基于用户表达偏好的智能回复方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种基于用户表达偏好的智能回复方法、装置、设备及介质，属于人工智能及金融技术领域。该方法包括：获取目标对象的输入数据；从输入数据或预设数据库提取目标对象的表达偏好，得到目标表达偏好数据；从输入数据提取问题信息，得到初步问题数据；基于预设问题模板将目标表达偏好数据和初步问题数据进行问题封装，得到目标问题数据；通过预先训练的问答模型对目标问题数据进行答案生成，得到目标答案；根据目标答案向目标对象进行回复。本申请实施例能够结合目标对象的预测表达偏好数据确定目标对象更倾向的回复表达方式，并以该回复表达方式生成回复内容，提高了智能客服在咨询回复中的个性化程度。高了智能客服在咨询回复中的个性化程度。高了智能客服在咨询回复中的个性化程度。

【技术实现步骤摘要】
基于用户表达偏好的智能回复方法、装置、设备及介质


[0001]本申请涉及人工智能及金融
，尤其涉及一种基于用户表达偏好的智能回复方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]在金融、保险、电商等领域，设置了智能客服机器人以满足客户的业务咨询需求，并且能够提供24小时的在线服务，提高了服务效率和用户的体验。
[0003]目前，智能客服机器人主要是以人工智能和自然语言处理技术为基础，虽然在内容准确性及语音语调上的自然度可以得到保证，但是无法针对不同的用户生成不同风格的回复方式，缺乏个性。因此，如何提高智能客服在咨询回复中的个性化程度，成为了亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的主要目的在于提出一种基于用户表达偏好的智能回复方法、装置、设备及介质，旨在提高智能客服在咨询回复中的个性化程度。
[0005]为实现上述目的，本申请实施例的偏好方面提出了一种基于用户表达偏好的智能回复方法，所述方法包括：
[0006]获取目标对象的输入数据；
[0007]从所述输入数据或预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到目标表达偏好数据；
[0008]从所述输入数据提取问题信息，得到初步问题数据；
[0009]基于预设问题模板将所述目标表达偏好数据和所述初步问题数据进行问题封装，得到目标问题数据；
[0010]通过预先训练的问答模型对所述目标问题数据进行答案生成，得到目标答案；
[0011]根据所述目标答案向所述目标对象进行回复。
[0012]在一些实施例，所述从所述输入数据或预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到目标表达偏好数据，包括：
[0013]对所述输入数据进行表达偏好检测，得到表达偏好检测数据；
[0014]若所述表达偏好检测数据表征所述输入数据中存在所述目标对象的表达偏好，则从所述输入数据提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据；
[0015]若所述表达偏好检测数据表征所述输入数据中不存在所述目标对象的表达偏好，则从所述预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据。
[0016]在一些实施例，所述从所述输入数据提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据，包括：
[0017]对所述输入数据进行选择偏好数据定位，得到选择偏好数据位置信息；
[0018]基于所述选择偏好数据位置信息对所述输入数据进行偏好关键字提取，得到所述
目标表达偏好数据。
[0019]在一些实施例，所述对所述输入数据进行表达偏好检测，得到表达偏好检测数据，包括：
[0020]对所述输入数据进行文本切分处理，得到文本片段数据；
[0021]对所述文本片段数据进行偏好分析处理，得到偏好分析数据；
[0022]根据所述偏好分析数据和预设的偏好置信阈值确定所述表达偏好检测数据。
[0023]在一些实施例，所述从所述预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据，包括：
[0024]从所述预设数据库中提取所述目标对象的对象属性信息；
[0025]对所述对象属性信息进行表达偏好预测，得到所述目标表达偏好数据。
[0026]在一些实施例，所述对所述对象属性信息进行表达偏好预测，得到所述目标表达偏好数据，包括：
[0027]对所述对象属性信息进行字段提取，得到目标字段数据；
[0028]对所述目标字段数据进行数据预处理，得到目标对象数据；
[0029]对所述目标对象数据进行特征提取处理，得到目标对象特征；
[0030]对所述目标对象特征进行用户偏好预测，得到所述目标表达偏好数据。
[0031]在一些实施例，所述基于预设问题模板将所述目标表达偏好数据和所述初步问题数据进行问题封装，得到目标问题数据，包括：
[0032]对所述初步问题数据进行语法检测，得到检测结果；其中，所述检测结果包括错误状态，所述错误状态用于表征所述初步问题数据存在语法错误；
[0033]基于所述错误状态对所述初步问题数据进行纠错处理，得到修正问题数据；
[0034]基于所述预设问题模板对所述目标表达偏好数据和所述修正问题数据进行整合处理，得到所述目标问题数据。
[0035]为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种基于用户表达偏好的智能回复装置，所述装置包括：
[0036]输入数据获取模块，用于获取目标对象的输入数据；
[0037]表达偏好获取模块，用于从所述输入数据或预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到目标表达偏好数据；
[0038]问题信息提取模块，用于从所述输入数据提取问题信息，得到初步问题数据；
[0039]问题封装模块，用于基于预设问题模板将所述目标表达偏好数据和所述初步问题数据进行问题封装，得到目标问题数据；
[0040]答案生成模块，用于通过预先训练的问答模型对所述目标问题数据进行答案生成，得到目标答案；
[0041]回复模块，用于根据所述目标答案向所述目标对象进行回复。
[0042]为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子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第一方面所述的方法。
[0043]为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一
方面所述的方法。
[0044]本申请提出的基于用户表达偏好的智能回复方法、装置、设备及介质,其通过获取目标对象的输入数据；从输入数据或预设数据库提取目标对象的表达偏好，得到目标表达偏好数据；从输入数据提取问题信息，得到初步问题数据；基于预设问题模板将目标表达偏好数据和初步问题数据进行问题封装，得到目标问题数据；通过预先训练的问答模型对目标问题数据进行答案生成，得到目标答案；根据目标答案向目标对象进行回复。能够结合目标对象的预测表达偏好数据确定目标对象更倾向的回复表达方式，并以该回复表达方式生成回复内容，提高了智能客服在咨询回复中的个性化程度。
附图说明
[0045]图1是本申请实施例提供的基于用户表达偏好的智能回复方法的流程图；
[0046]图2是图1中的步骤S102的流程图；
[0047]图3是图2中的步骤S201的流程图；
[0048]图4是图2中的步骤S202的流程图；
[0049]图5是图2中的步骤S203的流程图；
[0050]图6是图5中的步骤S502的流程图；
[0051]图7是图1中的步骤S104的流程图；
[0052]图8是本申请实施例提供的基于用户表达偏好的智能回复装置的结构示意图；
[0053]图9是本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于用户表达偏好的智能回复方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的输入数据；从所述输入数据或预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到目标表达偏好数据；从所述输入数据提取问题信息，得到初步问题数据；基于预设问题模板将所述目标表达偏好数据和所述初步问题数据进行问题封装，得到目标问题数据；通过预先训练的问答模型对所述目标问题数据进行答案生成，得到目标答案；根据所述目标答案向所述目标对象进行回复。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述输入数据或预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到目标表达偏好数据，包括：对所述输入数据进行表达偏好检测，得到表达偏好检测数据；若所述表达偏好检测数据表征所述输入数据中存在所述目标对象的表达偏好，则从所述输入数据提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据；若所述表达偏好检测数据表征所述输入数据中不存在所述目标对象的表达偏好，则从所述预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述输入数据提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据，包括：对所述输入数据进行选择偏好数据定位，得到选择偏好数据位置信息；基于所述选择偏好数据位置信息对所述输入数据进行偏好关键字提取，得到所述目标表达偏好数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述输入数据进行表达偏好检测，得到表达偏好检测数据，包括：对所述输入数据进行文本切分处理，得到文本片段数据；对所述文本片段数据进行偏好分析处理，得到偏好分析数据；根据所述偏好分析数据和预设的偏好置信阈值确定所述表达偏好检测数据。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述预设数据库提取所述目标对象的表达偏好，得到所述目标表达偏好数据，包括：从所述预设数据库中提取所述目标对象的对象属性信息；对所述对象属性信息进行表达偏好预测，得到所述目标表达偏好数据。6.根据权利要求5所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：符永统，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：