[发明专利]一种客服信息提供方法、电子设备及装置

权利要求书

1.一种客服信息提供方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的服务需求信息；

通过预先训练的模型分析所述服务需求信息，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量；

根据所述目标情绪类别向量和所述目标信息特征向量，确定所述服务需求信息的目标答复文本；

输出所述目标答复文本。

2.根据权利要求1所述的客服信息提供方法，其特征在于，所述通过预先训练的模型分析所述服务需求信息，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量，包括：

通过预先训练的双向长短期记忆BiLSTM模型对所述服务需求信息进行分析，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量。

3.根据权利要求1所述的客服信息提供方法，其特征在于，根据所述目标情绪类别向量和所述目标信息特征向量，确定所述服务需求信息的目标答复文本，包括：

根据预先建立的信息特征向量和情绪类别向量对应的答复文本，确定所述目标信息特征向量和所述目标情绪类别向量对应的目标答复文本。

4.根据权利要求1所述的客服信息提供方法，其特征在于，对所述模型预先训练的过程，包括：

获取用户输入的样本服务需求信息；

确定所述样本服务需求信息的样本词向量，并根据所述样本词向量及标识有样本情绪类别的所述样本服务需求信息，确定样本情绪类别向量；

确定所述样本服务需求信息的样本信息特征向量和样本位置特征向量；

根据所述样本情绪类别向量、所述样本服务需求信息、所述样本词向量、所述样本信息特征向量和所述样本位置特征向量，对所述模型进行训练。

5.根据权利要求4所述的客服信息提供方法，其特征在于，确定所述样本服务需求信息的样本词向量，包括：

将所述样本服务需求信息输入词嵌入模型，得到所述样本服务需求信息的样本词向量。

6.根据权利要求4所述的客服信息提供方法，其特征在于，在确定所述样本服务需求信息的样本词向量，之前，还包括：

对所述样本服务需求信息进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少一种：

去重处理、去非自然语言文本处理、去特殊符号处理和分词处理。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器运行的程序，当所述程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至6任一项所述的客服信息提供方法。

8.一种客服信息提供装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取用户输入的服务需求信息；

处理模块，用于通过预先训练的模型分析所述服务需求信息，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量；

确定模块，用于根据所述目标情绪类别向量和所述目标信息特征向量，确定所述服务需求信息的目标答复文本；

输出模块，用于输出所述目标答复文本。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6任一项所述的客服信息提供方法。