【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域,具体而言,涉及一种客户问题的回复方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、基于人工智能技术的智能系统,可以通过自然语言处理和机器学习等技术,理解用户提出的问题并给出相应的回答。相关技术中,智能问答机器人广泛应用于在线客服、教育辅助、信息检索等领域,可以帮助用户快速获取所需信息,提高工作效率和用户体验。
2、智能问答机器人需要通过海量样本进行训练,在问答模型的训练和推理过程中,合适且高质量的样本起着至关重要的作用,样本的质量能够影响问答模型的预测结果和性能。因此,选择和使用合适的样本对于问答模型的准确性和鲁棒性非常重要。
3、相关技术中,智能问答机器人已经积累了海量的样本数据,但是从海量样本集中,难以找到高质量的样本,也不能进行高效管理。相关技术中训练智能问答机器人时对自然语言样本进行分类的方法主要通过训练分类器进行分类。例如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树和随机森林等。然而,上述样本的分类方法通常需要大量已标注的训练数据,且运行速度较慢,对于数据量较小的情况,分类效果可能不佳。相关技术中的
...【技术保护点】
1.一种客户问题的回复方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取样本评估值大于等于样本评估值阈值的多个客户问题回复样本,由所述多个客户问题回复样本组成客户问题回复样本集合包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,确定所述客户问题领域对应的评估策略包括:
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述评估策略中的评估指标包含语法错误率、信息熵、分词多样性评估值和余弦相似度的情况下,按照所述评估策略对所述初始样本集合的质量进行评估,得到所述初始样本集合中每个样本的样本评估值包括:
5.
...【技术特征摘要】
1.一种客户问题的回复方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取样本评估值大于等于样本评估值阈值的多个客户问题回复样本,由所述多个客户问题回复样本组成客户问题回复样本集合包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,确定所述客户问题领域对应的评估策略包括:
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述评估策略中的评估指标包含语法错误率、信息熵、分词多样性评估值和余弦相似度的情况下,按照所述评估策略对所述初始样本集合的质量进行评估,得到所述初始样本集合中每个样本的样本评估值包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,基于所述语法错误率、所述信息熵、所述分词多样性评估值和所述余弦相似度计算所述样本的样本评估值包括:<...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁凯文,殷文莉,
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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