基于分层图模型的对话状态转移方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能决策技术领域，揭露一种基于分层图模型的对话状态转移方法，包括：从预设的对话数据存储库中获取智能客服系统的输入处理流；将输入处理流拆分为多个系统节点，并获取系统节点的优先级、位置属性和分数属性；根据系统节点的优先级构建优先级图，根据系统节点的位置属性构建位置图，及根据系统节点的分数属性构建分数图；通过优先级图、位置图和分数图构建智能客服系统的分层图模型，并获取用户对话，通过分层图模型获取用户对话的意图以进行状态转移。本发明专利技术还提出一种基于分层图模型的对话状态转移装置、设备及存储介质。本发明专利技术可以降低对话状态转移所需的数据成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
基于分层图模型的对话状态转移方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及智能决策
，尤其涉及一种基于分层图模型的对话状态转移方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]智能客服机器人是人工智能技术应用的重要分支，广泛应用在金融、通讯、政府服务等行业中。状态追踪算法负责智能客服机器人中对话状态的转移，从而使智能客服机器人得知下一步该执行的动作，推动对话往下进行，是智能客服机器人的核心模块。
[0003]传统基于有限状态机的状态追踪算法，只能处理系统输入为单一意图的情况，无法应付实际对话场景中的多意图，多条件同时满足的情况。而基于神经网络的状态追踪算法可以处理多意图，多条件情况，但需要标注大量真实对话状态数据，人工成本高，模型训练难度大。因此，现在亟需一种对话状态转移方法，在不需要大量数据训练的情况下实现多意图的状态精确转移。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于分层图模型的对话状态转移方法、装置、设备及介质，其主要目的在于可以降低对话状态转移所需的数据成本。
[0005]为实现上述目的，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分层图模型的对话状态转移方法，其特征在于，所述方法包括：从预设的对话数据存储库中获取智能客服系统的输入处理流；将所述输入处理流拆分为多个系统节点，并获取所述系统节点的优先级、位置属性和分数属性；根据所述系统节点的优先级构建优先级图，根据所述系统节点的位置属性构建位置图，及根据所述系统节点的分数属性构建分数图；通过所述优先级图、位置图和分数图构建智能客服系统的分层图模型，并通过所述分层图模型获取预设用户对话的意图，根据所述意图进行状态转移。2.如权利要求1所述的基于分层图模型的对话状态转移方法，其特征在于，所述将所述输入处理流拆分为多个系统节点，包括：获取所述输入处理流中所有对话处理节点和对话任务；基于所述对话任务将作用相同的对话处理节点合并，得到多个所述系统节点。3.如权利要求1所述的基于分层图模型的对话状态转移方法，其特征在于，所述根据所述系统节点的优先级构建优先级图，包括：获取预设的优先级类别；根据所述系统节点的优先级确定所述系统节点的优先级类别，并将所述优先级类别进行排序和构图，得到所述优先级图。4.如权利要求1所述的基于分层图模型的对话状态转移方法，其特征在于，所述通过所述分层图模型获取预设用户对话的意图，根据所述意图进行状态转移，包括：利用所述分层图模型查询预设用户对话中存在的意图；获取各个意图的优先级和位置，根据各个所述意图的优先级和位置，得到多个意图分数；将所述意图分数最高的意图作为所述用户对话的标准意图，并从所述智能客服系统中获取所述标准意图对应的回复进行状态转移。5.如权利要求1所述的基于分层图模型的对话状态转移方法，其特征在于，所述通过所述优先级图、位置图和分数图构建智能客服系统的分层图模型，包括：建立所述优先级图中各个优先级类别和所述位置图中各个位置的联系，以及建立所述位置图中各个位置和所述分数图中对应分数的联系，得到所述分层图模型。6.如权利要求1所述的基于分层图模型的对话状态转移方法，其特征在于，所述获取智能客服系统的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：李治根，王燕蒙，李剑锋，王少军，肖京，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：