【技术实现步骤摘要】
本申请涉及问答，尤其是涉及一种基于意图识别的事项筛查方法、平台、设备及存储介质。
技术介绍
1、意图识别（intent recognition）是一种自然语言处理技术，用于确定用户在与计算机进行对话时的意图或目的。它是构建对话系统和智能助手的关键步骤之一，可以帮助计算机理解用户的意图，从而提供相应的回答、建议或执行相应的任务。意图识别的目标是将用户的输入文本分类为预定义的意图类别之一。
2、当前，具有意图识别功能的系统在基于意图识别技术来执行相应操作时，一般会在预设的数据库中存储用户意图及其对应的一个或多个事项，接着，当系统接收到用户请求时，将基于意图识别技术来对用户请求中的请求内容（即用户向系统输入的文本内容）进行解析，最终解析得到用户意图，再从数据库中查找出该用户意图所对应的事项，并执行该事项，或将该事项反馈给用户，相应的，前文所指的事项既可以指可供系统执行的具体操作指令，也可以指用于解答用户问题的文本内容。
3、结合上述原理可知，当系统需要从数据库中查找到与该用户意图相对应的所有事项时，由于用户意图是多样且繁杂的，相应的，数据库中所存储的事项数量将随着用户意图的数量的增加而增加，因此，系统从数据库中查找事项的繁琐程度将随着数据库中所存储的事项数量的增大而增大，当数据库中存储有海量事项时，系统查找对应事项的查找效率也将随之降低，故有待改善。
技术实现思路
1、为了减轻在查找用户意图所对应的事项时的繁琐程度、提高查找效率，本申请提供一种基于意图识别的事项筛
2、第一方面，本申请提供了一种基于意图识别的事项筛查方法，采用如下的技术方案：
3、接收用户请求，基于所述用户请求中的请求内容，以及预构建的意图匹配模型，确定所述请求内容所对应的请求意图；
4、基于预存储的标签库和所述请求意图，通过所述意图匹配模型，从所述标签库中筛选得出意向标签集；
5、其中，所述意向标签集是指与所述请求意图相对应的标签的集合；所述标签库中预先存储有标签、与标签预先建立了关联关系的事项；
6、映射得出与所述意向标签集所对应的反馈内容，向用户反馈所述意向标签集及其对应的反馈内容；其中，反馈内容至少包括所述意向标签集所对应的事项。
7、通过采用上述技术方案，本申请预先将所有事项分别定义关联了标签，以标签的形式，即预先实现对海量事项的分类、归集，当用户提出用户请求时，本申请将先基于预构建的意图匹配模型，分析得出用户的请求意图，再为该请求意图匹配标签，即匹配得到意向标签集，而非像现有技术一样，直接从海量事项中查询对应的关联事项；此举以标签的形式，快速且精准地对标到对应的关联事项，从而达到提高查询效率、减轻查询繁杂程度的效果，最后，再根据标签映射得到对应的事项，向用户输出带有意向标签集以及对应事项的标签。
8、可选的，所述标签包括若干个一级标签和所述一级标签所包含的下级标签，所述意向标签集中包括意向标签，所述意向标签是指与所述请求内容相关联的一级标签和/或下级标签；
9、所述方法还包括：
10、确定每一所述意向标签与所述请求内容的关联度，根据所述关联度高低，对意向标签集进行二次筛选，生成理想标签集；
11、所述映射得出与所述意向标签集所对应的反馈内容，包括：
12、确定所述理想标签集中的所有意向标签所对应的事项，生成带有所有所述意向标签所对应的事项的反馈内容；
13、基于所述标签库，确定反馈内容中的每一事项所对应的第一问询内容，向用户反馈第一问询内容；根据用户输出的有关所述第一问询内容的第一解答内容，确定是否需要将对应的事项从反馈内容中移除，若是，则移除。
14、通过采用上述技术方案，当对应筛选出多个事项时，问了使得最终反馈的反馈内容中所包含的事项更为精炼，将预先以问答的方式，向用户输出有关每一事项所对应的第一问询内容，第一问询内容将以问题的形式向用户询问是否考虑对应事项，用户将输出第一解答内容来回答第一问询内容，接着本申请将基于用户输出的第一解答内容来实现对事项的筛选。
15、可选的，所述“根据所述关联度高低，对意向标签集进行二次筛选，生成理想标签集”包括：
16、从意向标签集内筛选出弱关联标签，所述弱关联标签是指关联度低于预设的基准关联度的意向标签；
17、为每一所述弱关联标签匹配生成第二问询内容，向用户反馈第二问询内容；根据用户输出的有关所述第二问询内容的第二解答内容，确定是否需要将对应的弱关联标签从所述意向标签集内移除，若是，则移除；
18、当确定完成所有第一意向标签的移除与否的判定后，将当前意向标签集确定为理想标签集。
19、通过采用上述技术方案，根据用户的请求内容，初筛得出与用户请求内容相关联的所有意向标签，形成意向标签集，在向用户反馈该意向标签集之前，为了使得筛选出的意向标签更加贴近用户请求，同时也为了避免因初筛后的意向标签集范围过大、所包含的意向标签数量过多、冗杂，从而导致对应的事项过多，需要向用户提出的第一问询内容过多，进而影响用户观感的情况，本申请还将基于每一意向标签与用户请求内容之间的关联度大小，对意向标签集进行进一步筛选得到理想标签集，以便在识别用户意图时，更为具象地筛选出更为贴近用户意图的标签，提高意图识别的精确性。具体的，弱关联标签是指关联度低于基准关联度的意向标签，本申请认为弱关联标签是与用户请求内容关联度较低的意向标签，对此，本申请将会以“问询+获取第二解答内容”的方式来确定弱关联标签是否为用户想要了解的内容，若否，则将其从意向标签集中移除，实现对意向标签集内的所有意向标签的二次筛选，最终留存在意向标签集中的意向标签形成理想标签集。
20、可选的，所述“根据所述关联度高低，对意向标签集进行二次筛选，生成理想标签集”包括：
21、根据所述关联度高低，对所有意向标签进行排序；确定每一意向标签所对应的第二问询内容，顺次向用户发送第二问询内容，根据用户输出的与所述第二问询内容相对应的第二解答内容，确定是否需要将对应的意向标签从所述意向标签集内移除，若是，则移除；
22、当确定完成所有意向标签的移除与否的判定后，将当前意向标签集确定为理想标签集。
23、通过采用上述技术方案，当初筛得到意向标签集之后，本申请将基于意向标签集内的所有意向标签与请求内容的关联度高低进行排序，并顺次以问答形式向用户反馈意向标签的第二问询内容，并基于用户对应反馈的第二解答内容来判定对应的意向标签是否需要移出意向标签集，实现对意向标签集内的所有意向标签的二次筛选，最终根据二次筛选结果得到理想标签集，而该理想标签集即为贴近用户请求意图的所有相关联的标签集合。
24、可选的，所述方法还包括：
25、在任一用户首次提出用户请求时，为该用户创建用户属性库；
26、每当用户输出第二解答内容时，根据所述第二解答内容及本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，所述标签包括若干个一级标签和所述一级标签所包含的下级标签，所述意向标签集中包括意向标签，所述意向标签是指与所述请求内容相关联的一级标签和/或下级标签；
3.根据权利要求2所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，所述“根据所述关联度高低，对意向标签集进行二次筛选，生成理想标签集”包括：
4.根据权利要求2所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，所述“根据所述关联度高低，对意向标签集进行二次筛选，生成理想标签集”包括：
5.根据权利要求3或4所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，
6.根据权利要求1所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，
8.一种基于意图识别的事项筛查平台，其特征在于，包括：
9.一种基于意图识别的事项筛查设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，所述标签包括若干个一级标签和所述一级标签所包含的下级标签，所述意向标签集中包括意向标签，所述意向标签是指与所述请求内容相关联的一级标签和/或下级标签；
3.根据权利要求2所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，所述“根据所述关联度高低，对意向标签集进行二次筛选，生成理想标签集”包括：
4.根据权利要求2所述的基于意图识别的事项筛查方法，其特征在于，所述“根据所述关联度高低，对意向标签集进行二次筛选，生成理想标签集”包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：周礼洪，朱孝，
申请(专利权)人：苏州中格软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。