[发明专利]模型训练方法、用户咨询信息确定方法、装置、设备

说明书

本公开的实施例公开了模型训练方法、用户咨询信息确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取用户选择信息、用户反馈的第一用户咨询信息和用户咨询信息确定模型输出的至少一个第二用户咨询信息；对用户咨询信息确定模型输入的用户数据的标签进行动态调整，得到训练样本；对训练样本对应的样本权重进行动态调整，得到调整后的训练样本；对用户咨询信息确定模型进行再次训练，得到训练后的用户咨询信息确定模型。该实施方式通过调整后的训练样本来进一步训练用户咨询信息确定模型，使得利用训练后的用户咨询信息确定模型可以准确、有效的确定出用户咨询信息。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及模型训练方法、用户咨询信息确定方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

目前，在各个业务领域，常常采用人工或机器人客服的方式来接待用户，回答用户与业务相关的各个疑问。无论是人工还是机器人客服，在用户进线咨询前，通常会对用户的咨询意图进行预测，并将用户可能咨询的问题推送到前台界面，供顾客选择。

对于用户的咨询意图的预测，通常采用的方式：根据用户进线前的各种用户信息，结合用户进线咨询的业务问题，通过机器学习的方法，离线收集训练数据集来训练分类模型。当目标用户进线时，根据目标用户进线前的各种用户信息，用上述训练好的分类模型来预测目标用户可能咨询的意图分类，再将意图分类下的问题展示到前台界面，供目标用户选择。

然而，通过上述方式来预测用户可能咨询的意图分类通常存在以下问题：分类模型无法根据线上用户的反馈信息，自动优化和更新模型。长期来看，可能会导致分类模型预测用户进线咨询的问题不够准确。以此，较为严重的影响了用户体验。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了模型训练方法、用户咨询信息确定方法、装置、设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种模型训练方法，该方法包括：获取用户选择信息、用户反馈的第一用户咨询信息和用户咨询信息确定模型输出的至少一个第二用户咨询信息，其中，上述用户选择信息表征用户是否选择由系统推荐的用户咨询信息；根据上述用户选择信息、上述第一用户咨询信息和上述至少一个第二用户咨询信息，对上述用户咨询信息确定模型输入的用户数据的标签进行动态调整，得到训练样本，其中，上述标签为上述至少一个第二用户咨询信息中的第二目标用户咨询信息；对上述训练样本对应的样本权重进行动态调整，得到调整后的训练样本；根据上述调整后的训练样本，对上述用户咨询信息确定模型进行再次训练，得到训练后的用户咨询信息确定模型。

可选的，上述根据上述用户选择信息、上述第一用户咨询信息和上述至少一个第二用户咨询信息，对上述用户咨询信息确定模型输入的用户数据的标签进行动态调整，得到训练样本，包括：响应于上述用户选择信息表征上述用户未选择由系统推荐的用户咨询信息，以及上述第一用户咨询信息不存在于上述至少一个第二用户咨询信息中，将上述用户数据的标签替换为上述第一用户咨询信息，得到上述训练样本。

可选的，上述对上述训练样本对应的样本权重进行动态调整，得到调整后的训练样本，包括：将上述训练样本对应的样本权重调整为数值α，得到调整后的训练样本，其中，上述数值α为大于1的数值。

可选的，上述根据上述用户选择信息、上述第一用户咨询信息和上述至少一个第二用户咨询信息，对上述用户咨询信息确定模型输入的用户数据的标签进行动态调整，得到训练样本，包括：响应于上述用户选择信息表征上述用户选择由系统推荐的用户咨询信息，以及上述第一用户咨询信息不存在于上述至少一个第二用户咨询信息中，将上述用户数据的标签替换为上述第一用户咨询信息，得到上述训练样本。