[发明专利]面向云计算和人工智能的会话意图提取方法及系统

说明书

本申请实施例提供一种面向云计算和人工智能的会话意图提取方法及系统，通过考虑所述云计算下发任务所对应的任务订阅项目在周期性收集数据集合所对应的目标参考互动服务下的订阅内容节点，然后基于预定的目标内容标签归类对各个目标参考互动服务下的订阅内容节点进行归类，从而考虑到不同目标参考互动服务和目标内容标签归类的差异，由此基于目标内容标签归类对应的请求订阅内容特征对每个目标内容标签归类的订阅关联意图数据集合进行人工智能分析，可以决策提高人工智能分析的精确性，使得人工智能分析结果更能够匹配实际的业务场景。

技术领域

本申请涉及云计算和大数据定位技术领域，具体而言，涉及一种面向云计算和人工智能的会话意图提取方法及系统。

背景技术

随着云计算和大数据技术的快速发展，其应用范围也越来越广，通过应用云端人工智能平台强大的云计算能力，针对每个业务处理终端分发对应的云计算下发任务，以指示业务处理终端上传需要进行云计算分析的大数据业务信息，由此对业务处理终端上传的大数据业务信息进行分析，从而识别出大量用户的意图发展规律，以便于后续的业务服务更新和产品技术研发。

对于每个业务处理终端的大数据业务轨迹信息，可以从一定程度上反映使用该业务处理终端的用户在使用应用互联网服务的兴趣项目，如果可以准确分析出这些兴趣项目，那么可以为相关用户推荐各种各样相关的订阅服务，从而提高各种线上数据服务的应用范围，这也成为本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种面向云计算和人工智能的会话意图提取方法及系统，通过对每个业务处理终端的大数据业务轨迹信息的意图潜在点进行分析，并根据目标意图潜在点的历史会话意图信息，确定出目标意图潜在点对应的服务兴趣项目集合，由此可以向业务处理设备请求订阅服务兴趣项目集合对应的订阅服务，提高各种线上数据服务的应用范围，并且还可以进一步根据业务处理设备从服务兴趣项目集合对应的订阅服务中选择的目标订阅服务，对下一次向业务处理设备下发的云计算下发任务进行更新，这样通过闭环反馈的方式可以不但提高分析的大数据业务轨迹信息与用户实际意图的匹配度，进而不断优化后续推荐的订阅服务。

第一方面，本申请提供一种面向云计算和人工智能的会话意图提取方法，应用于人工智能平台，所述人工智能平台与多个业务处理设备通信连接，所述方法包括：

接收所述业务处理设备发送的针对云计算下发任务的大数据业务轨迹信息，提取所述大数据业务轨迹信息的目标意图标注信息；其中，所述目标意图标注信息包括目标意图潜在点；

根据所述目标意图潜在点的历史会话意图信息，确定出所述目标意图潜在点对应的服务兴趣项目集合，其中，所述历史会话意图信息为所述人工智能平台对业务处理设备在订阅应用场景下生成的周期性收集数据集合以及所述周期性收集数据集合所对应的目标参考互动服务进行人工智能分析获得的历史会话意图信息；

向所述业务处理设备请求订阅所述服务兴趣项目集合对应的订阅服务；

根据所述业务处理设备从所述服务兴趣项目集合对应的订阅服务中选择的目标订阅服务，对下一次向所述业务处理设备下发的云计算下发任务进行更新。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述目标意图潜在点的历史会话意图信息，确定出所述目标意图潜在点对应的服务兴趣项目集合的步骤，包括：

从所述目标意图潜在点的历史会话意图信息中获取参考问题描述表示和所述参考问题描述表示的非文本因子信息，所述非文本因子信息表示所述参考问题描述表示中每个描述向量组合对应的服务项目属性状态；

根据所述非文本因子信息对所述参考问题描述表示进行处理，生成所述参考问题描述表示的应答多值属性信息；

对所述参考问题描述表示和所述应答多值属性信息进行兴趣点情景参数提取，从提取得到的当前兴趣点情景参数信息中确定与所述应答多值属性信息对应的第一兴趣点情景向量集对应的第二兴趣点情景向量集；

对所述第一兴趣点情景向量集和所述第二兴趣点情景向量集进行特征融合，得到第三兴趣点情景向量集；