一种质检例句推荐的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种质检例句推荐的方法及装置，该方法包括获取对话文本，将对话文本的句子与质检例句库中的质检例句进行语义匹配，得到对话文本的句子与质检例句的匹配相似度，将与质检例句的匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句，并将候选例句发送给用户，以使用户根据需求从候选例句中选取质检例句存储到质检例句库中。通过把对话文本的句子与已有的质检例句进行语义匹配，得到匹配相似度，进而将匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句推荐给用户，使得用户根据需求选中候选例句存储到质检例句库中，从而实现了质检例句的自动增加，解决了人工编辑质检例句效率低的问题，提高了确定质检例句的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种质检例句推荐的方法及装置
本专利技术实施例涉及金融科技(Finteh)领域，尤其涉及一种质检例句推荐的方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技转变，但由于金融行业的安全性、实时性要求，也对技术提出的更高的要求。对话务录音自动质检能够有效缓解人工抽样质检录音带来的质检效率低，覆盖面有限的问题。通过人工定义的质检项，系统能够自动识别录音中客服的表达是否合规。质检模型效果的好坏很大程度上依赖于质检项的例句数量和质量。但是质检例句需要提前人工编辑好，编辑质检例句需要对产品和业务常见问题比较熟悉，而且质检例句需要不断进行人工升级、新增质检例句来提高该质检项的准确率。由于人工编辑质检例句增加质检例句数量的方式效率低下，阻碍了智能质检系统的通用和推广。综上，目前亟需一种质检例句推荐的方法，用以解决人工编辑质检例句效率低下的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种质检例句推荐的方法及装置，用以解决人工编辑质检例句效率低下的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种质检例句推荐的方法，包括：获取对话文本；将所述对话文本的句子与质检例句库中的质检例句进行语义匹配，得到所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度；将与所述质检例句的匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句，并将所述候选例句发送给用户，以使所述用户根据需求从所述候选例句中选取质检例句存储到所述质检例句库中。上述技术方案中，通过把对话文本的句子与已有的质检例句进行语义匹配，得到匹配相似度，进而将匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句推荐给用户，使得用户根据需求选中候选例句存储到质检例句库中，从而实现了质检例句的自动增加，解决了人工编辑质检例句效率低的问题，提高了确定质检例句的效率。可选的，所述将所述对话文本的句子与质检例句库中的质检例句进行语义匹配，得到所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度，包括：对所述对话文本的句子和所述质检例句分别进行分词并进行依存关系分析，得到所述对话文本的句子中包含的词的依存关系和所述质检例句中包含的词的依存关系；对所述对话文本的句子中包含的词和所述质检例句中包含的词进行关键词识别并确定出所述关键词的权重值；根据所述关键词的权重值，确定出所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组；根据所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度。上述技术方案中，通过先将对比文本的句子和质检例句进行关键词筛选，得到每个句子的关键词组，再确定两个句子的匹配相似度，可以提高匹配相似度的准确率，减少匹配相似度的计算量。可选的，所述根据所述关键词的权重值，确定出所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组，包括：保留所述对话文本的句子中具有依存关系的每对关键词中权重值大的词，得到所述对话文本的句子对应的关键词组；保留所述质检例句中具有依存关系的每对关键词中权重值大的词，得到所述质检例句对应的关键词组。上述技术方案中，依据依存关系对关键词进行进一步的筛选，得到的关键词组，可以进一步提高匹配相似度的计算量，提高计算准确率。可选的，所述根据所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度，包括：使用预训练好的词向量模型，将所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组中的每个词语映射为词向量，得到所述对话文本的句子对应的词向量组和所述质检例句对应的词向量组；将所述对话文本的句子对应的词向量组中每个词的词向量与所述质检例句对应的词向量组中的词向量进行相似度计算，得到所述对话文本的句子的每个词与所述质检例句的关联度；将所述质检例句对应的词向量组中每个词的词向量与所述对话文本的句子对应的词向量组中的词向量进行相似度计算，得到所述质检例句的每个词与所述对话文本的句子的关联度；根据所述对话文本的句子的每个词与所述质检例句的关联度和所述质检例句的每个词与所述对话文本的句子的关联度，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度。上述技术方案中，通过将各关键词组中的词映射为词向量，进行相似度计算，并得到关联度，可以提高匹配相似度计算的准确率。可选的，所述根据所述对话文本的句子的每个词与所述质检例句的关联度和所述质检例句的每个词与所述对话文本的句子的关联度，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度，包括：将所述对话文本的句子的每个词与所述质检例句的关联度相加求平均后得到所述对话文本的句子的关联度的平均值；将所述质检例句的每个词与所述对话文本的句子的关联度相加求平均后得到所述质检例句的关联度的平均值；根据所述对话文本的句子的关联度的平均值和所述质检例句的关联度的平均值，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度。可选的，在所述将与所述质检例句的匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句之前，还包括：对所述对话文本中的句子与所述质检例句的匹配相似度进行排序和去重。第二方面，本专利技术实施例提供一种质检例句推荐的装置，包括：获取单元，用于获取对话文本；处理单元，用于将所述对话文本的句子与质检例句库中的质检例句进行语义匹配，得到所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度；将与所述质检例句的匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句，并将所述候选例句发送给用户，以使所述用户根据需求从所述候选例句中选取质检例句存储到所述质检例句库中。可选的，所述处理单元具体用于：对所述对话文本的句子和所述质检例句分别进行分词并进行依存关系分析，得到所述对话文本的句子中包含的词的依存关系和所述质检例句中包含的词的依存关系；对所述对话文本的句子中包含的词和所述质检例句中包含的词进行关键词识别并确定出所述关键词的权重值；根据所述关键词的权重值，确定出所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组；根据所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度。可选的，所述处理单元具体用于：保留所述对话文本的句子中具有依存关系的每对关键词中权重值大的词，得到所述对话文本的句子对应的关键词组；保留所述质检例句中具有依存关系的每对关键词中权重值大的词，得到所述质检例句对应的关键词组。可选的，所述处理单元具体用于：使用预训练好的词向量模型，将所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组中的每个词语映射为词向量，得到所述对话文本的句子对应的词向量组和所述质检例句对应的词向量组；将所述对话文本的句子对应的词向量组中每个词的词向量与所述质检例句对应的词向量组中的词向量进行相似度计算，得到所述对话文本的句子的每本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种质检例句推荐的方法，其特征在于，包括：/n获取对话文本；/n将所述对话文本的句子与质检例句库中的质检例句进行语义匹配，得到所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度；/n将与所述质检例句的匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句，并将所述候选例句发送给用户，以使所述用户根据需求从所述候选例句中选取质检例句存储到所述质检例句库中。/n

【技术特征摘要】
1.一种质检例句推荐的方法，其特征在于，包括：
获取对话文本；
将所述对话文本的句子与质检例句库中的质检例句进行语义匹配，得到所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度；
将与所述质检例句的匹配相似度大于阈值的句子确定为候选例句，并将所述候选例句发送给用户，以使所述用户根据需求从所述候选例句中选取质检例句存储到所述质检例句库中。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述对话文本的句子与质检例句库中的质检例句进行语义匹配，得到所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度，包括：
对所述对话文本的句子和所述质检例句分别进行分词并进行依存关系分析，得到所述对话文本的句子中包含的词的依存关系和所述质检例句中包含的词的依存关系；
对所述对话文本的句子中包含的词和所述质检例句中包含的词进行关键词识别并确定出所述关键词的权重值；
根据所述关键词的权重值，确定出所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组；
根据所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键词的权重值，确定出所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组，包括：
保留所述对话文本的句子中具有依存关系的每对关键词中权重值大的词，得到所述对话文本的句子对应的关键词组；
保留所述质检例句中具有依存关系的每对关键词中权重值大的词，得到所述质检例句对应的关键词组。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组，确定所述对话文本的句子与所述质检例句的匹配相似度，包括：
使用预训练好的词向量模型，将所述对话文本的句子对应的关键词组和所述质检例句对应的关键词组中的每个词语映射为词向量，得到所述对话文本的句子对应的词向量组和所述质检例句对应的词向量组；
将所述对话文本的句子对应的词向量组中每个词的词向量与所述质检例句对应的词向量组中的词向量进行相似度计算，得到所述对话文本的句子的每个词与所述质检例句的关联度；将所述质检例句对应的词向量组中每个词的词向量与所述对话文本的句子对应的词向量组中的词向量进行相似度计算，得到所述质检例句的每个词与所述对话文本的句子的关联度；
根据所述对话文本的句子的每个词与所述质检例句的关联度和所述质检例句的每个词与所述对话文本...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍志强，黄研州，余远铭，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44