基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及物流快递技术领域，具体涉及一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置。本申请提供的基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法，应用于快递领域，包括：获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。

【技术实现步骤摘要】
基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置
本专利技术涉及物流快递
，具体涉及一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置。
技术介绍
在快递的业务售后的客服场景中,会出现客户前来向客服机器人咨询快件问题，比如:“你好，我比较急用，想催快递”，其中会有一些词在通用领域不重要,但是在快递咨询领域中很重要比如“催快递”,从而通用领域的语义距离比较算法计算结果不准确。
技术实现思路
有鉴于此，提供一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法及装置，以解决相关技术中的问题。本专利技术采用如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法，应用于快递领域包括：获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。可选的，所述获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值，包括：通过在线客服收集海量的客服与客户的对话内容；通过对于在线客服系统收集到的海量对话内容进行TF-IDF算法计算得到咨询话语中词的权重值。可选的，所述获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值，还包括：通过人工排查的方式进一步的修改和确定咨询话语中词的权重值。可选的，所述基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系，包括：用归一化词袋模型方法来分别表示快递咨询语音和预设句子；使用word2vecembedding算法进行编码，来表示快递咨询语音和预设句子中的每个词；确定快递咨询语音和预设句子中各个词的转移代价；基于加权后的WMD算法确定快递咨询语音与各个预设句子之间的全局转移代价；所述全局转移代价属于所述距离关系；基于全局转移代价确定与所述快递咨询语音最接近的预设句子，进而确定所述快递咨询语音的意思。可选的，编码选用的方式是skip-gram方式进行词义编码训练。可选的，所述将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权，包括：改写所述WMD基础算法进行全局转移代价计算，使用各个词的转移代价时，各个词的转移代价的权重。可选的，还包括：获取用户的反馈；所述反馈包括基于自定义加权的WMD算法的确定语意在实际应用中用户提出的对快递咨询语音语意的确定不正确的投诉；基于反馈时的语音进行人工标记；通过对于在线客服系统收集到的海量对话内容和携带有人工标记的语音进行TF-IDF算法计算得到咨询话语中词的权重值。将得到的新的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权。第二方面，本申请提供的基于自定义加权的WMD算法的语意确定装置，包括：获取模块，用于获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；重写模块，用于将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；距离确定模块，用于基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；语意确定模块，用于基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。第三方面，本申请提供一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定设备，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行本申请第一方面提供的基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法；所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。第四方面，提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如本申请第一方面所述的基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法中各个步骤。本专利技术采用以上技术方案，首先获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。如此，本申请提供的方案中，使用了符合快递的业务售后的权重，利用加权的WMD算法计算得到的结果更加的符合该领域，在该领域计算结果更加准确。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法的流程图；图3是本专利技术实施例提供的一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本专利技术所保护的范围。首先对本专利技术实施例的应用场景进行说明，目前使用的传统的WMD算法时,产生的问题是无法带入行业领域内的词权重这样会带来部分行业词在语句中很重要但是却对整体语义比较不产生太大的影响，例如：“请你帮我催下快递”、“请你帮我查下快递”其中催查在快递咨询领域内都是有强业务属性的关键词，会导致两个句子虽然大量语句相同但是核心含义完全不同的情况，本申请针对这一问题提出了对应的解决方案。实施例图1是本专利技术实施例提供的一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法的流程图；参照图1和图2，该方法具体可以包括如下步骤：S101、获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；具体的，获取权重值的方式如下：S1011、通过在线客服收集海量的客服与客户的对话内容；S1012、通过对于在线客服系统收集到的海量对话内容进行TF-IDF算法计算得到咨询话语中词的权重值；S1013、通过人工排查的方式进一步的修改和确定咨询话语中词的权重值。具体的，通过对于在线客服系统收集到的海量对话内容进行TF-IDF算法计算得到预想中的结果,算法公式:TF-IDF＝TF□IDF；其中词频(termfrequency,TF)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被归一化(一般是词频除以文章总词数),以防止它偏向长的文本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法，应用于快递领域，其特征在于，包括：/n获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；/n将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；/n基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；/n基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于自定义加权的WMD算法的语意确定方法，应用于快递领域，其特征在于，包括：
获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值；
将得到的权重，通过重写WMD基础算法的方式最后加入到计算中，进行WMD算法的自定义加权；
基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系；
基于所述距离关系确定快递咨询语音的实际含义。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值，包括：
通过在线客服收集海量的客服与客户的对话内容；
通过对于在线客服系统收集到的海量对话内容进行TF-IDF算法计算得到咨询话语中词的权重值。


3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述获取快递咨询领域，咨询话语中词的权重值，还包括：
通过人工排查的方式进一步的修改和确定咨询话语中词的权重值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于加权的WMD算法，确定快递咨询语音与预设的句子的距离关系，包括：
用归一化词袋模型方法来分别表示快递咨询语音和预设句子；
使用word2vecembedding算法进行编码，来表示快递咨询语音和预设句子中的每个词；
确定快递咨询语音和预设句子中各个词的转移代价；
基于加权后的WMD算法确定快递咨询语音与各个预设句子之间的全局转移代价；所述全局转移代价属于所述距离关系；
基于全局转移代价确定与所述快递咨询语音最接近的预设句子，进而确定所述快递咨询语音的意思。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，编码选用的方式是skip-gram方式进行词义编码训练。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将得到的权重，通过重写WMD...

【专利技术属性】
技术研发人员：林文升，邵磊，邱硕，
申请(专利权)人：上海中通吉网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31