本发明专利技术涉及智能问答技术领域，揭露一种问答意图识别方法，包括：基于当前节点的节点问题获取当前语音信息，通过意图识别模型基于当前节点的节点问题对当前语音信息进行意图识别得到当前节点答案；若当前节点配置有未来节点问题，通过意图识别模型依次基于未来节点问题对当前语音信息进行意图识别得到未来节点答案；根据当前节点答案选择后续节点，判断后续节点的节点问题是否包含在未来节点问题中，若否则重新获取用户语音信息，若是则从未来节点答案中获取后续节点的节点问题对应的后续节点答案，直至当前问答节点无后续节点或与通信终端的通信结束时停止问答。本发明专利技术的问答意图识别方法避免多次问答时出现重复询问，提升用户进行问答时的体验。用户进行问答时的体验。用户进行问答时的体验。
【技术实现步骤摘要】
问答意图识别方法、服务器、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能问答
，尤其涉及一种问答意图识别方法、服务器、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]智能外呼是综合利用自动语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)、文字转语音(Text To Speech，TTS)以及自然语言理解(Natural Language Understanding，简称NLU)技术并面向企业客户提供的一款智能客服机器人产品。在外呼机器人框架中，对话跳转逻辑一般预先定好的，即根据用户的当前意图，选择应该问什么问题，对话跳转的方向是由当前用户意图的识别结果决定的。
[0003]目前的意图识别方案，主要是给各个意图配置相似句，然后将用户当前的话语与各个意图的相似句进行语义匹配，从而得到相应的最相似意图，也就是说，每次进行意图识别是识别出用户话语对应的一个系统意图。在某些情况下，用户语句可能同时包含多个信息，这些信息不但可以回答当前问题，而且还可以回答外呼机器人未来可能问到的问题。按照目前的意图匹配逻辑，外呼机器人会忽略掉其他多余的信息，只关注当前问题的答案，在后续的询问中，只按照预定的会话跳转逻辑，可能导致询问冗余的问题，降低了与外呼机器人进行智能问答时的用户体验。
技术实现思路
[0004]鉴于以上内容，有必要提供一种问答意图识别方法，用于避免多次问答中出现重复提问。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种问答意图识别方法，所述方法包括：
[0006]基于当前节点的节点问题获取用户在通信终端输入的当前语音信息，通过意图识别模型基于当前节点的节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到当前节点答案；
[0007]判断当前节点是否配置有未来节点问题，若否则结束当前节点的意图识别；若是则通过意图识别模型依次基于未来节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到未来节点答案；
[0008]根据所述当前节点答案选择后续节点，判断所述后续节点的节点问题是否包含在所述未来节点问题中，若否则重新获取用户针对后续节点的节点问题的语音信息，若是则从所述未来节点答案中获取后续节点的节点问题对应的待定节点答案；通过通信终端向用户确认所述待定节点答案是否为后续节点答案，若否则重新获取用户针对后续节点的节点问题的语音信息，若是则将所述待定节点答案作为后续节点答案并继续选择后续节点，直至当前问答节点无后续节点或与通信终端的通信结束时停止问答。
[0009]可选地，所述通过意图识别模型基于当前节点的节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到当前节点答案，包括：
[0010]将当前语音信息转换成文本信息并与当前节点的节点问题拼接后转换成数字串
输入所述意图识别模型；
[0011]获取所述意图识别模型的输出结果，根据所述输出结果从所述当前语音信息中获取当前节点答案。
[0012]可选地，所述将当前语音信息转换成文本信息并与当前节点的节点问题拼接后转换成数字串输入所述意图识别模型，包括：
[0013]将当前语音信息转换成文本信息；
[0014]获取所述意图识别模型对应的预设字典，根据所述预设字典将所述文本信息和当前节点的节点问题进行拼接得到拼接文本；
[0015]通过所述预设字典对拼接文本的各个字符映射对应的id得到拼接文本对应的数字串；
[0016]将所述数字串输入所述意图识别模型。
[0017]可选地，所述预设字典包括用于标识句子起始的“起始符”、用于标识句子结束的“结束符”以及每个字符对应的数字id；
[0018]所述根据所述预设字典将所述文本信息和当前节点的节点问题进行拼接得到拼接文本的拼接方式为：
[0019]拼接文本＝“起始符”+文本信息+“结束符”+节点问题+“结束符”。
[0020]可选地，所述获取所述意图识别模型的输出结果，包括：
[0021]将所述数字串输入所述意图识别模型的得到起始序列和结束序列，将所述起始序列和所述结束序列通过所述意图识别模型的softmax层转换为起始概率和结束概率；
[0022]将起始概率取最大值对应的位置作为起始位置，将结束概率取最大值对应的位置作为结束位置，其中，所述起始概率包括拼接文本的各个字符作为答案起始位置的概率，所述结束概率包括拼接文本的各个字符作为答案结束位置的概率。
[0023]可选地，根据所述输出结果从所述当前语音信息中获取当前节点答案，包括：
[0024]若起始位置在结束位置之前，根据所述起始位置和所述结束位置从所述当前语音信息中获取待定节点答案，并将所述起始概率与所述结束概率的乘积作为待定节点答案概率，将大于预设阈值待定节点答案概率作为当前节点答案；
[0025]若起始位置在结束位置之后或待定节点答案概率小于预设阈值，则判断所述当前语音信息中不包含当前节点答案，并重新获取语音信息进行意图识别。
[0026]可选地，所述问答意图识别方法还包括：
[0027]若所述后续节点的节点问题在所述未来节点问题中且述未来节点答案中未包含所述后续节点的节点问题对应的节点答案，则基于后续节点的节点问题获取用户在通信终端输入的后续节点语音信息，通过意图识别模型基于后续节点的节点问题对所述后续节点语音信息进行意图识别得到后续节点的节点答案。
[0028]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种问答意图识别装置，所述问答意图识别装置包括：
[0029]当前节点答案获取模块，用于基于当前节点的节点问题获取用户在通信终端输入的当前语音信息，通过意图识别模型基于当前节点的节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到当前节点答案；
[0030]未来节点答案获取模块，用于判断当前节点是否配置有未来节点问题，若否则结
束当前节点的意图识别；若是则通过意图识别模型依次基于未来节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到未来节点答案；
[0031]后续节点答案获取模块，用于根据所述当前节点答案选择后续节点，判断所述后续节点的节点问题是否包含在所述未来节点问题中，若否则重新获取用户针对后续节点的节点问题的语音信息，若是则从所述未来节点答案中获取后
[0032]续节点的节点问题对应的待定节点答案；通过通信终端向用户确认所述待定节点答案是否为后续节点答案，若否则重新获取用户针对后续节点的节点问题的语音信息，若是则将所述待定节点答案作为后续节点答案并继续选择后续节点，直至当前问答节点无后续节点或与通信终端的通信结束时停止问答。
[0033]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0034]存储器，存储至少一个计算机程序；及
[0035]处理器，执行所述存储器中存储的程序以实现上述所述的问答意图识别方法。
[0036][0037]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种问答意图识别方法，应用于问答意图识别装置，其特征在于，所述方法包括：基于当前节点的节点问题获取用户在通信终端输入的当前语音信息，通过意图识别模型基于当前节点的节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到当前节点答案；判断当前节点是否配置有未来节点问题，若否则结束当前节点的意图识别；若是则通过意图识别模型依次基于未来节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到未来节点答案；根据所述当前节点答案选择后续节点，判断所述后续节点的节点问题是否包含在所述未来节点问题中，若否则重新获取用户针对后续节点的节点问题的语音信息，若是则从所述未来节点答案中获取后续节点的节点问题对应的待定节点答案；通过通信终端向用户确认所述待定节点答案是否为后续节点答案，若否则重新获取用户针对后续节点的节点问题的语音信息，若是则将所述待定节点答案作为后续节点答案并继续选择后续节点，直至当前问答节点无后续节点或与通信终端的通信结束时停止问答。2.如权利要求1所述的问答意图识别方法，其特征在于，所述通过意图识别模型基于当前节点的节点问题对所述当前语音信息进行意图识别得到当前节点答案，包括：将当前语音信息转换成文本信息并与当前节点的节点问题拼接后转换成数字串输入所述意图识别模型；获取所述意图识别模型的输出结果，根据所述输出结果从所述当前语音信息中获取当前节点答案。3.如权利要求2所述的问答意图识别方法，其特征在于，所述将当前语音信息转换成文本信息并与当前节点的节点问题拼接后转换成数字串输入所述意图识别模型，包括：将当前语音信息转换成文本信息；获取所述意图识别模型对应的预设字典，根据所述预设字典将所述文本信息和当前节点的节点问题进行拼接得到拼接文本；通过所述预设字典对拼接文本的各个字符映射对应的id得到拼接文本对应的数字串；将所述数字串输入所述意图识别模型。4.如权利要求3所述的问答意图识别方法，其特征在于，所述预设字典包括用于标识句子起始的“起始符”、用于标识句子结束的“结束符”以及每个字符对应的数字id；所述根据所述预设字典将所述文本信息和当前节点的节点问题进行拼接得到拼接文本的拼接方式为：拼接文本＝“起始符”+文本信息+“结束符”+节点问题+“结束符”。5.如权利要求2所述的问答意图识别方法，其特征在于，所述获取所述意图识别模型的输出结果，包括：将所述数字串输入所述意图识别模型的得到起始序列和结束序列，将所述起始序列和所述结束序列通过所述意图识别模型的softmax层转换为起始概率和结束概率；将起始概率取最大值对应的位置作为起始位置，将结束概率取最大值对应的位置作为结束位置，其中，所述起始概率包括拼接文本的各...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟志浩，邵诚，
申请(专利权)人：卫盈联信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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