业务咨询模型的训练方法、装置、训练系统及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种业务咨询模型的训练方法、装置、训练系统及存储介质，该方法中，服务器通过获取历史咨询数据中的业务咨询数据，并根据所述业务咨询数据，驱动训练机中预先构建的用户数字孪生模型输出表情和语音，问答机根据该表情和语音，利用业务咨询模型获得咨询结果，之后问答机根据训练机输出的表情和语音，确定咨询结果是否与训练机的需求结果一致，咨询结果是否与需求结果不一致，以更新业务咨询模型中的参数，直到调整参数之后的业务咨询模型得到的咨询结果与训练机的需求结果一致，以得到更加准确适合解决用户各种各样的问题或者情绪反应的业务咨询模型。绪反应的业务咨询模型。绪反应的业务咨询模型。

【技术实现步骤摘要】
业务咨询模型的训练方法、装置、训练系统及存储介质


[0001]本申请涉及模型训练
，尤其涉及一种业务咨询模型的训练方法、装置、训练系统及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，随着企业及政府等单位的业务不断丰富，用户需要通过不断地在网站或手机终端上查询相关金融业务资料，或者线下咨询单位业务人员，以实现对金融业务的了解。在以上提及的方式中，采用网站或手机进行业务咨询多采用文字进行业务查询或与客服交流，由于文字表述的限制，这种方式不能把用户的需求和疑惑表达更清楚，也不能采集到用户对金融业务的真实反应；采用线下咨询单位业务人员的方式，虽然单位业务人员能够实时了解用户需求和对业务产品的反应并解答，但业务人员每天所能接待的用户量有限，目前仍需要智能系统满足基本的业务产品咨询工作。
[0003]目前，解决上述问题的智能化产品，主要包括：智能问答系统、智能语音客服系统、基于多模态技术的交互系统等。
[0004]然而，以上交互系统最主要的问题在于，系统在针对用户的需求和反应时，反馈不准确，反馈内容固化且单一，不能准确适配用户各种各样的问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务咨询模型的训练方法，其特征在于，应用于服务器，所述方法包括：获取历史咨询数据中的业务咨询数据；根据所述业务咨询数据，驱动训练机中预先构建的用户数字孪生模型输出表情和语音，所述表情和语音用于确定问答机输出的咨询结果是否与所述训练机的需求结果是否一致，所述用户数字孪生模型是所述训练机基于人脸三维仿真模型构建的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史咨询数据中的业务咨询数据包括：采用网络爬虫算法在指定网站和单位业务系统中获取至少一条历史咨询数据，每个历史咨询数据包括：训练问题数据、训练结果数据；针对每条历史咨询数据，将历史咨询数据中的训练结果数据进行金融业务名称的提取，将所述历史咨询数据转换为三元组形式，所述三元组形式包括：所述训练问题数据、所述训练结果数据、以及所述金融业务名称；将所述三元组形式中的内容作为所述历史咨询数据中的业务咨询数据。3.一种业务咨询模型的训练方法，其特征在于，应用于训练机，所述方法包括：构建用户人脸三维仿真模型的初始状态，所述初始状态为用户处于平静状态下的人脸状态；所述初始状态下的人脸三维仿真模型包括：动态眉毛模型、动态嘴部模型；获取第一状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型、以及第二状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型；根据所述初始状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型、第一状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型、以及第二状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型，构建所述用户数字孪生模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型、第一状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型、以及第二状态下的动态眉毛模型和动态嘴部模型，构建所述用户数字孪生模型，包括：根据所述初始状态下的动态眉毛模型和所述第一状态下的动态眉毛模型，获得第一眉毛拟合滑块，所述第一眉毛拟合滑块为动态眉毛模型由初始状态变化为第一状态的数组序列和滑动系数；根据所述初始状态下的动态眉毛模型和所述第二状态下的动态眉毛模型，获得第二眉毛拟合滑块，所述第二眉毛拟合滑块为动态眉毛模型由初始状态变化为第二状态的数组序列和滑动系数；根据所述初始状态下的动态嘴部模型和所述第一状态下的动态嘴部模型，获得第一嘴部拟合滑块，所述第一嘴部拟合滑块为动态嘴部模型由初始状态变化为第一状态的数组序列和滑动系数；根据所述初始状态下的动态嘴部模型和所述第二状态下的动态嘴部模型，获得第二嘴部拟合滑块，所述第二嘴部拟合滑块为动态嘴部模型由初始状态变化为第二状态的数组序列和滑动系数；将所述初始状态下的人脸三维仿真模型、所述第一眉毛拟合滑块、所述第二眉毛拟合滑块、所述第一嘴部拟合滑块、所述第二嘴部拟合滑块作为所述用户数字孪生模型；其中，所述初始状态下动态嘴部模型和动态眉毛模型所对应的滑动系数为0.5，所述第
一状态下动态嘴部模型和动态眉毛模型所对应的滑动系数为1，所述第二状态下动态嘴部模型和动态眉毛模型所对应的滑动系数为0。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据问答机发来的咨询结果，输出表情和语音。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据问答机发来的咨询结果，输出所述表情和语音，包括：针对每个金融业务树，在所述金融业务树中查找所述咨询结果中的金融业务名称所对应的节点与业务咨询数据中的金融业务名称所对应的节点之间的关联度数值，所述金融业务树是基于金融业务知识图谱构建的，所述金融业务知识图谱包括：至少一个金融业务数据；当所述关联度数值大于第一预设数值小于1时，以所述第一状态输出人脸三维仿真模型，作为所述用户数字孪生模型的表情，并同时输出第一状态语音，所述第一预设数值小于1；当所述关联度数值小于第二预设数值时，以所述第二状态输出人脸三维仿真模型，作为用户数字孪生模型的表情，并同时输出第二状态语音，所述第二预设数值小于所述第一预设数值；当所述关联度数值大于0.5且小于所述第一预设数值时，将所述关联度数值作为滑动系数，利用滑块中滑动系数所对应的数组驱动人脸三维模型中的动态眉毛模型和动态嘴部模型进行变化，并控制训练机输出变化后的人脸三维仿真模型，作为用户数字孪生模型的表情，并同时输出第一状态语音；当所述关联度数值小于0.5且大于所述第二预设数值时，将所述关联度数值作为滑动系数，利用滑块中滑动系数所对应的数组驱动人脸三维模型中的动态眉毛模型和动态嘴部模型进行变化，并控制训练机输出变化后的人脸三维仿真模型，作为用户数字孪生模型的表情，并同时输出第二状态语音。7.一种业务咨询模型的训练方法，其特征在于，应用于问答机，所述方法包括：获取训练机中预先构建的用户数字孪生模型输出的表情和语音；根据所述表情和所述语音，利用业务咨询模型获得咨询结果，并将所述咨询结果通过服务器向训练机进行反馈；根据所述训练机输出的表情和语音，确定所述咨询结果是否与所述训练机的需求结果一致；若所述咨询结果是否与所述需求结果不一致，以更新所述业务咨询模型中的参数，直到调整所述参数之后的所述业务咨询模型得到的咨询结果与所述训练机的需求结果一致。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取训练机中预先构建的用户数字孪生模型输出的表情和语音，包括：获取由所述训练机中的用户数字孪生模型输出的图像；获取由所述训练机中的用户数字孪生模型输出的语音。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述根据所述表情和所述语音，利用业务咨询模型获得咨询结果之前，所述方法还包括：构建金融业务知识图谱，并根据所述金融业务知识图谱构建、训练神经网络模型。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述构建金融业务知识图谱，并根据所述金融业务知识图谱构建、训练神经网络模型，包括：获得至少一条金融业务数据，每个金融业务数据包括：金融业务名称，金融业务标签，金融业务描述；确定各个金融业务名称之间的关系数据，所述关系数据包括：包含关系、并列关系；将每条金融业务数据作为所述金融业务知识图谱中的一个节点；针对每两个金融业务名称中的第一金融业务名称和第二金融业务名称，当所述第一金融业务名称包含所述第二金融业务名称时，在所述第一金融业务名称和所述第二金融业务名称之间建立有向路径，所述有向路径为所述第一金融业务名称对应的金融业务数据节点指向所述第二金融业务名称对应的金融业务数据节点；将所述金融业务知识图谱构建生成至少一个金融业务树，每个金融业务树均包括：根节点；根据所述至少一个金融业务树，构建、训练所述神经网络模型。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个金融业务树，构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗希，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：