智能客服中交互式问句语义理解方法技术
【技术实现步骤摘要】
智能客服中交互式问句语义理解方法
本专利技术涉及语义识别
，尤其涉及一种智能客服中交互式问句语义理解方法。
技术介绍
经统计目前电商网站的订单数与咨询用户数的比例大约4％左右，不同类型的电商网站该比例会有所差异，但总体从该比率中可以看出电商网站客服的成本压力巨大，而且随着业务的持续发展、订单数的规模增长，客服的成本也将会变得越来越高，极大制约着电商成本控制，因此电商智能客服系统研究开发极为迫切。语义理解本身很难定义，当前实现真正语义理解还是遥不可及的。目前的语义理解主要做的工作是提取信息中的统计特征和规则等进一步缩小信息处理范围，而这些还远远无法达到学习与理解一段文本所表示的语义内容。当前交互式问答处理研究比较热门的主要是基于深度学习，使用word-embedding、seq2seq、注意力机制以及神经图灵机等实现自然语言处理，然而这些方法截至目前还无法控制系统的回答，无法处理交互式问答的逻辑处理。
技术实现思路
本专利技术提供一种智能客服中交互式问句语义理解方法，用以解决现有智能客服中语义理解准确度较低的问题，以确保智能客服与客户会话的连贯性。为了解决上述问题...
【技术保护点】
智能客服中交互式问句语义理解方法，其特征在于，包括如下步骤：对当前智能客服与客户的会话内容进行上下文语境表示，所述上下文语境表示包括事件表示与语境表示；根据所述上下文语境表示构造对话语义事件图；根据智能客服与客户的多段会话语料构造业务逻辑树；根据确定有限状态自动机构建订单状态机；根据所述语义事件图从所述业务逻辑树中选择逻辑决策分支；根据所述逻辑决策分支以及订单状态机向所述智能客服返回语义处理模板，并进行语义表达生成。
【技术特征摘要】
2017.11.17 CN 20171114316921.智能客服中交互式问句语义理解方法，其特征在于，包括如下步骤：对当前智能客服与客户的会话内容进行上下文语境表示，所述上下文语境表示包括事件表示与语境表示；根据所述上下文语境表示构造对话语义事件图；根据智能客服与客户的多段会话语料构造业务逻辑树；根据确定有限状态自动机构建订单状态机；根据所述语义事件图从所述业务逻辑树中选择逻辑决策分支；根据所述逻辑决策分支以及订单状态机向所述智能客服返回语义处理模板，并进行语义表达生成。2.根据权利要求1所述的智能客服中交互式问句语义理解方法，其特征在于，对当前智能客服与客户的会话内容进行上下文语境表示之前还包括如下步骤：1-1)建立多种智能客服与客户的会话主题类别，所述对话主题类别包括订单、账户、优惠券、商品、其他；1-2)判断当前智能客服与客户的会话主题是否属于订单类别，若否，则退出语义理解流程并返回不可理解状态。3.根据权利要求1所述的智能客服中交互式问句语义理解方法，其特征在于，对当前智能客服与客户的会话内容进行上下文语境表示的具体步骤包括：2-1)采用事件e对当前智能客服与客户的会话内容进行事件表示，事件e采用如下所示的六元组表示：e＝(S,A,O,P,U,L)式中S表示施事者，A表示动作，O表示对象，P表示断言，U表示语态，L表示限制；2-2)采用语境Ccontext对当前智能客服与客户的会话内容进行语境表示，语境Ccontext采用如下所示的三元组表示：Ccontext＝(T,F,Q)式中T表示当前智能客服与客户会话的主题，F表示当前客户的情绪状态，Q表示由已发生的事件集内容所构成的对话语义事件图。4.根据权利要求3所述的智能客服中交互式问句语义理解方法，其特征在于，根据所述上下文语境表示构造对话语义事件图的具体步骤包括：3-1)使用电商本体信息和泛化语义构造领域分词词典，对当前智能客服与客户会话中客户的问句部分进行泛化表示；3-2)使用HanLP的CRF分词功能对经泛化表示的所述问句进行解析以生成语法分析树；3-3)提取所述语法分析树中的实体信息，使用电商本体语料库对所述实体信息进行消歧处理，并对所述实体信息进行语义泛化处理；3-4)遍历所述语法分析树中的动作，围绕一动作A通过所述语法分析树把与所述动作A对应的施事者S、对象O从所述事件e中提取出以构建事实语义图，将事实语义图的实体映射到电商本体语料库中的实体，以把事实语义图合并入对话语义事件图Q中；3-5)把没有被生成事件处理的主语部分信息对照电商本体语料库，作为属性信息值插入知识图谱；3-6)重复上述步骤3-4)、步骤3-5)。5.根据权利要求4所述的智能客服中交互式问句语义理...
【专利技术属性】
技术研发人员：章振增，谭明，
申请(专利权)人：康成投资中国有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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