本申请提供一种意图文本分析方法、装置、服务器及存储介质，涉及人工智能领域。该方法包括：服务器可以获取从其他终端上传的咨询文本。服务器可以对该咨询文本进行数字化，得到待预测数据。服务器可以将该待预测数据输入训练好的量子神经网络。该量子神经网络可以输出预测结果。该预测结果用于指示用户选择第一类产品的概率。服务器可以在获取该预测结果后，根据该预测结果对产品进行筛选，选择第一数量个第一类产品和第二数量个第二类产品发送给用户。本申请的方法，提高了意图文本分析的效率，提高了意图文本分析的准确率。
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种意图文本分析方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
1、在个人投资领域，客户数量级大、投资金额相对较小、投资行为普遍在线上app端进行。该情况容易导致金融机构在用户进行个人投资时对产品的选择的指导难度大。
2、现有技术中，随着数字化经济和人工智能技术的快速发展，许多金融机构都开始探索在线上app端采用数据分析、智能推荐等方式为用户在个人投资时提供一定的指导，尽可能地做到根据客户意图精准推送产品。
3、然而，由于个人投资者的基数大，咨询文本数据量大，而服务器处理效率有限，容易出现服务器无法及时完成咨询文本的分析，线上app反馈用户咨询速度慢的情况。因此，如何提高咨询文本的分析效率成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种意图文本分析方法、装置、服务器及存储介质，用以解决如何提高咨询文本的分析效率技术问题。
2、第一方面，本申请提供一种意图文本分析方法，包括：
3、获取用户的咨询文本，并对所述咨询文本进行数字化，得到待预测数据；
4、将所述待预测数据输入训练好的量子神经网络，得到预测结果，所述预测结果用于指示所述用户选择第一类产品的概率；
5、根据所述预测结果，选择第一数量个所述第一类产品和第二数量个所述第二类产品发送给用户。
6、可选地，所述对所述咨询文本进行数字化，得到待预测数据，具体包括：
7、获取训练好的所述量子神经网络对应的词典；</p>8、根据所述词典对所述咨询文本进行数字化，得到所述待预测数据。
9、可选地，
10、所述根据所述预测结果，选择第一数量个所述第一类产品和第二数量个所述第二类产品发送给用户，具体包括：
11、获取预设数量，所述预设数量为发送给用户的产品总数；
12、根据所述预测结果与所述预设数量的乘积，确定所述第一数量；
13、从多个所述第一类产品中，随机选择所述第一数量个所述第一类产品；
14、根据所述预设数量与所述第一数量的差，确定所述第二数量；
15、从多个所述第二类产品中，随机选择所述第二数量个所述第二类产品。
16、可选地，所述量子神经网络中包括由旋转层和纠缠层交替设置的多层结构的变分量子路线，所述旋转层由单比特量子旋转门组合得到，所述纠缠层由双比特量子逻辑门按照链式组合得到。
17、可选地，将所述待预测数据输入训练好的所述量子神经网络之前，所述方法，还包括；
18、根据历史咨询信息生成样本数据，所述样本数据中的数据内容为数字化后的用户咨询数据，所述样本数据中的数据标签用于指示咨询后所述用户在所述第一类产品的选择比例；
19、采用角度编码的方式，对所述样本数据中的数据内容进行编码，使其转换为应用于量子神经网络中的量子比特；
20、将所述量子比特输入所述量子神经网络，并得到预测结果，所述预测结果用于指示所述用户选择所述第一类产品的概率；
21、根据所述预测结果和所述样本数据的所述数据标签，计算损失函数，并使用所述损失函数对所述量子神经网络进行优化。
22、可选地，所述根据用户历史咨询数据生成样本数据，具体包括：
23、获取历史咨询信息，所述历史咨询信息中包括多条历史咨询文本；
24、获取每一所述历史咨询文本对应的历史选择结果，所述历史选择结果包括至少一个已选择产品和每一所述已选择产品的产品类别，所述产品类别至少包括所述第一类产品和所述第二类产品；
25、将所述历史咨询文本数字化，得到所述样本数据的数据内容；
26、根据所述已选择产品的所述产品类别，确定所述样本数据的数据标签；
27、根据所述数据内容和所述数据标签，组成所述样本数据。
28、可选地，所述根据所述已选择产品的所述产品类别，确定所述样本数据的数据标签，具体包括：
29、根据所述历史选择结果，确定所述用户的第一资源数量；
30、根据所述已选择产品的所述产品类别，确定选择所述第一类产品的第二资源数量；
31、根据所述第一资源数量和所述第二资源数量，确定所述用户选择所述第一类产品的第一选择比例；
32、根据所述第一选择比例，确定所述样本数据的数据标签。
33、第二方面，本申请提供一种意图文本分析装置，包括：
34、获取模块，用于获取用户的咨询文本，并对所述咨询文本进行数字化，得到待预测数据；
35、预测模块，用于将所述待预测数据输入训练好的量子神经网络，得到预测结果，所述预测结果用于指示所述用户选择第一类产品的概率；根据所述预测结果，选择第一数量个所述第一类产品和第二数量个所述第二类产品发送给用户。
36、可选地，所述获取模块，具体用于：
37、获取训练好的所述量子神经网络对应的词典；
38、根据所述词典对所述咨询文本进行数字化，得到所述待预测数据。
39、可选地，所述预测模块，具体用于：
40、获取预设数量，所述预设数量为发送给用户的产品总数；
41、根据所述预测结果与所述预设数量的乘积，确定所述第一数量；
42、从多个所述第一类产品中，随机选择所述第一数量个所述第一类产品；
43、根据所述预设数量与所述第一数量的差，确定所述第二数量；
44、从多个所述第二类产品中，随机选择所述第二数量个所述第二类产品。
45、可选地，所述量子神经网络中包括由旋转层和纠缠层交替设置的多层结构的变分量子路线，所述旋转层由单比特量子旋转门组合得到，所述纠缠层由双比特量子逻辑门按照链式组合得到。
46、可选地，将所述待预测数据输入训练好的所述量子神经网络之前，所述装置，还包括；
47、训练模块，用于根据历史咨询信息生成样本数据，所述样本数据中的数据内容为数字化后的用户咨询数据，所述样本数据中的数据标签用于指示咨询后所述用户在所述第一类产品的选择比例；采用角度编码的方式，对所述样本数据中的数据内容进行编码，使其转换为应用于量子神经网络中的量子比特；将所述量子比特输入所述量子神经网络，并得到预测结果，所述预测结果用于指示所述用户选择所述第一类产品的概率；根据所述预测结果和所述样本数据的所述数据标签，计算损失函数，并使用所述损失函数对所述量子神经网络进行优化。
48、可选地，所述训练模块，具体用于：
49、获取历史咨询信息，所述历史咨询信息中包括多条历史咨询文本；
50、获取每一所述历史咨询文本对应的历史选择结果，所述历史选择结果包括至少一个已选择产品和每一所述已选择产品的产品类别，所述产品类别至少包括所述第一类产品和所述第二类产品；
51、将所述历史咨询文本数字化，得到所述样本数据的数据内容；本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种意图文本分析方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述咨询文本进行数字化，得到待预测数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测结果，选择第一数量个所述第一类产品和第二数量个所述第二类产品发送给用户，具体包括：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述量子神经网络中包括由旋转层和纠缠层交替设置的多层结构的变分量子路线，所述旋转层由单比特量子旋转门组合得到，所述纠缠层由双比特量子逻辑门按照链式组合得到。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述待预测数据输入训练好的所述量子神经网络之前，所述方法，还包括；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据历史咨询信息生成样本数据，具体包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述已选择产品的所述产品类别，确定所述样本数据的数据标签，具体包括：
8.一种意图文本分析装置，包括：
9.一种服务器，其特征在于，所述服务器，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种意图文本分析方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述咨询文本进行数字化，得到待预测数据，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预测结果，选择第一数量个所述第一类产品和第二数量个所述第二类产品发送给用户，具体包括：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述量子神经网络中包括由旋转层和纠缠层交替设置的多层结构的变分量子路线，所述旋转层由单比特量子旋转门组合得到，所述纠缠层由双比特量子逻辑门按照链式组合得到。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述待预...
【专利技术属性】
技术研发人员：温卓宇，陈凌潇，秦真，李艺枫，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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