用户意图的识别方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本说明书实施方式提供了一种用户意图的识别方法、装置、设备及可读存储介质，包括：接收用户的终端发送的对应设定问题的反馈数据；其中，所述设定问题对应有业务场景；调用模糊意图识别模型和对应所述业务场景的用户意图识别模型对所述反馈数据的用户意图进行识别；根据所述调用模糊意图识别模型和所述用户意图识别模型的输出结果确定反馈数据的用户意图。本方案通过模型分类和多层预测的方式，相比单一的预测方式，降低了错误率；本方案通过对业务场景进行区分和细化，可以更好的将算法与业务契合，提升预测的精准性。提升预测的精准性。提升预测的精准性。

【技术实现步骤摘要】
用户意图的识别方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本说明书中实施方式关于机器学习的
，尤其涉及一种用户意图的识别方法、装置、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着机器学习技术的不断发展，机器学习技术也应用于人机对话领域中。人机对话是外呼机器人能够自动回复用户发出的信息，目前被广泛地应用于各个行业，提升了相关企业与用户之间的沟通效率。意图识别是人机对话过程中的重要一环。意图识别决定着整个人机对话质量的好坏。意图识别是针对用户发出的信息进行信息分类，进而针对输入的意图进行下一步的合理操作。
[0003]在现有的意图识别的
中，通过现有的方法执行意图识别时，识别得到的预测意图，其准确性往往不高。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本说明书多个实施方式致力于提供一种用户意图的识别方法、装置、设备及可读存储介质，以一定程度上提升对识别得到的预测意图的准确性。
[0005]本说明书中多个实施方式提供一种用户意图的识别方法，所述方法包括：获取用户针对对应设定问题的反馈数据；其中，所述设定问本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户意图的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户针对对应设定问题的反馈数据；其中，所述设定问题对应有业务场景；调用模糊意图识别模型和对应所述业务场景的用户意图识别模型对所述反馈数据的用户意图进行识别；其中，所述模糊意图识别模型用于判断所述反馈数据是否属于模糊意图，所述用户意图识别模型用于识别反馈数据的明确意图；根据所述调用模糊意图识别模型和所述用户意图识别模型的输出结果确定反馈数据的用户意图；其中，在认定所述反馈数据表达的用户意图不是模糊意图的情况下，将所述用户意图识别模型输出的明确意图确定为所述反馈数据的用户意图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述调用模糊意图识别模型和所述用户意图识别模型的输出结果确定反馈数据的用户意图的步骤，包括：在认定所述反馈数据属于模糊意图的情况下，将所述反馈数据的用户意图认定为模糊意图。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用模糊意图识别模型和对应所述业务场景的用户意图识别模型对所述反馈数据的用户意图进行识别的步骤，包括：调用所述模糊意图识别模型对所述反馈数据的意图进行识别；在认定所述反馈数据不属于模糊意图的情况下，再调用所述的用户意图识别模型对所述反馈数据的意图进行识别。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在调用模糊意图识别模型和对应所述业务场景的用户意图识别模型对所述反馈数据的用户意图进行识别的步骤之前，还包括：根据预先设定的意图匹配规则对所述反馈数据进行匹配，得到匹配结果；在匹配结果指示匹配失败的情况下，调用模糊意图识别模型和对应所述业务场景的用户意图识别模型对所述反馈数据的意图进行识别。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述业务场景包括反诈场景和非反诈场景，所述非反诈场景包括：电销业务场景、回访业务场景或者金融业务场景；所述设定问题包括预设的机器人话术，所述反馈数据包括用户针对所述机器人话术回复的数据；在所述的业务场景为非反诈场景的情况下，调用模糊意图识别模型和对应所述非反诈场景的用户意图识别模型对所述用户针对所述机器人话术回复的数据的用户意图进行识别。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述的业务场景为反诈场景的情况下，所述方法还包括：将...

【专利技术属性】
技术研发人员：王森平，赵国庆，罗仕杰，蒋宁，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：