[发明专利]问题意图的智能分析方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种问题意图的智能分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练轨迹样本及其对应的标注意图类型，利用所述训练轨迹样本和所述标注意图类型，对预构建的意图分类模型进行训练，得到训练好的意图分类模型；

采集目标用户的历史行为数据，对所述历史行为数据进行轨迹分类，得到所述目标用户的历史轨迹类别；

接收所述目标用户输入的当前问题，根据所述历史轨迹类别，利用所述训练好的意图分类模识别所述当前问题的最终意图类型。

2.如权利要求1所述的问题意图的智能分析方法，其特征在于，所述利用所述训练轨迹样本和所述标注意图类型，对预构建的意图分类模型进行训练，得到训练好的意图分类模型，包括：

利用所述预构建的意图分类模型中的特征提取层对所述训练轨迹样本进行特征提取，得到所述训练轨迹样本的特征向量；

利用所述预构建的意图分类模型中的意图识别层对所述特征向量进行意图分类，得到所述训练轨迹样本的预测意图类型；

利用所述预构建的意图分类模型中的损失函数计算所述预测意图类型与所述标注意图类型的损失值；

若所述损失值大于预设阈值，调整所述预构建的意图分类模型中的模型参数后，返回执行利用所述预构建的意图分类模型中的特征提取层对所述训练轨迹样本进行特征提取的步骤；

若所述损失值不大于所述预设阈值，得到训练好的意图分类模型。

3.如权利要求2所述的问题意图的智能分析方法，其特征在于，所述损失函数包括：

其中，L(s)表示损失值，s_j表示预测意图类型与标注意图类型的差值，k表示训练轨迹样本的数量，y_i表示第i个预测意图类型，y′_i表示第i个标注意图类型。

4.如权利要求1所述的问题意图的智能分析方法，其特征在于，所述采集目标用户的历史行为数据，包括：

侦测所述目标用户在应用程序中的历史行为事件；

响应于所述历史行为事件，利用预构建的埋点框架记录所述历史行为事件的历史事件特征和历史用户特征；

根据所述历史事件特征和历史用户特征，生成历史行为数据。

5.如权利要求1所述的问题意图的智能分析方法，其特征在于，所述对所述历史行为数据进行轨迹分类，得到所述目标用户的历史轨迹类别，包括：

检测所述历史行为数据的行为轨迹，并识别所述行为轨迹的轨迹特征；

将所述轨迹特征与预设轨迹类别库进中的轨迹类别进行匹配，将匹配成功的轨迹类别作为所述行为轨迹的类别，得到所述目标用户的历史轨迹类别。

6.如权利要求1至5中任意一项所述的问题意图的智能分析方法，其特征在于，所述根据所述历史轨迹类别，利用所述训练好的意图分类模识别所述当前问题的最终意图类型，包括：

利用所述训练好的意图分类模检测所述当前问题的第一意图类型及其对应的意图类型概率，并从所述历史轨迹类别中选取所述当前问题的第二意图类型；

根据所述第二意图类型和所述意图类型概率，从所述第一意图类型中确定所述当前问题的最终意图类型。

7.如权利要求6所述的问题意图的智能分析方法，其特征在于，所述从所述历史轨迹类别中选取所述当前问题的第二意图类型，包括：

识别所述当前问题的当前轨迹；

将所述当前轨迹与所述历史轨迹类别对应的历史轨迹进行匹配，并将匹配成功的所述历史轨迹对应的类别作为所述当前问题的第二意图类型。