一种用户意图模型的确定方法及相关装置制造方法及图纸

本申请提供了一种用户意图模型的确定方法及相关装置，可应用于金融领域或者其他领域，该方法包括：获取多个用户对应的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息；对操作轨迹信息和所述用户属性因子进行向量处理，得到分别对应的轨迹信息向量和属性因子向量；对语音信息进行向量处理，得到对应的语音识别向量；将轨迹信息向量，属性因子向量和语音识别向量输入初始用户意图模型，得到对应的预测用户意图；基于预测用户意图和真实用户意图，对初始用户意图模型进行训练，得到用户意图模型，用户意图模型用于对待识别用户进行意图识别。通过上述方法，得到了能够多维度进行用户意图识别的用户意图识别模型，提高了用户意图识别的准确性。准确性。准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种用户意图模型的确定方法及相关装置


[0001]本申请涉及金融领域，具体涉及一种用户意图模型的确定方法及相关装置。

技术介绍

[0002]在银行等金融机构中，为了解决用户的问题都会开发客服热线系统，客服人员能够根据客服热线系统来解决用户的问题，具体的，用户能够通过客服热线系统进行求助，客服人员主要是根据用户描述和用户基本信息来进行问题解决和业务推荐，由于客服人员的专业能力不同，故仅通过人工来处理用户的问题很可能会无法准确识别用户的真实意图。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种用户意图模型的确定方法及相关装置，将用户的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息作为输入对初始用户意图模型进行训练，得到了能够多维度进行用户意图识别的用户意图识别模型，提高了意图识别的准确性。
[0004]有鉴于此，本申请实施例第一方面提供一种用户意图模型的确定方法，所述方法包括：
[0005]获取多个用户对应的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息，所述操作轨迹信息是指所述用户对应的用户账号在客服相关渠道中的轨迹信息，所述用户属性因子是指所述用户的基本信息，所述语音信息是指所述用户和人工客服的通话记录语音信息；
[0006]对所述操作轨迹信息和所述用户属性因子进行向量处理，得到分别对应的轨迹信息向量和属性因子向量；对所述语音信息进行向量处理，得到对应的语音识别向量；
[0007]将所述轨迹信息向量，所述属性因子向量和所述语音识别向量输入初始用户意图模型，得到对应的预测用户意图；
>[0008]基于所述预测用户意图和真实用户意图，对所述初始用户意图模型进行训练，得到用户意图模型，所述用户意图模型用于对待识别用户进行意图识别。
[0009]本申请实施例第二方面提供一种用户意图模型的确定装置，所述装置包括：
[0010]获取单元，用于获取多个用户对应的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息，所述操作轨迹信息是指所述用户对应的用户账号在客服相关渠道中的轨迹信息，所述用户属性因子是指所述用户的基本信息，所述语音信息是指所述用户和人工客服的通话记录语音信息；
[0011]处理单元，用于对所述操作轨迹信息和所述用户属性因子进行向量处理，得到分别对应的轨迹信息向量和属性因子向量；对所述语音信息进行向量处理，得到对应的语音识别向量；
[0012]输入单元，用于将所述轨迹信息向量，所述属性因子向量和所述语音识别向量输入初始用户意图模型，得到对应的预测用户意图；
[0013]训练单元，用于基于所述预测用户意图和真实用户意图，对所述初始用户意图模型进行训练，得到用户意图模型，所述用户意图模型用于对待识别用户进行意图识别。
[0014]本申请实施例第三方面提供一种电子设备，包括：
[0015]存储器，用于存储可执行指令；
[0016]处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请实施例提供的用户意图模型的确定方法。
[0017]本申请实施例第四方面提供一种计算机可读介质，存储有可执行指令，用于被处理器执行时，实现本申请实施例提供的用户意图模型的确定方法。
[0018]综上所述，本申请实施例提供了一种用户意图模型的确定方法及相关装置，该方法包括：获取多个用户对应的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息，操作轨迹信息是指用户对应的用户账号在客服相关渠道中的轨迹信息，用户属性因子是指用户的基本信息，语音信息是指用户在人工客服的通话记录语音信息；对操作轨迹信息和所述用户属性因子进行向量处理，得到分别对应的轨迹信息向量和属性因子向量；对语音信息进行向量处理，得到对应的语音识别向量；将轨迹信息向量，属性因子向量和语音识别向量输入初始用户意图模型，得到对应的预测用户意图；基于预测用户意图和真实用户意图，对初始用户意图模型进行训练，得到用户意图模型，用户意图模型用于对待识别用户进行意图识别。通过上述方法，将用户的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息作为输入对初始用户意图模型进行训练，得到了能够多维度进行用户意图识别的用户意图识别模型，提高了意图识别的准确性。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0020]图1为本申请实施例提供的一种用户意图模型的确定方法的流程图；
[0021]图2为本申请实施例提供的一种用户意图模型的确定装置的示意图。
具体实施方式
[0022]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0024]在银行等金融机构中，为了解决用户的问题都会开发客服热线系统，客服人员能
够根据客服热线系统来解决用户的问题，具体的，用户能够通过客服热线系统进行求助，客服人员主要是根据用户描述和用户基本信息来进行问题解决和业务推荐，由于客服人员的专业能力不同，故仅通过人工来处理用户的问题很可能会无法准确识别用户的真实意图。
[0025]鉴于此，本申请实施例提供了一种用户意图模型的确定方法及相关装置，将用户的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息作为输入对初始用户意图模型进行训练，得到了能够多维度进行用户意图识别的用户意图识别模型，提高了意图识别的准确性。
[0026]需要说明的是，本专利技术提供的一种用户意图模型的确定方法及相关装置可用于金融领域或其他领域，例如，可用于金融领域中的用户意图识别场景。其他领域为除金融领域之外的任意领域，例如，意图识别领域。上述仅为示例，并不对本专利技术提供的一种用户意图模型的确定方法及相关装置的应用领域进行限定。
[0027]下面通过方法实施例来对本申请提供的一种针对测试问题的排序方法进行说明，如图1所示，该方法包括：
[0028]S101、获取多个用户对应的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息。
[0029]操作轨本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用户意图模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个用户对应的操作轨迹信息、用户属性因子和语音信息，所述操作轨迹信息是指所述用户对应的用户账号在客服相关渠道中的轨迹信息，所述用户属性因子是指所述用户的基本信息，所述语音信息是指所述用户和人工客服的通话记录语音信息；对所述操作轨迹信息和所述用户属性因子进行向量处理，得到分别对应的轨迹信息向量和属性因子向量；对所述语音信息进行向量处理，得到对应的语音识别向量；将所述轨迹信息向量、所述属性因子向量和所述语音识别向量输入初始用户意图模型，得到对应的预测用户意图；基于所述预测用户意图和真实用户意图，对所述初始用户意图模型进行训练，得到用户意图模型，所述用户意图模型用于对待识别用户进行意图识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述操作轨迹信息和所述用户属性因子进行向量处理，得到分别对应的轨迹信息向量和属性因子向量，包括：通过数据正则化规则和独热编码对所述操作轨迹信息和所述用户属性因子进行数据预填充和编码，得到分别对应的轨迹信息向量和属性因子向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述语音信息进行向量处理，得到对应的语音识别向量，包括：对所述语音信息进行语音识别，并通过自然语言处理得到对应的语音识别向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述轨迹信息向量，所述属性因子向量和所述语音识别向量输入初始用户意图模型，得到对应的预测用户意图，包括：将所述轨迹信息向量和所述语音识别向量基于入口权重进行处理，得到对应的权重轨迹信息向量和权重语音识别向量；将所述权重轨迹信息向量、所述权重语音识别向量和所述属性因子向量输入所述初始用户意图模型，得到对应的预测用户意图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏越，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：