模型训练方法、用户咨询预测方法、装置、电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种模型训练方法、用户咨询预测方法、装置、电子设备，可以应用于智能客服技术领域、人工智能技术领域、大数据技术领域。该用户咨询预测模型训练方法包括：获取原始训练集；在第一训练阶段，利用N个预设集成算法更新原始样本标签，生成与N个预设集成算法对应的N个第一更新训练集；对N个第一更新训练集中与用户特征样本数据相关的原始用户特征，以及与对象特征样本数据相关的原始对象特征，进行特征筛选处理，得到N个第二更新训练集；基于原始训练集和/或N个第二更新训练集生成目标训练集；在第二训练阶段，利用目标训练集训练待训练模型，得到训练得到的用户咨询预测模型。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及智能客服、人工智能、大数据，具体地涉及一种模型训练方法、用户咨询预测方法、装置、设备、介质和程序产品。

技术介绍

1、随着电商平台的飞速发展，平台客服发挥着越来越重要的作用，他们可以针对用户想咨询的问题进行快速回答，并解决用户的问题。而将进线咨询的用户分流到一个合适的客服至关重要，不仅可以帮助用户快速解决问题、提升用户咨询体验，还可以减少平台客服成本。若将客服分流到不能解决他们问题的客服，对于用户来说，则会造成浪费用户咨询时间、用户咨询体验差等问题，对于平台来说，则会浪费客服接待用户的时间，增大客服的成本。

2、在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题，目前针对如何将用户分流到合适的客服的解决方式无法给出较为准确的预测结果，例如，采用规则预判的方式依赖专家经验，需要消耗大量人力且预测效果不理想，例如采用机器学习模型预测的方法，模型多是基于单机器学习的方法，模型预测效果不理想。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种模型训练方法、用户咨询预测方法、装置、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用户咨询预测模型训练方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述原始用户特征以及所述原始对象特征进行特征筛选处理，得到所述N个第二更新训练集，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述综合特征分数对所述原始用户特征和所述原始对象特征进行筛选，包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，利用N个预设集成算法更新所述原始样本标签，生成与所述N个预设集成算法对应的N个第一更新训练集包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述原始训练集和/或所述N个第二更新训练集生成目标训练集，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种用户咨询预测模型训练方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述原始用户特征以及所述原始对象特征进行特征筛选处理，得到所述n个第二更新训练集，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，根据所述综合特征分数对所述原始用户特征和所述原始对象特征进行筛选，包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其中，利用n个预设集成算法更新所述原始样本标签，生成与所述n个预设集成算法对应的n个第一更新训练集包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述原始训练集和/或所述n个第二更新训练集生成目标训练集，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述原始训练集被划分为m个原始样本子集，所述m个原始样本子集包括原始训练子集和原始验证子集，所述m为正整数；

7.根据权利要求6所述的方法，其中：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨毅，李宗尚，宋仕肖，
申请(专利权)人：北京沃东天骏信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：