本申请涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取第一询问语句，并从所述第一询问语句中提取关键词；判断业务词库中是否存在所述关键词；若所述业务词库存在所述关键词，则根据所述关键词从业务知识库中获取询问语句候选集，所述询问语句候选集包括第二询问语句，则根据第二询问语句与第一询问语句之间的余弦相似度，以及第二询问语句的问题长度，在询问语句候选集中确定第一目标询问语句，从而确定了与第一询问语句的语义相近甚至相同的第一目标询问语句，进而推荐第一目标询问语句所对应的第一答复语句，即可向用户提供准确的答复语句。供准确的答复语句。供准确的答复语句。
【技术实现步骤摘要】
信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的飞速发展，出现了智能客服系统，智能客服系统已经普及到各行各业，深入到日常商业服务的各个环节。智能客服不仅可以为企业提供细粒度知识管理技术，还在企业和海量用户之间建立了一种基于自然语言的快捷有效的沟通方式。
[0003]智能客服系统需要使用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统等技术。目前的智能客服系统主要采用以关键词进行匹配的技术，向提问者提供答案进行回复，存在提供的答案并不准确的技术问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提供准确答案的信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种信息推荐方法，所述方法包括：
[0006]获取第一询问语句，并从所述第一询问语句中提取关键词；
[0007]判断业务词库中是否存在所述关键词；
[0008]若所述业务词库存在所述关键词，则根据所述关键词从业务知识库中获取询问语句候选集，所述询问语句候选集包括第二询问语句，所述第二询问语句包含所述关键词；
[0009]根据所述第二询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，以及所述第二询问语句的问题长度，在所述询问语句候选集中确定第一目标询问语句，所述问题长度由所述第二询问语句中关键词的数量以及所述第二询问语句中词语的数量决定；
[0010]对所述第一目标询问语句所对应的第一答复语句进行推荐。
[0011]在其中一个实施例中，所述从所述第一询问语句中提取关键词，包括：
[0012]对所述第一询问语句进行分词，得到若干个分词词组，并确定各所述分词词组的类别，所述分词词组的类别包括业务实体和非业务实体；
[0013]获取各所述分词词组的词频以及逆文档频率；
[0014]根据各所述分词词组的类别、词频以及逆文档频率，在各所述分词词组中确定所述关键词。
[0015]在其中一个实施例中，在所述判断业务词库中是否存在所述关键词之后，所述方法还包括：
[0016]若所述业务词库不存在所述关键词，则从闲聊知识库中获取多个第三询问语句；
[0017]根据各所述第三询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，确定第二目标询问语句；
[0018]对所述第二目标询问语句所对应的第二答复语句进行推荐。
[0019]在其中一个实施例中，所述根据所述关键词从业务知识库中获取询问语句候选集，包括：
[0020]根据所述关键词从所述业务知识库中获取多个待筛选询问语句；
[0021]获取各所述待筛选语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度；
[0022]根据各所述待筛选语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，对多个所述待筛选询问语句进行筛选，得到满足预设条件的多个所述第二询问语句；
[0023]利用筛选得到的多个所述第二询问语句构建询问语句候选集。
[0024]在其中一个实施例中，所述获取各所述待筛选询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，包括：
[0025]获取所述第一询问语句的句向量；
[0026]从本地句向量库中获取各所述待筛选询问语句的句向量；
[0027]根据各所述待筛选询问语句的句向量以及所述第一询问语句的句向量，确定各所述待筛选询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度。
[0028]在其中一个实施例中，所述本地句向量库的生成，包括：
[0029]通过业务数据收集语料；
[0030]对收集的语料进行分析处理，识别所述语料包括的语料问答对，所述语料问答对包括若干问题语句；
[0031]通过基于变换器的双向编码语言模型，对各所述问题语句分别进行向量化，得到对应的句向量，并保存在所述本地句向量库中。
[0032]在其中一个实施例中，在所述根据各所述待筛选语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，对多个所述待筛选询问语句进行筛选之后，所述方法还包括：
[0033]若没有筛选到满足所述预设条件的询问语句，则发送第一提示语句。
[0034]在其中一个实施例中，在所述对所述第一目标询问语句所对应的第一答复语句进行推荐之后，所述方法还包括：
[0035]接收所述第一答复语句的不满意评价信息；
[0036]根据所述不满意评价信息，发送与所述第一目标询问语句相似的询问语句及答复语句；
[0037]若接收到对所述第一目标询问语句相似的询问语句及答复语句的不满意评价信息，则发送第二提示语句。
[0038]一种信息推荐装置，所述装置包括：
[0039]第一问句获取模块，用于获取第一询问语句，并从所述第一询问语句中提取关键词；
[0040]关键词判断模块，用于判断业务词库中是否存在所述关键词；
[0041]问句选集获取模块，用于若所述业务词库存在所述关键词，则根据所述关键词从业务知识库中获取询问语句候选集，所述询问语句候选集包括第二询问语句，所述第二询问语句包含所述关键词；
[0042]第一目标确定模板，用于根据所述第二询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，以及所述第二询问语句的问题长度，在所述询问语句候选集中确定第一目标询问语句，所述问题长度由所述第二询问语句中关键词的数量以及所述第二询问语句中词语的
数量决定；
[0043]第一答句推荐模块，用于对所述第一目标询问语句所对应的第一答复语句进行推荐。
[0044]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例中所述的信息推荐方法的步骤。
[0045]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例中所述的信息推荐方法的步骤。
[0046]上述信息推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，通过根据第二询问语句与第一询问语句之间的余弦相似度，以及第二询问语句的问题长度，在询问语句候选集中确定第一目标询问语句，从而确定了与第一询问语句的语义相近甚至相同的第一目标询问语句，进而推荐第一目标询问语句所对应的第一答复语句，即可向用户提供准确的答复语句。
附图说明
[0047]图1为一个实施例中信息推荐方法的应用环境图；
[0048]图2为一个实施例中信息推荐方法的流程示意图；
[0049]图3为一个实施例中步骤S210的流程示意图；
[0050]图4a为另一个实施例中信息推荐方法的流程示意图；
[0051]图4b为一个实施例中答复语句的界面示意图；
[0052]图5为一个实施例中步骤S230的流程示意图；
[0053]图6为一个实施例中步骤S520的流程示意图；
[0054]图7a为一个实施例中本地句向本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一询问语句，并从所述第一询问语句中提取关键词；判断业务词库中是否存在所述关键词；若所述业务词库存在所述关键词，则根据所述关键词从业务知识库中获取询问语句候选集，所述询问语句候选集包括第二询问语句，所述第二询问语句包含所述关键词；根据所述第二询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，以及所述第二询问语句的问题长度，在所述询问语句候选集中确定第一目标询问语句，所述问题长度由所述第二询问语句中关键词的数量以及所述第二询问语句中词语的数量决定；对所述第一目标询问语句所对应的第一答复语句进行推荐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一询问语句中提取关键词，包括：对所述第一询问语句进行分词，得到若干个分词词组，并确定各所述分词词组的类别，所述分词词组的类别包括业务实体和非业务实体；获取各所述分词词组的词频以及逆文档频率；根据各所述分词词组的类别、词频以及逆文档频率，在各所述分词词组中确定所述关键词。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判断业务词库中是否存在所述关键词之后，所述方法还包括：若所述业务词库不存在所述关键词，则从闲聊知识库中获取多个第三询问语句；根据各所述第三询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，确定第二目标询问语句；对所述第二目标询问语句所对应的第二答复语句进行推荐。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键词从业务知识库中获取询问语句候选集，包括：根据所述关键词从所述业务知识库中获取多个待筛选询问语句；获取各所述待筛选语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度；根据各所述待筛选语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，对多个所述待筛选询问语句进行筛选，得到满足预设条件的多个所述第二询问语句；利用筛选得到的多个所述第二询问语句构建询问语句候选集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取各所述待筛选询问语句与所述第一询问语句之间的余弦相似度，包括：获取所述第一询问语句的句向量；从本地句向量库中获取各所述待筛选询问语句的句向量；根据各所述待筛选询问语句的句向量以及所述第一询问语句的句向量，确定各所述待筛选询问语句与所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊青，邵俊，刘丽婷，居胜峰，郁敏，黄烨，
申请(专利权)人：江苏常熟农村商业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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