[发明专利]消息交互方法、装置、设备以及计算机可读存储媒体在审

专利信息
申请号: 202010705545.8 申请日: 2020-07-21
公开(公告)号: CN111813915A 公开(公告)日: 2020-10-23
发明(设计)人: 高波 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F16/33;G06F16/335;G06F16/35;G06Q30/06;G06K9/62
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 孙之刚;陈岚
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 消息 交互 方法 装置 设备 以及 计算机 可读 存储 媒体
【权利要求书】:

1.一种消息交互方法,其特征在于,包括:

接收用户的查询消息;

针对所述查询消息在数据库中进行匹配,所述数据库具有通过第一聚类方式生成的一个或多个第一问题集合和分别对应的第一应答消息集合,所述第一聚类方式采用了基于机器学习的模型,每个第一问题集合具有一个或多个相似问题,每个对应的第一应答消息集合具有针对所述第一问题集合的一个或多个相似问题的一个或多个应答消息;以及

当确定所述数据库中不存在针对所述查询消息的应答消息后:

获取针对所述查询消息的应答消息;

利用所述查询消息和针对所述查询消息的应答消息对所述第一聚类方式进行更新以及对所述数据库进行更新;以及

将针对所述查询消息的应答消息推送给所述用户。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述查询消息包括多个,所述方法还包括:针对所有在数据库中不存在针对的应答消息的查询消息,通过第二聚类方式进行聚类,以形成一个或多个第二问题集合,每个第二问题集合具有一个或多个相似问题,从而便于批量获取针对所述在数据库中不存在针对的应答消息的查询消息的应答消息,其中所述第二聚类方式采用了基于机器学习的模型。

3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,进一步包括:利用查询消息的基础属性和/或用户画像对所述在数据库中不存在针对的应答消息的查询消息进行细化,以便获取针对经细化的查询消息的应答消息。

4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,进一步包括:针对每个第二问题集合中的经细化的查询消息,提取其关键词,确定预定数目个出现频率较高的关键词,将其与对应的经细化的查询消息同时呈现。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括:在所述接收用户的查询消息之后,且在所述针对所述查询消息在数据库中进行匹配之前,对所述查询消息进行过滤,以去除以下中的任意一项或多项:仅包含数字的查询消息、仅包含符号的查询消息、字数超过阈值数目的查询消息、与先前消息重复的查询消息、超出时间范围的查询消息、存在超出阈值比例的相同字符的查询消息、存在超出阈值比例的符号、字母或数字的查询消息。

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,进一步包括:在所述接收用户的查询消息之后,且在所述针对所述查询消息在数据库中进行匹配之前,对所述查询消息进行过滤,以去除:以下中的任意一项或多项:仅包含数字的查询消息、仅包含符号的查询消息、字数超过阈值数目的查询消息、与先前消息重复的查询消息、超出时间范围的查询消息、存在超出阈值比例的相同字符的查询消息中的所述相同字符中的重复字符、存在超出阈值比例的符号、字母或数字的查询消息中的所述符号、字母或数字。

7.如权利要5或6所述的方法,其特征在于,所述对所述查询消息进行过滤,以去除与先前消息重复的查询消息包括:

计算所述先前消息与所述查询消息的相似度编辑距离,

当所述相似度编辑距离低于相似度编辑距离预定阈值,去除所述查询消息。

8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一聚类方式基于以下任意一项或多项进行聚类:相似度距离、编辑距离、语义距离。

9.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述第一聚类方式和所述第二聚类方式相同,并且基于以下任意一项或多项进行聚类:相似度距离、编辑距离、语义距离。

10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述匹配之后,还包括:

基于匹配结果向所述用户进行回复,告知匹配出的应答消息或者告知匹配失败。

11.如权利要求10所述的方法,其特征在于,当发生如下任一情况,确定所述数据库中不存在针对所述查询消息的应答消息:

所述匹配失败,接收到用户针对所述匹配出的应答消息给予的不满意评价。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010705545.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top