[发明专利]一种模型训练和业务处理的方法、装置、存储介质及设备

权利要求书

1.一种模型训练的方法，包括：

获取历史对话；

从所述历史对话中确定目标语句；

将所述历史对话输入待训练的特征提取模型中，以使所述特征提取模型根据所述历史对话中除所述目标语句外的其他语句，确定所述目标语句对应的语句特征，作为第一特征，以及，根据所述目标语句，确定所述目标语句对应的语句特征，作为第二特征；

以最小化所述第一特征与所述第二特征之间的偏差为优化目标，对所述特征提取模型进行训练，其中，在预设的语句库中，选取指定数量的除所述目标语句外的语句，作为对照语句，并针对每个对照语句，确定该对照语句对应的语句特征与第一特征之间的相似度，作为对照相似度，根据各对照语句对应的语句特征与所述第一特征之间的对照相似度，确定所述第二特征与所述第一特征之间的相似度对应的概率，作为目标概率，并以最大化所述目标概率为优化目标，对所述特征提取模型进行训练，训练后的所述特征提取模型用于确定输入的每个对话语句对应的语句特征，并将输出的语句特征进行发送，以使接收端根据接收到的语句特征进行业务处理。

2.如权利要求1所述的方法，将所述历史对话输入所述特征提取模型之前，所述方法还包括：

将所述历史对话中的目标语句替换为指定字符，得到替换后对话；

将所述历史对话输入待训练的特征提取模型中，以使所述特征提取模型根据所述历史对话中除所述目标语句外的其他语句，确定所述目标语句对应的语句特征，作为第一特征，具体包括：

将所述替换后对话输入所述特征提取模型中，以使所述特征提取模型根据所述替换后对话中所述指定字符对应位置以外的其他语句，确定所述指定字符对应位置处的语句特征，作为所述第一特征。

3.如权利要求1所述的方法，从所述历史对话中确定目标语句，具体包括：

根据所述历史对话中包含的每个语句对应的被选取的概率，在所述历史对话中选取出所述目标语句。

4.如权利要求1所述的方法，从所述历史对话中确定目标语句，具体包括：

若确定需要从所述历史对话中确定出至少两个目标语句，则从在语序上互不相邻的各语句中确定所述目标语句。

5.如权利要求1所述的方法，以最小化所述第一特征与所述第二特征之间的偏差为优化目标，对所述特征提取模型进行训练，具体包括：

确定所述第一特征与所述第二特征之间的相似度；

以最大化所述相似度为优化目标，对所述特征提取模型进行训练。

6.如权利要求2所述的方法，以最小化所述第一特征与所述第二特征之间的偏差为优化目标，对所述特征提取模型进行训练之前，所述方法还包括：

将所述替换后对话输入所述特征提取模型中，根据所述替换后对话中所述指定字符对应位置以外的其他语句，还原所述语句标记对应位置处的语句，作为预测语句；

以最小化所述第一特征与所述第二特征之间的偏差为优化目标，对所述特征提取模型进行训练，具体包括：

以最小化所述第一特征与所述第二特征之间的偏差，以及，最小化所述预测语句与所述目标语句之间的偏差为优化目标，对所述特征提取模型进行训练。

7.一种业务处理的方法，包括：

获取业务对话；

将所述业务对话输入到预先训练的特征提取模型中，以使所述特征提取模型针对所述业务对话中包含的每个对话语句，根据所述业务对话中除该对话语句外的其他语句，确定该对话语句对应的语句特征，其中，所述特征提取模型是通过上述权利要求1~6任一项所述的模型训练的方法训练得到的；

根据所述业务对话中包含的每个对话语句对应的语句特征，进行业务处理。