是一个自然句等。针对用户输入的一个查询式，智能交互系统下游会有多个不同类型的服务来满足用户不同类型的需求。举例而言，当用户输入的查询式为“今天天气怎么样”时，智能交互系统的下游有专门的天气服务模块可以用来精准的返回用户所在城市在当前时间下的天气情况，例如：“北京，晴，气温15-28℃”；此外，智能交互系统的下游还有专门的智能聊天模块可以将该查询式作为一个聊天内容，与用户展开聊天交互，例如：“今天天气不错，适合户外运动”；此外，智能交互系统下游还有专门的信息搜索模块，可以基于该查询式进行全网搜索，返回包括“今天天气怎么样”的网页搜索结果等，这些服务一般来说均是异源数据。相应的，当获取用户输入的查询式后，智能交互系统下游会基于该查询式返回下游服务结果队列，在该下游服务结果队列中，包括有一个或者多个可以用来基于该查询式为用户提供返回结果的下游服务。120、将所述查询式输入至至少两个需求分析模块中进行需求分析，获取各所述需求分析模块输出的需求特征值。在本实施例中，所述需求分析模块用于计算所述查询式属于设定下游服务的概率值，并将所述概率值作为所述需求特征值。由于下游服务结果队列中的服务为异源数据，因此，仅通过一个需求分析模块无法准确描述查询式属于各个不同服务的需求特征值，因此，需要使用至少两个需求分析模块以准确获取所述查询式的需求特征值。举例而言，一个查询式“我要订外卖”输入至一个需求分析模块后，该需求分析模块输出的需求特征值包括：“外卖：0.9；美食：0.03；电影：0.02；团购：0.01；…”，其表明：该查询式“我要订外卖”属于外卖服务的概率为0.9；属于美食服务的概率为0.03；属于电影服务的概率为0.02；属于团购服务的概率为0.01；…。130、将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人工智能的服务排序方法，其特征在于，包括：获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列；将所述查询式输入至至少两个需求分析模块中进行需求分析，获取各所述需求分析模块输出的需求特征值；将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中，以使不同需求分析模块输出的需求特征值具有不同的需求权值；将所述下游服务结果队列输入至所述服务排序模型中，并根据所述服务排序模型输出的与各下游服务对应的模型评分，对所述各下游服务进行排序。

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的服务排序方法，其特征在于，包括：获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列；将所述查询式输入至至少两个需求分析模块中进行需求分析，获取各所述需求分析模块输出的需求特征值；将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中，以使不同需求分析模块输出的需求特征值具有不同的需求权值；将所述下游服务结果队列输入至所述服务排序模型中，并根据所述服务排序模型输出的与各下游服务对应的模型评分，对所述各下游服务进行排序。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将各所述需求特征值，按照设定特征组织方式，输入至服务排序模型中包括：预先设定至少两个种类的服务类别；确定与不同服务类别分别对应的需求分析模块，其中，一个需求分析模块对应一个或者多个服务类别；为不同服务类别分配不同的特征位置；根据服务类别与需求分析模块之间的对应关系，以及需求分析模块与需求特征值之间的对应关系，将各所述需求特征值填入与不同服务类别分别对应的特征位置中，以使所述服务排序模型从所述特征位置处提取各所述需求特征值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，预先设定的所述服务类别包括：信息类服务、聊天类服务、笑话类服务以及服务类服务。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：根据新增的下游服务，更新所述需求分析模块；使用更新后的所述需求分析模块，以及保持现有模型参数的所述服务排序模型，对新增下游服务后获取的下游服务结果队列进行评分。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取与用户输入的查询式对应的下游服务结果队列之后，还包括：将所述下游服务结果队列按照服务类别进行分组；按照预设的服务优先级筛选规则，滤除所述分组中优先级低的下游服务，以使每个分组中仅包括一个下游服务。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述各下游服务进行排序之后，还包括：根据排序结果，获取排在首位的下游服务作为目标服务，并获取所述目标服务的目标模型评分；选取设定准确率作为置信度，并根据所述置信度、所述目标模型评分以及准确率与模型评分之间的关系曲线，确定所述目标模型评分是否满足所述置信度；如果所述目标模型评分满足所述置信度，则将所述目标服务基于所述查询式的返回结果提供给所述用户；如果所述目标模型评分不满足所述置信度，则将人工处理模块确定的基于所述查询式的返回结果提供给所述用户；其中，所述准确率与模型评分之间的关系曲线通过设定标注集合确定。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在将所述目标服务基于所述查询式的返回结果，或者人工处理模块确定的基于所述查询式的返回结果提供给所述用户之前，还包括：如果预先设定强制干预规则，则将与所述强制干预规则相匹配的返回结果提供给所述用户；其中，所述强制干预规则用于强制指定提供返回结果的下游服务，和/或确定是否使用所述人工处理模块的返回结果。8.一种基于人工智能的服务排序装置，其特征在于，包括：下游服务结果队列获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡鹏龙，彭志洺，于佃海，佘俏俏，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11