基于人工智能的事件问答方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种基于人工智能的事件问答方法、装置、设备及存储介质，涉及数据分析技术领域。该方法包括：接收提问数据；调用第一分类判断提问数据表示的意图类型属于对话意图或是问答意图；若为对话意图，则识别与提问数据匹配的第一目标问题；查询与第一目标问题匹配的第一目标结果发送给目标用户；若为问答意图，则进一步识别与提问数据匹配的第二目标问题；获取与第二目标问题对应的第二目标结果发送给目标用户。所述方法为不同的问答场景设置不同的问题库，能根据不同的问题类型作出不同的响应处理，从而为不同的意图类型设置不同的自动响应模式，将对提问数据的处理由人工处理转化为机器处理，节省了人力资源并提升了处理效率。

Event question answering method, device, equipment and storage medium based on Artificial Intelligence

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的事件问答方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及数据分析
，特别是一种基于人工智能的事件问答方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
传统的IT(InternetTechnology，互联网技术)事件问答需要用户将问题和详细描述上报到事件管理系统，IT人员登录事件系统，从导航菜单中选择负责的领域，人工识别上报问题原因并写sql(StructuredQueryLanguage，结构化程序语言)或登录其他业务系统查询事件原因，最后在事件系统上答复用户。用户得到问题的答案需等待IT人员回答后再次登录事件系统查看，用户和事件人员之间沟通复杂，过程繁琐，容易给用户造成较差的体验，同时在问题较多时，需增加IT人员来提高回复效率，IT人员精力有限，也只能在工作时间回答用户问题，使得整体工作效率难以提升，运营成本居高不下，客户满意度也受到了影响。
技术实现思路
本申请实施例所要解决的技术问题是，提供一种基于人工智能的事件问答方法、装置、设备及存储介质，能根据不同的问题类型，自动响应用户提出的问题进行问答处理。为了解决上述技术问题，本申请实施例所述的一种基于人工智能的事件问答方法，采用了如下所述的技术方案：一种基于人工智能的事件问答方法，包括：接收目标用户的提问数据；调用第一分类模型，基于所述第一分类模型判断所述提问数据表示的意图类型，确认其意图类型属于对话意图或是问答意图；若确认意图类型为对话意图，则调用第二分类模型并访问已知意图问题库，基于所述第二分类模型从所述已知意图问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第一目标问题；识别出第一目标问题后，获取所述第一目标问题对应的查询接口，基于所述查询接口查询与所述第一目标问题匹配的第一目标结果发送给所述目标用户；若确认意图类型为问答意图，则调用第三分类模型并访问FAQ问题库，基于所述第三分类模型从所述FAQ问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第二目标问题；识别出第二目标问题后，基于所述FAQ问题库获取与所述第二目标问题对应的第二目标结果发送给所述目标用户。本申请实施例所述的基于人工智能的事件问答方法，为不同的问答场景设置不同的问题库，并对用户提出的问题进行意图识别，通过初步分类判断问题的类型后，能根据不同的问题类型作出不同的响应处理，从而为不同的意图类型设置不同的自动响应模式，将对提问数据的处理由人工处理转化为机器处理，节省了人力资源并提升了处理效率。进一步的，所述的基于人工智能的事件问答方法，所述基于所述第二分类模型从所述已知意图问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第一目标问题的步骤包括：将所述提问数据输入所述第二分类模型，以将所述提问数据划分至所述已知意图问题库中的目标预设问题下；确认所述目标预设问题是否符合所述目标用户的提问意图；若是，则将所述目标预设问题作为所述第一目标问题。进一步的，所述的基于人工智能的事件问答方法，所述确认所述目标预设问题是否符合所述目标用户的提问意图的步骤包括：计算所述提问数据在所述目标预设问题下的置信度；获取第一设定阈值，比较所述置信度与所述第一设定阈值的大小；若所述置信度大于所述第一设定阈值，视为所述目标预设问题符合所述目标用户的提问意图。进一步的，所述的基于人工智能的事件问答方法，所述方法还包括：若所述置信度小于所述第一设定阈值，视为所述目标预设问题不符合所述目标用户的提问意图；将所述提问数据标注为所述第二分类模型的待训练语料，并基于所述待训练预料生成提示消息发送至运维端。进一步的，所述的基于人工智能的事件问答方法，所述基于所述第三分类模型从所述FAQ问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第二目标问题的步骤包括：将所述提问数据输入所述第三分类模型，以计算所述提问数据与所述FAQ问题库中各个预设问题之间的文本相似度；获取计算结果中的最大文本相似度，并获取第二设定阈值，比较最大文本相似度与第二设定阈值的大小；若所述最大文本相似度大于所述第二设定阈值，基于所述FAQ问题库获取与所述最大文本相似度关联的预设问题作为所述第二目标问题。进一步的，所述的基于人工智能的事件问答方法，所述方法还包括：若所述最大文本相似度小于所述第二设定阈值，则调用智能闲聊模型，转入闲聊模式通过所述智能闲聊模型响应所述提问数据；持续通过所述智能闲聊模型响应目标用户新的提问数据，直到接收到中断当前会话的用户指令为止。进一步的，所述的基于人工智能的事件问答方法，所述方法还包括：若所述最大文本相似度小于所述第二设定阈值，则对计算结果中的文本相似度进行排序，以获取排序所得的数值最高的n个文本相似度；将与所述n个文本相似度关联的n个预设问题记为预选问题组；将所述预选问题组反馈给目标用户，以确定所述预选问题组中是否有匹配所述目标用户提问需求的预设问题。为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于人工智能的事件问答装置，采用了如下所述的技术方案：一种基于人工智能的事件问答装置，包括：数据接收模块，用于接收目标用户的提问数据；意图识别模块，用于调用第一分类模型，基于所述第一分类模型判断所述提问数据表示的意图类型，确认其意图类型属于对话意图或是问答意图；第一问题识别模块，用于若确认意图类型为对话意图，则调用第二分类模型并访问已知意图问题库，基于所述第二分类模型从所述已知意图问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第一目标问题；第一结果获取模块，用于识别出第二目标问题后，基于所述FAQ问题库获取与所述第二目标问题对应的识别出第一目标问题后，获取所述第一目标问题对应的查询接口，基于所述查询接口查询与所述第一目标问题匹配的第一目标结果发送给所述目标用户；第二问题识别模块，用于若确认意图类型为问答意图，则调用第三分类模型并访问FAQ问题库，基于所述第三分类模型从所述FAQ问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第二目标问题；第二结果获取模块，用于识别出第二目标问题后，基于所述FAQ问题库获取与所述第二目标问题对应的第二目标结果发送给所述目标用户。本申请实施例所述的基于人工智能的事件问答装置，为不同的问答场景设置不同的问题库，并对用户提出的问题进行意图识别，通过初步分类判断问题的类型后，能根据不同的问题类型作出不同的响应处理，从而为不同的意图类型设置不同的自动响应模式，将对提问数据的处理由人工处理转化为机器处理，节省了人力资源并提升了处理效率。为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任意一项技术方案所述的基于人工智能的事件问答方法的步骤。为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的事件问答方法，其特征在于，包括：/n接收目标用户的提问数据；/n调用第一分类模型，基于所述第一分类模型判断所述提问数据表示的意图类型，确认其意图类型属于对话意图或是问答意图；/n若确认意图类型为对话意图，则调用第二分类模型并访问已知意图问题库，基于所述第二分类模型从所述已知意图问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第一目标问题；/n识别出第一目标问题后，获取所述第一目标问题对应的查询接口，基于所述查询接口查询与所述第一目标问题匹配的第一目标结果发送给所述目标用户；/n若确认意图类型为问答意图，则调用第三分类模型并访问FAQ问题库，基于所述第三分类模型从所述FAQ问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第二目标问题；/n识别出第二目标问题后，基于所述FAQ问题库获取与所述第二目标问题对应的第二目标结果发送给所述目标用户。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的事件问答方法，其特征在于，包括：
接收目标用户的提问数据；
调用第一分类模型，基于所述第一分类模型判断所述提问数据表示的意图类型，确认其意图类型属于对话意图或是问答意图；
若确认意图类型为对话意图，则调用第二分类模型并访问已知意图问题库，基于所述第二分类模型从所述已知意图问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第一目标问题；
识别出第一目标问题后，获取所述第一目标问题对应的查询接口，基于所述查询接口查询与所述第一目标问题匹配的第一目标结果发送给所述目标用户；
若确认意图类型为问答意图，则调用第三分类模型并访问FAQ问题库，基于所述第三分类模型从所述FAQ问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第二目标问题；
识别出第二目标问题后，基于所述FAQ问题库获取与所述第二目标问题对应的第二目标结果发送给所述目标用户。


2.根据权利要求1所述的基于人工智能的事件问答方法，其特征在于，所述基于所述第二分类模型从所述已知意图问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第一目标问题的步骤包括：
将所述提问数据输入所述第二分类模型，以将所述提问数据划分至所述已知意图问题库中的目标预设问题下；
确认所述目标预设问题是否符合所述目标用户的提问意图；
若是，则将所述目标预设问题作为所述第一目标问题。


3.根据权利要求2所述的基于人工智能的事件问答方法，其特征在于，所述确认所述目标预设问题是否符合所述目标用户的提问意图的步骤包括：
计算所述提问数据在所述目标预设问题下的置信度；
获取第一设定阈值，比较所述置信度与所述第一设定阈值的大小；
若所述置信度大于所述第一设定阈值，视为所述目标预设问题符合所述目标用户的提问意图。


4.根据权利要求3所述的基于人工智能的事件问答方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述置信度小于所述第一设定阈值，视为所述目标预设问题不符合所述目标用户的提问意图；
将所述提问数据标注为所述第二分类模型的待训练语料，并基于所述待训练预料生成提示消息发送至运维端。


5.根据权利要求1所述的基于人工智能的事件问答方法，其特征在于，所述基于所述第三分类模型从所述FAQ问题库中进一步识别与所述提问数据匹配的第二目标问题的步骤包括：
将所述提问数据输入所述第三分类模型，以计算所述提问数据与所述FAQ问题库中各个预设问题之间的文本相似度；
获取计算结果中的最大文本相似度，并获取第二设定阈值，比较最大文本相似度与第二设定阈值的大小；

【专利技术属性】
技术研发人员：石晓龙，饶鑫，黄望，苏颖亮，刘双萍，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44