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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210259431.4 (22)申请日 2022.03.16 (71)申请人 北京智齿众服 技术咨询有限公司 地址 100070 北京市丰台区南四环西路186 号二区9号楼-1至1 1层101内2层16室 (72)发明人 吴科 焦杨 吴立楠 (74)专利代理 机构 北京知呱 呱知识产权代理有 限公司 1 1577 专利代理师 胡乐 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 40/216(2020.01) G06F 40/289(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/33(2019.01)G06F 16/332(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/215(2019.01) (54)发明名称 智能客服语义识别通用模型的构建方法及 问答机器人 (57)摘要 本发明公开了一种智能客服语义识别通用 模型的构建方法及问答机器人。 该模 型的构建方 法, 采集不同行业领域多个公司各自记录的多个 词条, 经过数据清洗后, 采用TF ‑IDF算法为每个 测试语句算出多个备选词条, 并给出排序; 并且, 对每个测试语句进行分词, 基于分词结果采用相 似度算法计算得出备选词条相似度最大值和最 相似的多条语句的平均值; 将这些特征(备选词 条的排序分值、 相似度算法计算的最大值、 平均 值等)作为输入, 该测试语句的最优词条标签作 为输出, 训练随机森林模型得到该模型, 从而普 适于多个行业领域, 具有较高的性 价比。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114722830 A 2022.07.08 CN 114722830 A 1.智能客 服语义识别通用模型的构建方法, 其特 征在于, 包括以下步骤: S1、 采集不同行业领域多个公司各自记录的多个词条, 每个所述词条包括不同表达但 意义相同的多条测试语句; 对每 个所述词条设置唯一的目标 标签; S2、 对于获得的全部测试语句, 进行 数据清洗; S3、 采用TF ‑IDF算法为每 个测试语句算出多个备选词条, 并给 出排序; S4、 对每个测试语句进行分词, 基于分词结果采用相似度算法计算得出备选词条相似 度最大值和最相似的前m条语句的平均值; 建立随机森林模型, 随机森林模型的输入包括所 述最大值、 平均值以及步骤S3得到的备选词条 的排序分值, 随机森林模型的输出为该测试 语句的最优词条 标签; 经过训练后的随机森林模型即为所述智能客 服语义识别通用模型。 2.根据权利要求1所述的智能客服语义识别通用模型的构建方法, 其特征在于, 步骤S1 中, 所述采集不同行业领域多个公司各自记录的多个词条, 具体是: 确定多个不同的行业领 域, 在每个行业领域下, 选定至少两个特征公司, 根据每个特征公司记录的客户语句, 随机 抽取200个以上词条。 3.根据权利要求1所述的智能客服语义识别通用模型的构建方法, 其特征在于, 步骤S2 中, 所述数据清洗具体包括去除停止词和删除寒暄类数据。 4.根据权利要求1所述的智能客服语义识别通用模型的构建方法, 其特征在于, 步骤S4 中, 所述对每个测试语句进行分词, 具体分别采用了ansj分词和n ‑gram分词, 其中n取1 ‑4; 相应的, 分别计算ansj分词下相似度算法 的最大值和平均值、 n ‑gram分词下相似度算法的 最大值和平均值。 5.根据权利要求4所述的智能客服语义识别通用模型的构建方法, 其特征在于, 步骤S4 中, 所述相似度算法包括Jaccard相似度算法和词袋相似度算法, 相应的, 分别计算每种 算 法的最大值和平均值。 6.根据权利要求4所述的智能客服语义识别通用模型的构建方法, 其特征在于, 步骤S4 中, 所述随机森林模型的输入 还包括测试语句长度。 7.根据权利要求4所述的智能客服语义识别通用模型的构建方法, 其特征在于, 步骤S3 中, 为每个测试语句算出5个备选词条; 步骤S4中, 所述 最相似的前m条语句, m取10 。 8.一种智能客 服语义识别通用模型的生成装置, 其特 征在于, 包括: 数据采集模块, 用于采集不同行业领域多个公司各自记录的多个词条, 每个所述词条 包括不同表达但意 义相同的多条测试语句; 对每 个所述词条设置唯一的目标 标签; 数据清洗模块, 用于对获得的全部测试语句, 进行 数据清洗; 备选词条计算模块, 用于采用TF ‑IDF算法为每个测试语句算出多个备选词条, 并给出 排序; 数据重排模块, 用于对每个测试语句进行分词, 基于分词结果采用相似度算法计算得 出备选词条相似度最大值和最相似的前m条语句的平均值; 建立随机森林模型, 随机森林模 型的输入包括所述最大值、 平均值以及所述备选词条计算模块给出的备选词条的排序分 值, 随机森林模型 的输出为该测试语句的最优词 条标签; 经过训练后的随机森林模型即为 所述智能客 服语义识别通用模型。 9.一种计算机可读存储介质, 其上存储有计算机程序, 其特征在于, 所述计算机程序被 处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114722830 A 210.一种问答机器人, 包括存储器和 处理器, 所述存储器存储有计算机程序, 其特征在 于, 所述处理器执行所述计算机程序时运行经权利要求 1至7中任一项 所述的方法得到的智 能客服语义识别通用模型, 接收客户输入的待识别语句, 得出对应的词条标签; 根据该词条 标签从客 服数据库中选取适配的应答语句并输出。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114722830 A 3
专利 智能客服语义识别通用模型的构建方法及问答机器人
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