[发明专利]一种问题推荐方法及装置

说明书

本申请提供了一种问题推荐方法及装置，其中，该方法包括：在检测到请求端发起会话请求后，基于请求端的特征信息和不同种候选问题通用的第一预测模型，确定将候选问题集合中的每种候选问题推荐给请求端的第一被接受概率；基于请求端的特征信息和候选问题集合中每种候选问题匹配的第二预测模型，确定候选问题集合中每种候选问题是否被请求端接受的第二被接受概率；根据每种候选问题对应的第一被接受概率和第二被接受概率，确定每种候选问题被请求端接受的第三被接受概率；根据每种候选问题对应的第三被接受概率，从候选问题集合中选择推荐给请求端的问题。由此可以个性化为每个请求端推荐问题，从而更好地满足不同请求端的用户的咨询需求。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种问题推荐方法及装置。

背景技术

随着互联网的快速发展和普及，各类互联网应用也层出不穷，例如网上购物应用、网上打车应用等。用户在使用互联网应用时可能会遇到一些问题需要咨询客服，故这些互联网应用一般都配置有咨询功能，以便向用户提供咨询服务。

用户咨询问题时，咨询系统通常会向用户推荐一些候选问题，以便用户选择所要咨询的问题。目前咨询系统推荐问题的形式采用的是静态配置方式，即预先配置好可供用户选择的候选问题。但是，这种静态配置的方式很难满足不同用户的咨询需求，例如，有些用户所要咨询的问题可能未在候选问题中，使得用户还需要花费时间来查阅或收听这些候选问题，导致问题咨询的效率较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种问题推荐方法及装置，以更好地满足不同用户的咨询需求，提升问题咨询的效率。

第一方面，本申请提供一种问题推荐方法，包括：

在检测到请求端发起会话请求后，基于所述请求端的特征信息和预先训练的不同种候选问题通用的第一预测模型，确定将候选问题集合中的每种候选问题推荐给所述请求端的第一被接受概率；

基于所述请求端的特征信息和所述候选问题集合中每种候选问题匹配的预先训练的第二预测模型，确定所述候选问题集合中每种候选问题被请求端接受的第二被接受概率；

根据每种候选问题对应的第一被接受概率和第二被接受概率，确定每种候选问题被请求端接受的第三被接受概率；

根据每种候选问题对应的第三被接受概率，从所述候选问题集合中选择推荐给所述请求端的问题。

一种可能的实施方式中，所述根据每种候选问题对应的第一被接受概率和第二被接受概率，确定每种候选问题被请求端接受的第三被接受概率，包括：

针对所述候选问题集合中第i种候选问题，将所述第i种候选问题对应的第一被接受概率以及对应的第二被接受概率进行加权求和，得到所述第i种候选问题对应的第三被接受概率。

一种可能的实施方式中，所述根据每种候选问题对应的第三被接受概率，从所述候选问题集合中选择推荐给所述请求端的问题，包括：

将所述候选问题集合中第三被接受概率高于预设概率值的候选问题作为推荐给所述请求端的问题。

一种可能的实施方式中，所述根据每种候选问题对应的第三被接受概率，从所述候选问题集合中选择推荐给所述请求端的问题，包括：

将所述候选问题集合中每种候选问题按照第三被接受概率由大到小的顺序进行排列；

将所述候选问题集合中第三被接受概率排列在前k位的候选问题作为推荐给所述请求端的问题，k为正整数。

一种可能的实施方式中，所述基于所述请求端的特征信息和预先训练的不同种候选问题通用的第一预测模型，确定将候选问题集合中每一种候选问题推荐给所述请求端的第一被接受概率，包括：

对所述特征信息进行特征提取后得到特征向量；