【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，具体涉及自然语言处理、计算机视觉、深度学习等，尤其涉及一种对话流程图生成方法和装置、对话信息处理方法和装置、电子设备以及计算机可读介质。
技术介绍
1、客服对话内容通常来自两个或多个对话者，彼此交换信息。在这种情况下，对话的主题可能会随着进展而变化，并且某个主题的关键信息通常分散在不同说话者的多个话语中，客服在每一通电话结束后，需要总结客人来电内容中的重要信息，形成通话小结，方便后续其他人快速跟进处理或者进一步的数据挖掘。
2、为了总结对通话内容，可以采用抽取式摘要方法或生成式摘要方法，其中，抽取式摘要方法从原文中选取关键词、关键句组成摘要，这种方法在语法、句法上错误率低，但是会出现内容连贯性差，抽取错误，灵活性差等缺点。生成式摘要方法允许形成新的词语，一定程度上保证了语序连贯性，但是因为缺少关键的信息和指导，无法很好地定位关键词语。
3、在信用卡的客户服务这一特定场景中，会话内容往往集中在某些特定场景下，客服会话口语性表达较多，文本信息冗余度高，且同一通录音文本中会出现两个或多个会话的主题，...
【技术保护点】
1.一种对话流程图生成方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述历史对话文本进行基于上下文的向量化处理，得到至少两个句向量特征包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述句向量模型包括：编码模块和对比学习模块；其中，将所述标识历史文本输入预先训练得到的句向量模型，得到所述句向量模型输出的至少两个句向量特征包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述句向量模型采用如下训练步骤训练得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述句向量特征进行不同会话节点聚类，得到所述句向量特征的聚类结
【技术特征摘要】
1.一种对话流程图生成方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述历史对话文本进行基于上下文的向量化处理，得到至少两个句向量特征包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述句向量模型包括：编码模块和对比学习模块；其中，将所述标识历史文本输入预先训练得到的句向量模型，得到所述句向量模型输出的至少两个句向量特征包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述句向量模型采用如下训练步骤训练得到：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述句向量特征进行不同会话节点聚类，得到所述句向量特征的聚类结果包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述对所述聚类结果进行序列化处理，确定至少一个主题以及...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘冠军，吕静雅，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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