【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例通常涉及计算机，尤其涉及用于处理用户对话的方法和装置、用于辅助催收的方法和装置。
技术介绍
1、随着自然语言处理(natural language processing，nlp)技术的飞速发展，智能客服、聊天机器人等逐渐被应用到各个业务领域。因而，如何进一步提升智能客服、聊天机器人等的对话式交互能力，进而助力业务目标的实现成为值得研究的问题。
技术实现思路
1、鉴于上述，本说明书实施例提供了一种用于处理用户对话的方法和装置以及用于辅助催收的方法和装置。利用该方法、装置，可以实现基于当前对话记录和用户所透露的特征给出有针对性的当前响应信息，从而有助于实现业务目标。
2、根据本说明书的实施例的一个方面，提供一种用于处理用户对话的方法，包括：获取目标用户的当前对话记录，其中，所述当前对话记录包括截至所述目标用户的本轮用户语句的对话历史，每一轮对话包括业务方的语句和所述目标用户的用户语句；将所述当前对话记录提供给用户特征挖掘模型，得到对应的用户特征描述文本；以及将所述当前对话记录和对应的用户特征描述文本提供给业务响应模型，得到针对所述当前对话记录的当前响应信息，以实现业务目标。
3、根据本说明书的实施例的另一个方面，提供一种用于辅助催收的方法，包括：获取目标债户的当前对话记录，其中，所述当前对话记录包括截至所述目标债户的本轮用户语句的对话历史，每一轮对话包括催收方的语句和所述目标债户的用户语句；将所述当前对话记录提供给债户特征挖掘模型，得到对应的债户特
4、根据本说明书的实施例的又一个方面，提供一种用于处理用户对话的装置，包括：第一对话获取单元，被配置为获取目标用户的当前对话记录，其中，所述当前对话记录包括截至所述目标用户的本轮用户语句的对话历史，每一轮对话包括业务方的语句和所述目标用户的用户语句；用户特征挖掘单元，被配置为将所述当前对话记录提供给用户特征挖掘模型，得到对应的用户特征描述文本；业务响应单元，被配置为将所述当前对话记录和对应的用户特征描述文本提供给业务响应模型，得到针对所述当前对话记录的当前响应信息，以实现业务目标。
5、根据本说明书的实施例的再一个方面，提供一种用于辅助催收的装置，包括：第二对话获取单元，被配置为获取目标债户的当前对话记录，其中，所述当前对话记录包括截至所述目标债户的本轮用户语句的对话历史，每一轮对话包括催收方的语句和所述目标债户的用户语句；债户特征挖掘单元，被配置为将所述当前对话记录提供给债户特征挖掘模型，得到对应的债户特征描述文本，其中，所述债户特征描述文本用于体现所述目标债户的还款能力和还款意愿中的至少一项；催收业务响应单元，被配置为将所述当前对话记录和对应的债户特征描述文本提供给催收业务响应模型，得到针对所述当前对话记录的催收辅助信息，其中，所述催收辅助信息包括催收策略和催收话术中的至少一项；以及将基于所述催收辅助信息而得到的本轮催收建议提供给目标催收员。
6、根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种用于处理用户对话的装置，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的用于处理用户对话的方法。
7、根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种用于辅助催收的装置，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器耦合的存储器，所述存储器存储指令，当所述指令被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器执行如上所述的用于辅助催收的方法。
8、根据本说明书的实施例的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的用于处理用户对话的方法和/或用于辅助催收的方法。
9、根据本说明书的实施例的另一方面，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来实现如上所述的用于处理用户对话的方法和/或用于辅助催收的方法。
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1.一种用于处理用户对话的方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述用户特征挖掘模型包括基于语言模型的对话过滤模型和特征总结模型，
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述业务响应模型包括第一编码模型、第二编码模型、注意力融合模型和解码模型，
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述当前响应信息包括回复策略和对应的话术，
5.如权利要求1到4中任一所述的方法，其中，所述用户特征挖掘模型与所述业务响应模型通过联合训练得到。
6.如权利要求1到4中任一所述的方法，其中，所述方法还包括：
7.一种用于辅助催收的方法，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述债户特征挖掘模型包括基于语言模型的对话过滤模型和特征总结模型，所述特征总结模型基于以样本债户特征描述文本作为在根据所述对话过滤模型而得到的保留语句集样本的条件下的期望输出而得到。
9.一种用于处理用户对话的装置，包括：
10.如权利要求9所述的装置，其中，所述用户特征挖掘模型包括基于语言模型的对话过滤模型和特征总结模
11.如权利要求9所述的装置，其中，所述业务响应模型包括第一编码模型、第二编码模型、注意力融合模型和解码模型，
12.如权利要求9到11中任一所述的装置，其中，所述装置还包括：
13.一种用于辅助催收的装置，包括：
14.一种用于处理用户对话的装置，包括：至少一个处理器，与所述至少一个处理器耦合的存储器，以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序来实现如权利要求1至6中任一所述的方法。
15.一种用于辅助催收的装置，包括：至少一个处理器，与所述至少一个处理器耦合的存储器，以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序来实现如权利要求7或8所述的方法。
16.一种催收培训机器人，包括：至少一个处理器，与所述至少一个处理器耦合的存储器，以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序来实现如权利要求7或8所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于处理用户对话的方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述用户特征挖掘模型包括基于语言模型的对话过滤模型和特征总结模型，
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述业务响应模型包括第一编码模型、第二编码模型、注意力融合模型和解码模型，
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述当前响应信息包括回复策略和对应的话术，
5.如权利要求1到4中任一所述的方法，其中，所述用户特征挖掘模型与所述业务响应模型通过联合训练得到。
6.如权利要求1到4中任一所述的方法，其中，所述方法还包括：
7.一种用于辅助催收的方法，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其中，所述债户特征挖掘模型包括基于语言模型的对话过滤模型和特征总结模型，所述特征总结模型基于以样本债户特征描述文本作为在根据所述对话过滤模型而得到的保留语句集样本的条件下的期望输出而得到。
9.一种用于处理用户对话的装置，包括：
10.如权利要求9所述的装置，其中，所述用...
【专利技术属性】
技术研发人员：张桐，刘俊宏，刘佳，张仁辉，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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