[发明专利]获取应答话术的方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种获取应答话术的方法，其特征在于，包括：

获取待识别的目标文本信息；

将所述待识别的目标文本信息输入到ES数据库中进行检索，通过倒排索引得到与所述目标文本信息相似的候选文档集合；

将所述候选文档集合中的每个候选文档与所述待识别的目标文本信息输入到相似度识别模型中，通过所述相似度识别模型输出每个候选文档与所述目标文本信息的相似度；所述每个候选文档对应一个意图；

若目标候选文档与所述待识别的目标文本信息的相似度分值大于阈值，则确定所述目标候选文档所对应的目标意图；每个所述意图具有关联的应答话术；

确定所述目标意图对应的目标应答话术；

输出所述目标应答话术；

所述通过所述相似度识别模型输出每个候选文档与所述目标文本信息的相似度之后，还包括：

若目标候选文档与所述待识别的目标文本信息的相似度分值小于或者等于所述阈值，则将所述待识别的目标文本信息输入到断句模型中，通过所述断句模型输出断句后的文本信息；所述断句后的文本信息作为待识别的目标文本信息；所述断句模型为长短期记忆网络LSTM和条件随机场模型CRF的组合模型；LSTM包括输入层、隐藏层和输出层，其中该LSTM的输出层为CRF，将具有特征标注的文本信息输入到CRF中，CRF的特征函数在滑动窗口下确定单词之间的关系，即单词在句子中出现的位置，当前单词标记的特征，计算在每两个词之间插入分隔符的概率，根据该概率确定分隔符的位置，基于CRF对LSTM的输出结果进行条件干预，选择概率最大的最优路径；

执行所述将所述待识别的文本信息输入到ES数据库中进行检索的步骤，至，所述输出所述目标应答话术的步骤；

所述将所述待识别的目标文本信息输入到断句模型中，通过所述断句模型输出断句后的文本信息，包括：

将所述待识别的目标文本信息输入到所述LSTM中，对所述目标文本信息中的每个词进行特征标注，得到具有特征标注的目标文本信息；该LSTM是通过对样本集进行训练得到的，该样本集中包括多个具有特征标注的语料；

将具有特征标注的目标文本信息输入到CRF中，采用CRF根据特征标注在该目标文本中插入分隔符，输出断句后的至少两个文本信息；

所述将所述候选文档集合中的每个候选文档与所述待识别的文本信息输入到相似度识别模型中，通过所述相似度识别模型输出每个候选文档与所述待识别的文本信息的相似度，包括：

通过分词模型对目标文本信息进行分词，得到第一词序列，且该第一词序列中的每个单词可以标注特征，及每个特征对应的特征值；通过该分词模型对每个候选文档进行分词，得到第二词序列，该第二词序列中的每个单词可以标注特征,及每个特征对应的特征值；

将第一词序列和第二词序列输入到识别模型，确定每个特征对应的特征向量；

根据每个所述特征向量，及每个特征对应的权重，输出目标文本信息与候选文档的相似度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的目标文本信息，包括：

向终端输出询问语句，所述询问语句携带类别标签；

接收终端发送的所述询问语句对应的回答语句，所述回答语句携带所述类别标签；所述回答语句作为所述待识别的目标文本信息；

所述将所述待识别的目标文本信息输入到ES数据库中进行检索，包括：

将所述回答语句输入到所述ES数据库中所述类别标签对应的目标子数据库中进行检索。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标意图的数量为至少两个，每个所述目标意图对应一个优先级，所述根据所述目标意图确定所述目标意图对应的目标应答话术，包括：

按照每个目标意图对应的优先级，选择最高优先级的目标意图所对应的目标应答话术。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出所述目标应答话术之后，所述方法还包括：

接收终端反馈的反馈语句；

提取所述反馈语句中的特征信息；

根据所述特征信息对所述反馈语句进行情感识别，得到指示结果，所述指示结果用于指示情感倾向；

根据所述指示结果指示的情感倾向对所述目标应答话术进行评分。