[发明专利]用户分类的方法、计算机设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种用户分类的方法，应用于智能对话系统，其特征在于，所述方法包括：

获取对话内容，并将所述对话内容转换成语音文本；

对所述语音文本进行纠错，输入纠错后的所述语音文本至预训练模型中，得到文本特征；

输入对话特征至梯度迭代决策树中，得到用户分类标签，其中，所述对话特征包括所述文本特征；

所述对话特征还包括轮次特征，用one-hot表征同一个对话轮次下的所有轮次特征；所述轮次特征包括行为特征，所述输入对话特征至梯度迭代决策树中之前，所述方法包括：

在同一个对话轮次下，获取行为记录，并提取所述行为记录中的行为，得到各轮次的所述行为特征，其中，所述行为包括静音、打断或挂断；

所述轮次特征包括问句类型特征，所述输入对话特征至梯度迭代决策树中之前，所述方法包括：

在同一个对话轮次下，确定纠错后的所述语音文本中的问句，得到原始问句，输入所述原始问句至第一分类模型中，所述第一分类模型根据意图相似度召回问句，得到多个召回问句；

确定概率最大的召回问句，得到目标问句，并根据目标问句与问句类型特征的关联关系，确定各轮次的所述目标问句的问句类型特征，其中，所述问句类型特征包括正向、负向或中性；

所述轮次特征包括语态特征，所述输入对话特征至梯度迭代决策树中之前，所述方法包括：

在同一个对话轮次下，输入纠错后的所述语音文本至第二分类模型中，得到各轮次的所述语态特征，其中，所述语态特征包括肯定、否定、中性、重复或无法识别；

所述对话特征还包括整体特征，所述输入对话特征至梯度迭代决策树中之前，所述方法包括：获取行为记录，根据所述行为记录，抽取所述整体特征，其中，所述整体特征包括流程轨迹、主流程完成度、通话时长、轮次或振铃时长，

所述流程轨迹的确定过程包括：确定所述对话内容各个部分归属的流程节点，并根据所述流程节点，生成所述对话内容的流程轨迹，

所述主流程完成度为所述流程轨迹经过的节点的数目占总节点数的比例。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第一分类模型的训练过程中，意图相同的问句间的相似度为1，并且意图不同的问句间的相似度为：问句间的编辑距离相似度与预设概率的乘积。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述得到原始问句之后，所述方法还包括：

确定所述原始问句是否存在于问法句式的列表中，若是，根据所述问法句式与问句类型特征的关联关系，确定所述原始问句的问句类型特征；

若否，输入所述原始问句至所述第一分类模型中。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述问法句式设置有词槽，所述确定所述原始问句是否存在于问法句式的列表中之前，所述方法包括：识别出所述原始问句中的实体词，并将所述实体词填入所述词槽。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的用户分类的方法。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的用户分类的方法。