[发明专利]基于语义识别的话术推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种基于语义识别的话术推荐方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域，所述方法通过对训练语料进行语义识别，并对训练语料进行分类，得到正样本和负样本，对正样本和负样本进行随机组合，得到训练样本集，通过训练样本集对预设的初始意图识别模型进行训练得到通话意图模型，通过将当前通话的通话内容导入通话意图模型，输出通话意图，最后将通话意图导入到预先训练好的话术推荐模型，得到与通话意图相匹配的目标话术。本申请还涉及区块链技术，当前通话内容可存储于区块链中。本申请通过识别客户意图以获得有效标签，并推荐与有效标签相对应的答复内容，以提高用户体验。

技术领域

本申请属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于语义识别的话术推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

人工智能(AI)语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题。人工智能(AI)语言是一类适应于人工智能和知识工程领域的、具有符号处理和逻辑推理能力的计算机程序设计语言。能够用它来编写程序求解非数值计算、知识处理、推理、规划、决策等具有智能的各种复杂问题，典型的人工智能语言主要有LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。

目前，对于人工智能(AI)语言应用最广泛的就是通话机器人了，而对于通话机器人来说，对话流程的设计是整个对话流程中的关键，一个好的对话流程可以让通话机器人在对话中从客户的回答中得到有效标签，使客户体验好，更能接近人工的表现。但是目前在业界中，对于任务型对话，往往是用对话节点，根据固定的标签进行流转，对话流程的设计不够灵活，客户体验差。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种基于语义识别的话术推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有话术推荐方案采用固定的标签进行流转，对话流程的设计不够灵活，客户体验差的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于语义识别的话术推荐方法，采用了如下所述的技术方案：

一种基于语义识别的话术推荐方法，包括：

从预设历史语料库中获取训练语料，并对训练语料进行语义识别，得到训练语料的语义识别结果，其中，训练语料为存储在历史语料库中的用户与通话机器人沟通过程中产生的语音信息；

基于语义识别结果对训练语料进行分类，得到正样本和负样本；

对正样本和负样本进行随机组合，得到训练样本集和验证数据集；

通过训练样本集对预设的初始意图识别模型进行训练，并通过验证数据集对完成训练的通话意图模型进行验证，获取验证通过的通话意图模型；

接收意图识别指令，获取与意图识别指令对应的当前通话的通话内容；

将当前通话的通话内容导入验证通过的通话意图模型，输出与当前通话内容相匹配的通话意图；

将通话意图导入到预先训练好的话术推荐模型，得到与通话意图相匹配的目标话术。

进一步地，从预设历史语料库中获取训练语料，并对训练语料进行语义识别，得到训练语料的语义识别结果的步骤，具体包括：

从预设历史语料库中获取训练语料，并对训练语料进行预处理；

基于预设的词典库对预处理后的训练语料进行语义识别，得到训练语料的语义识别结果。

进一步地，对正样本和负样本进行随机组合，得到训练样本集和验证数据集的步骤，具体包括：

分别对正样本和负样本进行标注；

对标注后的正样本和负样本进行随机组合，得到训练样本集和验证数据集，并将训练样本集和验证数据集存储在预设历史语料库中。