[发明专利]一种向人工客服推荐回复内容的对话机器人的实现方法有效
| 申请号： | 201710753876.7 | 申请日： | 2017-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN107330130B | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 马晓宇;辛欣;李理 | 申请（专利权）人： | 北京易掌云峰科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F40/289;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京安度修典专利代理事务所(特殊普通合伙) 11424 | 代理人： | 杨方成 |
| 地址： | 102200 北京市昌平区东小*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种向人工客服推荐回复内容的对话机器人的实现方法，包括以下步骤：步骤1、通过第一个LSTM神经张量网络模型对问题进行特征抽取，得到客户问题分词的结果，并用第一个LSTM神经张量网络模型将客户问题分词的结果编码为向量c；步骤2、通过第二个LSTM神经张量网络模型对客服答复进行特征抽取，得到客服答复分词的结果并用第二个LSTM神经张量网络模型将客服答复分词的结果编码为向量r；步骤3、获取问题所在商店的个性化特征，并编码为商家的特征向量s；步骤4、通过神经张量网络层将所述向量c、向量r与向量s通过张量进行直接交互计算；步骤5、输出客户问题对应的相似答复的筛选推荐功能选项。本发明能够智能地向人工客服推荐回复内容。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 人工 客服 推荐 回复 内容 对话 机器人 实现 方法 | ||
【主权项】：
一种向人工客服推荐回复内容的对话机器人的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过第一个LSTM神经网络张量模型(LNTN)对问题进行特征抽取，得到客户问题分词的结果q1、q2、…、qm，并用第一个LSTM神经网络张量模型将客户问题分词的结果q1、q2、…、qm编码为向量c；其中，qm表示客户问题的第m个词对应的向量；步骤2、通过第二个LSTM神经网络张量模型对客服答复进行特征抽取，得到客服答复分词的结果a1、a2、…、an，并用第二个LSTM神经网络张量模型将客服答复分词的结果a1、a2、…、an编码为向量r；其中，an表示客服答复的第n个词对应的向量；步骤3、获取问题所在商店的个性化特征，并编码为商家的特征向量s；步骤4、通过神经张量网络层(NTN)将所述向量c、向量r与向量s通过张量进行直接交互计算，实现特征表示与相似度匹配；步骤5、输出客户问题对应的相似答复的筛选推荐功能选项。
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