[发明专利]基于知识图谱的话术推荐方法和装置

权利要求书

1.一种基于知识图谱的话术推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取历史对话语料集；

对所述历史对话语料集中的多条历史对话语料分别进行信息抽取，并利用抽取出的信息构建基础知识图谱；

对所述基础知识图谱进行知识推理，得到推理知识图谱；

在确定进行话术推荐时，利用所述推理知识图谱生成待推荐的目标话术。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述历史对话语料集中的多条历史对话语料分别进行信息抽取，并利用抽取出的信息构建基础知识图谱，包括：

对所述历史对话语料集中的多条历史对话语料分别进行实体抽取、关系抽取，以及属性抽取，得到多个实体、多个关系数据以及多个属性数据；

从预设的数据库中获取与多个所述实体相关的实体数据；

将多个所述实体数据、多个所述关系数据以及多个所述属性数据，进行知识融合，得到初始知识图谱；

对所述初始知识图谱进行实体对齐和实体消岐，得到所述基础知识图谱。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述基础知识图谱进行知识推理，得到推理知识图谱，包括：

将所述基础知识图谱输入至训练好的知识推理模型，得到推理知识图谱。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述知识推理模型为图神经网络模型或强化学习模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定进行话术推荐，包括：

在接收到用户的输入话术的情况下，确定进行话术推荐；

或者，在接收到话术推荐指令的情况下，确定进行话术推荐。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述推理知识图谱包括不同应用场景的子图谱；所述利用所述推理知识图谱生成待推荐的目标话术，包括：

确定所述输入话术对应的目标应用场景，或者从所述话术推荐指令中解析出对应的目标应用场景；

从所述推理知识图谱中确定与所述目标应用场景相匹配的目标子图谱；

利用所述目标子图谱生成待推荐的目标话术。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述从所述推理知识图谱中确定与所述目标应用场景相匹配的目标子图谱，包括：

确定所述推理知识图谱中是否包括所述目标应用场景的子图谱；

在所述推理知识图谱中包括所述目标应用场景的子图谱的情况下，将所述目标应用场景的子图谱确定为目标子图谱；

在所述推理知识图谱中不包括所述目标应用场景的子图谱的情况下，确定所述推理知识图谱涉及的每个应用场景与所述目标应用场景之间的相似度；将对应的所述相似度最高的应用场景的子图谱确定为所述目标子图谱。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述输入话术对应的目标应用场景，包括：

从所述输入话术中提取关键字；

将所述关键字与每个预设应用场景的场景标签进行匹配，并根据匹配结果确定所述关键字与每个所述预设应用场景之间的匹配度；

将对应的所述匹配度满足预设条件的所述预设应用场景，确定为所述输入话术对应的目标应用场景。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述得到推理知识图谱之后，还包括：

获取对所述推理知识图谱的质量评估结果；

在所述质量评估结果为第一评估结果的情况下，对所述知识推理模型的模型参数进行调整，得到新的知识推理模型；

利用所述新的知识推理模型对所述推理知识图谱进行知识推理，得到新的推理知识图谱。

10.一种基于知识图谱的话术推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取历史对话语料集；

信息抽取模块，用于对所述历史对话语料集中的多条历史对话语料分别进行信息抽取，并利用抽取出的信息构建基础知识图谱；

知识推理模块，用于对所述基础知识图谱进行知识推理，得到推理知识图谱；

生成模块，用于在确定进行话术推荐时，利用所述推理知识图谱生成待推荐的目标话术。