业务交互处理方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种业务交互处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品，可用于金融领域中的产品测试流程。其中，该处理方法包括：确定业务交互的业务类别并获取对应的输入文本，将业务类别输入到预先训练的对话生成模型中，由模型输出回复文本以及与输入文本相似度最高的N个推荐问题，并将回复文本和推荐问题进行展示。这样，通过对话生成模型可以自动生成针对用户问题的回复文本，无需人工回复，并且用户可以根据推荐问题明确问题难点并得到相应回复，缩短了用户的等待时间，提高了业务处理效率。提高了业务处理效率。提高了业务处理效率。

【技术实现步骤摘要】
业务交互处理方法、装置及计算机设备


[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及一种业务交互处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]目前，很多场景下如客服领域或特定的业务支持领域，需要人工回复用户的问题。然而，有些业务种类繁多，用户数量也较多，人工回复很难及时解决所有问题。
[0003]相关技术中存在一些机器对答模型，可以根据用户的问题从题库中选择相应的回复，但这种方式只能在题库中存在该问题时可用，过度依赖于题库的存储量，可用性不高。

技术实现思路

[0004]基于此，针对上述技术问题，提供一种业务交互处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。本公开的技术方案如下：
[0005]根据本公开实施例的一个方面，提供一种业务交互处理方法，包括：
[0006]确定业务交互的业务类别；
[0007]获取与所述业务类别对应的输入文本；
[0008]将所述业务类别和所述输入文本输入至预先训练的对话生成模型，通过所述对话生成模型输出回复文本以及与所述输入文本相似度最高的前N个推荐问题；其中，N为正整数；
[0009]展示所述回复文本和所述推荐问题。
[0010]在其中一个实施例中，所述对话生成模型的训练过程包括：
[0011]获取与业务相关的历史问题；
[0012]按照预设的业务类别对所述历史问题进行分类，得到多个类别的历史问题；
[0013]对每个类别的历史问题进行筛选，得到出现频次超过预设阈值的高频问题；
[0014]根据所述高频问题，生成与所述高频问题对应的标准回复；
[0015]将所述业务类别、所述高频问题、所述标准回复作为模型的数据集进行训练，得到对话生成模型。
[0016]在其中一个实施例中，在对每个类别的历史问题进行筛选，得到出现频次超过预设阈值的高频问题之后，还包括：
[0017]选取若干个所述历史问题作为训练文本；
[0018]逐个将所述训练文本作为所述对话生成模型的输入向量；
[0019]计算任一个所述高频问题与所述输入向量的相似度；
[0020]将与所述输入向量相似度最高的前N个高频问题作为所述对话生成模型的输出向量。
[0021]在其中一个实施例中，在确定业务交互的业务类别之前，还包括：
[0022]获取参与业务交互的用户的基础数据；
[0023]将所述基础数据存入指定的存储区域。
[0024]在其中一个实施例中，在确定业务交互的业务类别之前，还包括：
[0025]展示业务类别选项；
[0026]提供与每个业务类别选项对应的文本输入框。
[0027]在其中一个实施例中，在展示所述回复文本和所述推荐问题之前，还包括：
[0028]在对话生成模型未输出回复文本的情况下，将所述输入文本发送至指定终端；所述指定终端用于通过人工方式提供与所述输入文本对应的回复文本。
[0029]根据本公开实施例的另一方面，提供一种业务交互处理装置，包括：
[0030]类别确定模块，用于确定业务交互的业务类别；
[0031]文本输入模块，用于获取与所述业务类别对应的输入文本；
[0032]模型输出模块，用于将所述业务类别和所述输入文本输入至预先训练的对话生成模型，通过所述对话生成模型输出回复文本以及与所述输入文本相似度最高的前N个推荐问题；其中，N为正整数；
[0033]展示模块，用于展示所述回复文本和所述推荐问题。
[0034]根据本公开实施例的另一方面，还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0035]根据本公开实施例的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0036]根据本公开实施例的另一方面，还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0037]本公开实施例提供的技术方案中，可以确定业务交互的业务类别并获取对应的输入文本，将业务类别输入到预先训练的对话生成模型中，由模型输出回复文本以及与输入文本相似度最高的N个推荐问题，并将回复文本和推荐问题进行展示。这样，通过对话生成模型可以自动生成针对用户问题的回复文本，无需人工回复，并且用户可以根据推荐问题明确问题难点并得到相应回复，缩短了用户的等待时间，提高了业务处理效率。
[0038]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本说明书实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1是一个实施例中一种业务交互处理方法的应用场景示意图；
[0041]图2是一个实施例中一种业务交互处理方法的流程示意图；
[0042]图3是一个实施例中一种对话生成模型训练方法的流程示意图；
[0043]图4是另一个实施例中一种对话生成模型训练方法的流程示意图；
[0044]图5是一个实施例中一种获取业务交互数据方法的流程示意图；
[0045]图6是一个实施例中一种展示业务类别的方法的流程示意图；
[0046]图7是另一个实施例中一种业务交互处理方法的流程示意图；
[0047]图8是一个实施例中一种业务交互处理装置的结构示意图；
[0048]图9是一个实施例中一种计算机设备的内部结构示意图。
具体实施方式
[0049]为了使本领域普通人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0050]需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本公开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。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。例如若使用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种业务交互处理方法，其特征在于，包括：确定业务交互的业务类别；获取与所述业务类别对应的输入文本；将所述业务类别和所述输入文本输入至预先训练的对话生成模型，通过所述对话生成模型输出回复文本以及与所述输入文本相似度最高的前N个推荐问题；其中，N为正整数；展示所述回复文本和所述推荐问题。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对话生成模型的训练过程包括：获取与业务相关的历史问题；按照预设的业务类别对所述历史问题进行分类，得到多个类别的历史问题；对每个类别的历史问题进行筛选，得到出现频次超过预设阈值的高频问题；根据所述高频问题，生成与所述高频问题对应的标准回复；将所述业务类别、所述高频问题、所述标准回复作为模型的数据集进行训练，得到对话生成模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在对每个类别的历史问题进行筛选，得到出现频次超过预设阈值的高频问题之后，还包括：选取若干个所述历史问题作为训练文本；逐个将所述训练文本作为所述对话生成模型的输入向量；计算任一个所述高频问题与所述输入向量的相似度；将与所述输入向量相似度最高的前N个高频问题作为所述对话生成模型的输出向量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定业务交互的业务类别之前，还包括：获取参与业务交互的用户的基础数据；将所述基础数据存入指定的存储区域。5.根据...

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