[发明专利]智能客服的问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质

说明书

本申请提供一种智能客服的问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可应用于人工智能领域、大数据领域或金融领域，该方法包括：在获取用户的语句后，将用户的语句输入至三元组抽取模型，输出得到用户的语句对应的三元组语料；其中，三元组抽取模型由至少一个第一训练样本对神经网络模型进行训练得到；然后，将三元组语料输入至语义分析模型中，输出得到用户语句的语义信息；其中，语义分析模型由至少一个第二训练样本对深度学习网络模型进行训练得到；之后，在预设的知识图谱中，匹配得到目标语句；其中，目标语句为与语义信息最相近的语句；最终，将目标语句对应的回答呈献给用户。从而可以精确的对用户的问题进行答复，有效的提升用户体验。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种智能客服的问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

在客服领域，智能问答是最常使用的功能之一，需要精确地定位用户的意图。通过与银行用户的交互，获取用户需求，为用户提供一对一的信息服务

目前，使用比较广泛的是基于文本相似度的问答方法：通过对问句文本进行字符串匹配，当重复的字符较少时，匹配结果置信度较低，容易给出不相关的回复。并且，由于用户的提问语句大相径庭，文本相似度难以定位用户的准确意图，给用户带来了不好的体验。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种智能客服的问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可以精确的对用户的问题进行答复，有效的提升用户体验。

本申请第一方面提供了一种智能客服的问答方法，包括：

获取用户的语句；

将所述用户的语句输入至三元组抽取模型，输出得到所述用户的语句对应的三元组语料；其中，所述三元组抽取模型由至少一个第一训练样本对神经网络模型进行训练得到；所述第一训练样本包括训练样本语句以及所述训练样本语句对应的真实三元组语料；

将所述三元组语料输入至语义分析模型中，输出得到所述用户语句的语义信息；其中，所述语义分析模型由至少一个第二训练样本对深度学习网络模型进行训练得到；所述第二训练样本包括训练样本三元组语料以及所述训练样本三元组语料对应的真实语义信息；

在预设的知识图谱中，匹配得到目标语句；其中，所述目标语句为与所述语义信息最相近的语句；

将所述目标语句对应的回答呈献给用户。

可选的，所述三元组抽取模型的构建方法，包括：

构建第一训练样本集；其中，所述第一训练样本集包括至少一个第一训练样本；所述第一训练样本包括训练样本语句以及所述训练样本语句对应的真实三元组语料；

将所述训练样本语句输入至神经网络模型中，输出得到所述训练样本语句对应的预测三元组语料；

利用所述训练样本语句对应的预测三元组语料与所述训练样本语句对应的真实三元组语料之间的误差对所述神经网络模型中的参数进行调整，直至所述训练样本语句对应的预测三元组语料与所述训练样本语句对应的真实三元组语料之间的误差满足预设的收敛条件，将所述神经网络模型作为三元组抽取模型。

可选的，所述语义分析模型的构建方法，包括：

构建第二训练样本集；其中，所述第人训练样本集包括至少一个第二训练样本；所述第二训练样本包括训练样本三元组语料以及所述训练样本三元组语料对应的真实语义信息；

将所述训练样本三元组语料输入至深度学习网络模型中，输出得到所述训练样本三元组语料对应的预测语义信息；