[发明专利]一种基于业务场景的多轮对话体系构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，实现方法如下：

第一步：根据不同的业务场景设计多轮对话流程，并对所述多轮对话流程中每一用户节点配置语料和关键词，每一机器节点中配置标题和话术；

第二步：对所述多轮对话流程中每一用户节点的语料和关键词分别根据文本分类技术和规则匹配训练意图判定模型和规则匹配模型；

第三步：在用户节点收到用户语句后，分别通过所述意图判定模型和所述规则匹配模型对用户语句进行分析和预测，输出意图分析结果。

2.根据权利要求1所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，所述第二步实现方法为：

对语料进行清洗，去除语料中的特殊符号和标点符号；

使用中文分词工具对清洗后的语料进行分词；

去停用词，去除语料中无实际意义的词，获得语料词；

使用word2vec模型将语料词向量化表示，做为意图判定模型的训练集；

训练并保存意图判定模型；

由运营人员找出特定业务场景下的用户语句表达，再根据这些规律组织规则匹配策略，构建规则匹配模型。

3.根据权利要求1所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，所述第三步实现方法为：

给意图判定模型设置高阈值和低阈值；

用户语句经过意图判定模型，获取分类类别和对应的置信度；

如果置信度大于高阈值，即分类结果可信度非常高，直接输出意图分析结果；

如果置信度低于高阈值，高于低阈值，则使用规则匹配模型，如果规则匹配模型匹配成功，直接输出结果；如果匹配失败，再比较置信度与低阈值，如果置信度大于低阈值，输出意图分析结果；

如果置信度小于低阈值，即分类结果可信度非常低，则拒绝决策，不给出混合模型分析结果。

4.根据权利要求1-3任一所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，还包括第四步：根据所述意图分析结果对多轮对话流程进行性能评估，并根据评估结果调整所述意图判定模型和所述规则匹配模型。

5.根据权利要求4所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，所述第四步实现方法为：

获取一批测试数据，测试数据包括用户语句以及人工标定的用户意图；

用户语句批量执行所述第三步，获取意图识别结果，最后计算用户语句意图识别准确率，错误率，未识别率；

标记出错误识别以及未识别用户语句，将错误识别以及未识别用户语句添加到相应类别的语料和关键词中，如果不属于任何一个类别，创建新的用户节点，并重新设计对话流程。

6.根据权利要求1-3任一所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，所述第一步中，采用可视化的界面来设计所述多轮对话流程。

7.根据权利要求1-3任一所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，所述第二步中所述分类技术为SVM、LR、NB或深度学习分类模型。

8.根据权利要求5所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，所述第四步还包括方法：

将一定数量的错误识别以及未识别用户语句使用聚类算法进行处理后，批量添加到相应类别的语料和关键词中。

9.一种基于业务场景的多轮对话体系构建系统，根据权利要求1-8任一所述的基于业务场景的多轮对话体系构建方法，其特征在于，包括流程配置模块、训练模块和识别模块；

所述流程配置模块，用于根据不同的业务场景设计多轮对话流程，并对所述多轮对话流程中每一用户节点配置语料和关键词，每一机器节点中配置标题和话术；

所述训练模块，用于对所述多轮对话流程中每一用户节点的语料和关键词分别根据文本分类技术和规则匹配训练意图判定模型和规则匹配模型；

所述识别模块，用于在用户节点收到用户语句后，分别通过所述意图判定模型和所述规则匹配模型对用户语句进行分析和预测，输出意图分析结果。

10.根据权利要求9所述的基于业务场景的多轮对话体系构建系统，其特征在于，还包括评估模块；

所述评估模块，用于根据所述意图分析结果对多轮对话流程进行性能评估，并根据评估结果调整所述意图判定模型和所述规则匹配模型。