业务处理方法以及装置制造方法及图纸

本说明书实施例提供业务处理方法以及装置，其中所述业务处理方法包括：获取目标业务中包含至少两个对话角色的历史多媒体业务数据，并将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息，将所述文本信息划分为文本片段，根据所述文本片段的语义信息对所述文本片段进行对话角色划分，并根据对话角色划分结果以及所述语义信息确定目标对话角色，获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系，根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，并基于所述目标问题文本构建所述目标业务的话术知识库。

【技术实现步骤摘要】
业务处理方法以及装置
本说明书实施例涉及计算机
，特别涉及一种业务处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种业务处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
随着用户群体对健康保障项目关注度的增高，加入该项目的人数也越来越多，因此为了能够让用户更加快捷方便的体验或享受该项目所提供的服务，不同于传统的线下服务模式，许多线上服务平台随之应运而生。用户可通过线下或线上服务平台加入健康保障项目，在用户加入项目，并出现健康问题需要项目发起方为其提供健康保障的情况下，健康保障项目的项目发起方需要收集该用户的就诊证明以及其他相关的证明材料，并对这些就诊证明及其他证明材料进行审核，以判断该用户是否满足享受健康保障的条件。目前业务发起方多采用预先构建的知识库生成收集证明材料的话术，而目前知识库的构建完全依赖人工或者通过挖掘高频的客户消息辅助人工，初期的人工成本非常高，并且由于知识需要迭代更新，因此知识库的更迭还需要由人工来持续维护，导致的维护成本高的问题，因此，亟需提出一种有效的方法以解决此类问题。
技术实现思路
有鉴于此，本说明书实施例提供了一种业务处理方法。本说明书一个或者多个实施例同时涉及一种业务处理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。根据本说明书实施例的第一方面，提供了一种业务处理方法，包括：获取目标业务中包含至少两个对话角色的历史多媒体业务数据，并将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息；将所述文本信息划分为文本片段，根据所述文本片段的语义信息对所述文本片段进行对话角色划分，并根据对话角色划分结果以及所述语义信息确定目标对话角色；获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系；根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，并基于所述目标问题文本构建所述目标业务的话术知识库。可选地，所述将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息，包括：对所述历史多媒体业务数据进行语音识别，获得识别生成的文本信息。可选地，所述将所述文本信息划分为文本片段，包括：确定所述目标业务的业务处理模板中，至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果，并根据所述语义匹配结果将所述文本信息划分为至少一个文本片段。可选地，所述确定所述目标业务的业务处理模板中，至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果，包括：基于所述目标业务的业务处理模板中的至少一个业务信息采集项，确定与所述至少一个业务信息采集项对应的待采集信息；将所述待采集信息与所述文本信息进行语义相似度计算；根据计算结果确定所述至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果。可选地，所述确定所述目标业务的业务处理模板中，至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果，包括：基于所述目标业务的业务处理模板中的至少一个业务信息采集项，确定与所述至少一个业务信息采集项对应的待采集信息；将所述待采集信息与所述文本信息输入预训练的语义匹配模型进行相似度计算；根据计算结果确定所述至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果。可选地，所述获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系，包括：将所述文本片段输入自然语言处理模型进行关联度计算，生成所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联度计算结果；根据所述关联度计算结果确定所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系。可选地，所述获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系，包括：获取所述文本片段中，所述目标对话角色的第i条问题文本、所述第i条问题文本的答案文本以及第i+1条问题文本的语义信息；基于所述语义信息确定所述第i条问题文本与第i+1条问题文本间的关联关系，其中，i∈[1，n-1]，n为所述文本片段中目标对话角色的问题文本的条数，且n为正整数。可选地，所述根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，包括：确定存在关联关系的问题文本的文本长度，和/或存在关联关系的问题文本的文本数量；根据所述文本长度，和/或所述文本数量筛选所述目标对话角色的目标问题文本。可选地，所述根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，包括：将存在关联关系的问题文本以及与所述问题文本对应的答案文本组成文本对，并计算所述文本对的信息熵；根据所述信息熵筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本。可选地，所述业务处理方法，还包括：采集用户的语音数据，并对所述语音数据进行语义分析；根据语义分析结果在所述话术知识库中筛选与所述语音数据匹配的话术推荐信息，并推荐至所述用户。根据本说明书实施例的第二方面，提供了一种业务处理装置，包括：获取模块，被配置为获取目标业务中包含至少两个对话角色的历史多媒体业务数据，并将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息；划分模块，被配置为将所述文本信息划分为文本片段，根据所述文本片段的语义信息对所述文本片段进行对话角色划分，并根据对话角色划分结果以及所述语义信息确定目标对话角色；获取模块，被配置为获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系；构建模块，被配置为根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，并基于所述目标问题文本构建所述目标业务的话术知识库。根据本说明书实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令以实现所述业务处理方法的步骤。根据本说明书实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述业务处理方法的步骤。本说明书一个实施例通过获取目标业务中包含至少两个对话角色的历史多媒体业务数据，并将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息，将所述文本信息划分为文本片段，根据所述文本片段的语义信息对所述文本片段进行对话角色划分，并根据对话角色划分结果以及所述语义信息确定目标对话角色，获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系，根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，并基于所述目标问题文本构建所述目标业务的话术知识库。通过目标业务的历史多媒体业务数据构建话术知识库，降低了话术知识库构建的复杂度以及知识库维护难度，并且提高了构建效率；另外，通过将历史多媒体业务数据的文本信息进行文本片段划分，并根据不同文本片段构建所述目标业务的话术知识库，有利于提升所述话术知识库的覆盖率，并进一步保证构建的话术知识库中所包含话术的准确性。附图说明图1是本说明书一个实施例提供的一种业务处理方法的处理流程图；图2是本说明书一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种业务处理方法，包括：/n获取目标业务中包含至少两个对话角色的历史多媒体业务数据，并将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息；/n将所述文本信息划分为文本片段，根据所述文本片段的语义信息对所述文本片段进行对话角色划分，并根据对话角色划分结果以及所述语义信息确定目标对话角色；/n获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系；/n根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，并基于所述目标问题文本构建所述目标业务的话术知识库。/n

【技术特征摘要】
1.一种业务处理方法，包括：
获取目标业务中包含至少两个对话角色的历史多媒体业务数据，并将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息；
将所述文本信息划分为文本片段，根据所述文本片段的语义信息对所述文本片段进行对话角色划分，并根据对话角色划分结果以及所述语义信息确定目标对话角色；
获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系；
根据所述关联关系筛选所述文本片段中所述目标对话角色的目标问题文本，并基于所述目标问题文本构建所述目标业务的话术知识库。


2.根据权利要求1所述的业务处理方法，所述将所述历史多媒体业务数据转换为文本信息，包括：
对所述历史多媒体业务数据进行语音识别，获得识别生成的文本信息。


3.根据权利要求1或2所述的业务处理方法，所述将所述文本信息划分为文本片段，包括：
确定所述目标业务的业务处理模板中，至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果，并根据所述语义匹配结果将所述文本信息划分为至少一个文本片段。


4.根据权利要求3所述的业务处理方法，所述确定所述目标业务的业务处理模板中，至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果，包括：
基于所述目标业务的业务处理模板中的至少一个业务信息采集项，确定与所述至少一个业务信息采集项对应的待采集信息；
将所述待采集信息与所述文本信息进行语义相似度计算；
根据计算结果确定所述至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果。


5.根据权利要求3所述的业务处理方法，所述确定所述目标业务的业务处理模板中，至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果，包括：
基于所述目标业务的业务处理模板中的至少一个业务信息采集项，确定与所述至少一个业务信息采集项对应的待采集信息；
将所述待采集信息与所述文本信息输入预训练的语义匹配模型进行相似度计算；
根据计算结果确定所述至少一个业务信息采集项与所述文本信息的语义匹配结果。


6.根据权利要求1或2所述的业务处理方法，所述获取所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系，包括：
将所述文本片段输入自然语言处理模型进行关联度计算，生成所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联度计算结果；
根据所述关联度计算结果确定所述文本片段中所述目标对话角色的问题文本间的关联关系。


7.根据权利要求1或2所...

【专利技术属性】
技术研发人员：许瑾，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33