【技术实现步骤摘要】
业务服务的处理方法、装置、服务平台及存储介质
本申请涉及电商服务平台
，尤其涉及一种业务服务的处理方法、装置、服务平台及存储介质。
技术介绍
随着大数据和人工智能的发展，各电商的服务平台竞相推出通过语音助手为用户提供业务服务的功能，比如语音助手导购，可以帮助用户节省时间成本，提升购物体验。现有技术中，电商平台的语音助手服务功能，是通过根据人工配置的话术模板，对用户意图进行识别，由于人的认知有限，配置的话术模板包括的样本句式有限，导致对用户意图的识别不够灵活准确。因此，如何有效对用户意图进行分类，以为用户提供相应的业务服务成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本申请提供一种业务服务的处理方法、装置、服务平台及存储介质，以解决现有技术用户语义理解不准确等缺陷。本申请第一个方面提供一种业务服务的处理方法，包括：获取用户请求对应的语义特征数据；基于所述语义特征数据及预先训练的语义理解网络模型，确定用户请求对应的目标业务，所述语义理解网络模型的网络结构包括Hi...
【技术保护点】
1.一种业务服务的处理方法，其特征在于，包括：/n获取用户请求对应的语义特征数据；/n基于所述语义特征数据及预先训练的语义理解网络模型，确定用户请求对应的目标业务，所述语义理解网络模型的网络结构包括Highway神经网络层、mask神经网络层及循环神经网络层；/n基于所述目标业务，为用户提供相应的业务服务。/n
【技术特征摘要】
1.一种业务服务的处理方法，其特征在于，包括：
获取用户请求对应的语义特征数据；
基于所述语义特征数据及预先训练的语义理解网络模型，确定用户请求对应的目标业务，所述语义理解网络模型的网络结构包括Highway神经网络层、mask神经网络层及循环神经网络层；
基于所述目标业务，为用户提供相应的业务服务。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义特征数据包括字特征、词语特征、上下文特征中的至少一种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述语义特征数据及预先训练的语义理解网络模型，确定用户请求对应的目标业务，包括：
将所述语义特征数据进行特征拼接后，输入到Highway神经网络层，进行特征融合处理，获得融合特征数据；
将所述融合特征数据输入到mask神经网络层，进行特征屏蔽处理，获得屏蔽后特征数据；
基于所述屏蔽后特征数据及循环神经网络层，确定用户请求对应的所述目标业务。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述屏蔽后特征数据及循环神经网络层，确定用户请求对应的所述目标业务，包括：
将所述屏蔽后特征数据输入到循环神经网络层，获得用户请求对应各业务的概率；
根据用户请求对应各业务的概率，确定用户请求对应的所述目标业务。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述语义理解网络模型的网络结构还包括CRF网络层；
基于所述屏蔽后特征数据及循环神经网络层，确定用户请求对应的所述目标业务，包括：
基于所述屏蔽后特征数据、循环神经网络层及CRF网络层，确定用户请求对应的所述目标业务。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取用户请求对应的语义特征数据，包括：
获取用户请求，所述用户请求包括请求内容文本；
采用预设文本向量算法，对所述请求内容文本进行特征提取，获得所述语义特征数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义理解网络模型，通过以下过程训练获得：
获取语义训练数据，所述语义训练数据包括语义训练特征数据及语义训练槽位标签；
对所述语义训练槽位标签进行BIOES格式转换，获得BIOES格式数据；
采用所述语义训练特征数据及所述BIOES格式数据，对预先建立的语义理解网络进行训练，获得所述语义理解网络模型。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述循环神经网络层为具有mask屏蔽开关处理功能的长短期记忆LSTM神经网络层。
9.一种业务服务的处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户请求对应的语义特征数据；
确定模块，用于基于所述语义特征数据及预先训练的语义理解网络模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：王颖帅，李晓霞，苗诗雨，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。