针对反馈内容的用户意图识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了针对反馈内容的用户意图识别方法、装置及电子设备，应用于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取待识别的目标反馈内容；基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别；其中，每一分类条件对应的意图类别为满足该分类条件的反馈内容所能够表征的意图类别；若判断出初始类别为指定类别，利用预先训练的意图分类模型，确定目标反馈内容的意图识别结果；否则，将初始类别确定为目标反馈内容的意图识别结果。通过本方案，可以提高基于用户的反馈内容确定用户的反馈意图的效率。

【技术实现步骤摘要】
针对反馈内容的用户意图识别方法、装置及电子设备
本专利技术涉及自然语言处理
，特别是涉及一种针对反馈内容的用户意图识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
为了更好提升用户体验，产品供应商往往会设置产品意见反馈中心接收用户针对产品的反馈内容，工作人员需要根据用户的反馈内容确定用户的反馈意图，如用户是对产品某一功能不满、或用户是在寻求帮助等，进而可以根据用户的反馈意图针对性的进行处理。现有技术中，需要工作人员自行基于用户的反馈内容确定用户的反馈意图，效率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种针对反馈内容的用户意图识别方法，以提高基于用户的反馈内容确定用户的反馈意图的效率。具体技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种针对反馈内容的用户意图识别方法，包括：获取待识别的目标反馈内容；基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别；其中，每一分类条件对应的意图类别为满足该分类条件的反馈内容所能够表征的意图类别；若判断出所述初始类别为指定类别，利用预先训练的意图分类模型，确定所述目标反馈内容的意图识别结果；否则，将所述初始类别确定为所述目标反馈内容的意图识别结果；其中，所述指定类别为存在相似意图类别的意图类别；所述意图分类模型为基于多个样本反馈内容训练得到的分类模型，所述多个样本反馈内容包括：能够表征所述指定类别的样本反馈内容，以及能够表征所述指定类别的相似意图类别的样本反馈内容。可选的，在基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别之前，所述方法还包括：生成表示所述目标反馈内容的句向量，作为目标向量；计算所述目标向量与聚类空间内每一类簇的距离，其中，所述聚类空间为基于样本反馈内容的句向量所建立的，所述聚类空间内每一类簇与一意图类别关联；确定与所述目标向量之间的距离小于预设阈值的目标类簇，并确定与所述目标类簇所关联的意图类别，作为预选类别；所述基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别，包括：基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系以及所述预选类别，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别。可选的，所述基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系以及所述预选类别，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别，包括：从预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，查找与所述预选类别对应的分类条件；从所查找的分类条件中，确定所述目标反馈内容所满足的分类条件，并基于所述对应关系，确定与所目标反馈内容所满足分类条件对应的意图类别，作为初始类别。可选的，所述生成表示所述目标反馈内容的句向量，包括：确定所述目标反馈内容中所包含的关键分词，其中，所述关键分词为属于预设分词类型的分词；生成所述关键分词的词向量，并基于所述关键分词的词向量，生成表示所述目标反馈内容的句向量。可选的，所述意图分类模型为：基于随机森林分类模型训练的意图分类模型。可选的，所述方法还包括：按照预先设定的关于预设分词与所述意图识别结果下的子类别之间的映射关系，确定与所述目标反馈内容所包含预设分词存在映射关系的子类别，作为所述目标反馈内容的子类别。第二方面，本专利技术实施例提供了一种针对反馈内容的用户意图识别装置，包括：内容获取模块，用于获取待识别的目标反馈内容；类别确定模块，用于基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别；其中，每一分类条件对应的意图类别为满足该分类条件的反馈内容所能够表征的意图类别；结果确定模块，用于若判断出所述初始类别为指定类别，利用预先训练的意图分类模型，确定所述目标反馈内容的意图识别结果；否则，将所述初始类别确定为所述目标反馈内容的意图识别结果；其中，所述指定类别为存在相似意图类别的意图类别；所述意图分类模型为基于多个样本反馈内容训练得到的分类模型，所述多个样本反馈内容包括：能够表征所述指定类别的样本反馈内容，以及能够表征所述指定类别的相似意图类别的样本反馈内容。可选的，所述装置还包括：向量生成模块，用于在所述类别确定模块执行基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别之前，生成表示所述目标反馈内容的句向量，作为目标向量；距离计算模块，用于计算所述目标向量与聚类空间内每一类簇的距离，其中，所述聚类空间为基于样本反馈内容的句向量所建立的，所述聚类空间内每一类簇与一意图类别关联；类簇确定模块，用于确定与所述目标向量之间的距离小于预设阈值的目标类簇，并确定与所述目标类簇所关联的意图类别，作为预选类别；所述类别确定模块，具体用于基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系以及所述预选类别，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别。可选的，所述类别确定模块，具体用于从预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，查找与所述预选类别对应的分类条件，并且从所查找的分类条件中，确定所述目标反馈内容所满足的分类条件，并基于所述对应关系，确定与所目标反馈内容所满足分类条件对应的意图类别，作为初始类别。可选的，所述向量生成模块，具体用于确定所述目标反馈内容中所包含的关键分词，其中，所述关键分词为属于预设分词类型的分词，并且生成所述关键分词的词向量，并基于所述关键分词的词向量，生成表示所述目标反馈内容的句向量。可选的，所述意图分类模型为：基于随机森林分类模型训练的意图分类模型。可选的，所述装置还包括：子类别确定模块，用于按照预先设定的关于预设分词与所述意图识别结果下的子类别之间的映射关系，确定与所述目标反馈内容所包含预设分词存在映射关系的子类别，作为所述目标反馈内容的子类别。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求第一方面所提供的方法步骤。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所提供的方法步骤。本专利技术实施例所提供的针对反馈内容的用户意图识别方法中，由于预先建立了各个分类条件与意图类别的对应关系，进而可以确定与目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，并进一步当初始类别为指定类别，利用意图分类模型确定目标反馈内容的意图识别结果，否则将初本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种针对反馈内容的用户意图识别方法，其特征在于，包括：/n获取待识别的目标反馈内容；/n基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别；其中，每一分类条件对应的意图类别为满足该分类条件的反馈内容所能够表征的意图类别；/n若判断出所述初始类别为指定类别，利用预先训练的意图分类模型，确定所述目标反馈内容的意图识别结果；/n否则，将所述初始类别确定为所述目标反馈内容的意图识别结果；/n其中，所述指定类别为存在相似意图类别的意图类别；所述意图分类模型为基于多个样本反馈内容训练得到的分类模型，所述多个样本反馈内容包括：能够表征所述指定类别的样本反馈内容，以及能够表征所述指定类别的相似意图类别的样本反馈内容。/n

【技术特征摘要】
1.一种针对反馈内容的用户意图识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别的目标反馈内容；
基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别；其中，每一分类条件对应的意图类别为满足该分类条件的反馈内容所能够表征的意图类别；
若判断出所述初始类别为指定类别，利用预先训练的意图分类模型，确定所述目标反馈内容的意图识别结果；
否则，将所述初始类别确定为所述目标反馈内容的意图识别结果；
其中，所述指定类别为存在相似意图类别的意图类别；所述意图分类模型为基于多个样本反馈内容训练得到的分类模型，所述多个样本反馈内容包括：能够表征所述指定类别的样本反馈内容，以及能够表征所述指定类别的相似意图类别的样本反馈内容。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别之前，所述方法还包括：
生成表示所述目标反馈内容的句向量，作为目标向量；
计算所述目标向量与聚类空间内每一类簇的距离，其中，所述聚类空间为基于样本反馈内容的句向量所建立的，所述聚类空间内每一类簇与一意图类别关联；
确定与所述目标向量之间的距离小于预设阈值的目标类簇，并确定与所述目标类簇所关联的意图类别，作为预选类别；
所述基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别，包括：
基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系以及所述预选类别，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系以及所述预选类别，确定与所述目标反馈内容所满足的分类条件相对应的意图类别，作为初始类别，包括：
从预设的关于各个分类条件与意图类别的对应关系，查找与所述预选类别对应的分类条件；
从所查找的分类条件中，确定所述目标反馈内容所满足的分类条件，并基于所述对应关系，确定与所目标反馈内容所满足分类条件对应的意图类别，作为初始类别。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成表示所述目标反馈内容的句向量，包括：
确定所述目标反馈内容中所包含的关键分词，其中，所述关键分词为属于预设分词类型的分词；
生成所述关键分词的词向量，并基于所述关键分词的词向量，生成表示所述目标反馈内容的句向量。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张思睿，
申请(专利权)人：北京猎豹移动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11