[发明专利]场景化意图识别方法、装置、计算机设备、存储介质

说明书

本申请涉及一种场景化意图识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取多个场景下的待处理用户数据；对各个场景下的所述待处理用户数据进行对应场景的数据预处理，得到多个场景下的待预测用户数据；将多个场景下的所述待预测用户数据分别至对应的场景化意图识别模型，得到多个场景下的意图概率值；将多个场景下的所述意图概率值进行比较，得到目标意图。采用本方法能够对各场景下的意图进行准确识别。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种场景化意图识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

信用贷款业务作为银行收益的重要来源，一直是银行重要的业务组成部分，而贷款业务的特点决定了只有不断获取新客户，才能保证稳定的收益。如果能准确地提前挖掘出融资意图较高的客户，对其需求的贷款种类进行主动营销，就能很大程度地提高获客的成功率和转化率。

目前，部分数字化程度较高的金融机构会采用客户画像或者模型预测的方式进行客户是否有贷款需求的识别，但由于存在特征维度不够丰富、适用场景不够等问题进而导致预测结果准确率不够。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对各场景下的意图进行准确识别的场景化意图识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种场景化意图识别方法，该方法包括：

一种场景化意图识别方法，所述方法包括：

获取多个场景下的待处理用户数据；

对各个场景下的所述待处理用户数据进行对应场景的数据预处理，得到多个场景下的待预测用户数据；

将多个场景下的所述待预测用户数据分别至对应的场景化意图识别模型，得到多个场景下的意图概率值；

将多个场景下的所述意图概率值进行比较，得到目标意图。

在其中一个实施例中，所述场景化意图识别模型是预先训练得到的；其中所述场景化意图识别模型的训练过程，包括：

获取多个场景下的样本数据；多个场景下的所述样本数据携带对应的标签数据；

将每一场景下的所述样本数据进行数据预处理分类，得到多个训练样本数据；

对多个所述训练样本数据进行特征筛选，得到多个所述训练样本数据对应的增强特征；

将每一训练样本数据对应的所述增强数据输入至多个初始模型进行训练，得到各个所述初始模型的预测意图概率；

根据各个所述初始模型的预测意图概率以及标签数据，调整各个所述初始模型的模型参数，直至训练完成得到多个初始场景化意图识别模型；

将各个所述初始场景化意图识别模型的指标进行比较，得到各个场景下对应的所述场景化意图识别模型。

在其中一个实施例中，所述获取多个场景下的样本数据，包括：

确定用户群以及时间窗口；

根据所述用户群以及所述时间窗口，得到初始样本数据；

将初始样本数据进行场景划分，得到多个场景下的所述样本数据。

在其中一个实施例中，所述对多个所述训练样本数据进行特征筛选，得到多个所述训练样本数据对应的增强特征，包括：

根据所述训练样本数据，得到所述训练样本数据对应的阴影数据；

将所述样本训练数据以及所述阴影数据进行拼接，得到拼接数据；

将所述拼接数据输入至数据增强模型中，得到各个数据的重要指标；