【技术实现步骤摘要】
产品导购处理方法、装置、电子设备、介质及程序产品
[0001]本公开实施例涉及计算机
，更具体地，涉及一种产品导购处理方法、装置、电子设备、介质及程序产品。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的不断发展，提供了通过产品导购的方式向用户推荐产品，以提高销售转换率。
[0003]在相关技术中，通常采用基于搜索对话方式或推荐方式实现产品导购。其中，基于搜索对话方式是通过与用户之间的多轮对话信息，预测用户的购买意图，并根据预测出的购买意图，向用户推荐产品。基于推荐方式是根据用户的历史行为记录，向用户推荐产品。
[0004]在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：采用相关技术实现产品导购的销售转换率不高。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本公开实施例提供了一种产品导购处理方法、装置、电子设备、介质及程序产品。
[0006]本公开实施例的一个方面提供了一种产品导购处理方法，包括：获取用户的当前轮对话信息；利用对话状态追踪模型处理上述当前轮对话信息得到当前对话...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种产品导购处理方法，包括：获取用户的当前轮对话信息；利用对话状态追踪模型处理所述当前轮对话信息得到当前对话状态，其中，所述当前对话状态包括多个产品属性中每个产品属性的当前概率分布，其中，每个所述当前概率分布用于表征与所述产品属性对应的一个或多个产品属性值中每个所述产品属性值的当前概率；利用策略决策模型处理所述当前对话状态得到当前响应动作，其中，所述当前响应动作包括用于继续对话的响应动作或用于产品推荐的响应动作，其中，所述策略决策模型和所述对话状态追踪模型是利用第一训练样本共同训练生成的，其中，所述第一训练样本包括多个第一样本用户中每个第一样本用户的多轮对话信息样本；以及执行所述当前响应动作以得到产品导购处理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用策略决策模型处理所述当前对话状态得到当前响应动作，包括：利用策略决策模型处理所述当前对话状态得到当前向量，其中，所述当前向量包括当前推荐概率和所述多个产品属性中每个产品属性的当前预测概率；以及根据所述当前向量，确定所述当前响应动作。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述当前向量，确定所述当前响应动作，包括：从所述当前推荐概率和多个所述当前预测概率中确定最大概率；在确定所述最大概率为所述当前预测概率的情况下，确定所述当前响应动作为用于继续对话的响应动作；以及在确定所述最大概率为所述当前推荐概率的情况下，确定所述当前响应动作为用于产品推荐的响应动作。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述当前响应动作包括用于继续对话的响应动作；所述执行所述响应动作以得到产品导购处理结果，包括：确定目标产品属性，其中，所述目标产品属性为与所述最大概率对应的产品属性；以及将所述目标产品属性确定为与所述用户继续对话的回复信息。5.根据权利要求1或3所述的方法，其中，所述当前响应动作包括用于产品推荐的响应动作；所述执行所述响应动作以得到产品导购处理结果，包括：获取所述用户的特征信息和候选产品的特征信息；以及利用产品推荐模型处理所述用户的特征信息、所述候选产品的特征信息和所述当前对话状态，得到推荐产品，其中，所述产品推荐模型是利用第二训练样本训练生成的，其中，所述第二训练样本包括多个第二样本用户中每个第二样本用户的特征信息、对话状态样本和真实兴趣产品，以及，多个样本产品中每个样本产品的特征信息。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述产品推荐模型是利用第二训练样本训练生成的，包括：利用所述第二训练样本训练因子分解机模型，得到所述产品推荐模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述策略决策模型和所述对话状态追踪模型是利用第一训练样本共同训练生成的，包括：针对每个所述第一样本用户，将所述多轮对话信息样本中每轮对话信息样本分别输入多个循环神经网络模型，输出多个产品属性中每个产品属性的预测概率分布，其中，每个所述循环神经网络模型用于输出对应的所述产品属性的预测概率分布；针对每轮所述对话信息样本，根据多个产品属性中...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘博，陈蒙，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：
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