[发明专利]金融长对话文本主题分类方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及金融文本主题分类技术，揭露了一种金融长对话文本主题分类方法、装置、设备以及介质，其中，所述方法包括：对获取的金融长对话文本进行金融角色划分，得到客服对话以及用户对话；对客服对话以及用户对话进行切分，得到第一金融输入集以及第二金融输入集；分别对第一金融输入集以及第二金融输入集进行向量转换，得到第一金融特征向量以及第二金融特征向量；对第一金融特征向量以及第二金融特征向量进行降维处理，得到低维向量；对所述低维向量进行归一化分类，得到金融长对话文本的金融主题分类结果。本发明可以提高在进行金融信息咨询服务时金融长对话文本主题分类的分类效率，从而减小计算量。

技术领域

本发明涉及金融文本主题分类技术领域，尤其涉及一种金融长对话文本主题分类方法、装置、设备及介质。

背景技术

在目前经济发展状况下，用户进行金融等相关业务的问题咨询已经成为一个普遍情况，在进行金融信息咨询时，客服服务客户时产生的对话录音需要转文本，此时会产生长对话文本，对长对话文本进行主题分类，有利于后续管理与统计。金融领域的金融长对话文本的长度会达到800-1000字，利用模型对金融领域的金融长对话文本进行主题分类时，模型会受到金融长对话文本的长度限制，目前只能用非常复杂的模型或者对长对话文本进行缩减再输入到模型，这就会导致计算量显著提升且模型性能不高。综上所述，现有技术中存在在进行金融信息咨询服务等领域的金融长对话文本主题分类的计算量大且分类效率不高的问题。

发明内容

本发明提供一种金融长对话文本主题分类方法、装置、设备及介质，其主要目的在于解决进行金融信息咨询服务等领域的金融长对话文本主题分类时，计算量大且分类效率不高的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种金融长对话文本主题分类方法，包括：

对获取的金融长对话文本进行金融角色划分，得到客服对话以及用户对话；

对所述客服对话以及所述用户对话进行切分，得到第一金融输入集以及第二金融输入集；

分别对所述第一金融输入集以及所述第二金融输入集进行向量转换，得到第一金融特征向量以及第二金融特征向量；

对所述第一金融特征向量以及所述第二金融特征向量进行降维处理，得到低维向量；

对所述低维向量进行归一化分类，得到所述金融长对话文本的金融主题分类结果。

可选地，所述对获取的金融长对话文本进行金融角色划分，得到客服对话以及用户对话，包括：

获取所述金融长对话文本对应的音频，对所述音频进行人声分离，得到第一音频及第二音频；

对所述第一音频及所述第二音频进行语音识别，得到第一长对话文本及第二长对话文本；

根据所述第一长对话文本及所述第二长对话文本的内容进行分析，得到客服对话以及用户对话。

可选地，所述对所述客服对话以及所述用户对话进行切分，得到第一金融输入集以及第二金融输入集，包括：

利用预设的双向长短期记忆网络，对所述客服对话以及所述用户对话进行语义识别，得到第一文本语义以及第二文本语义；

根据预设的条件随机场的预测算法，对所述第一文本语义以及第二文本语义进行词性标注和序列标注，得到第一标注文本以及第二标注文本；

对所述第一标注文本以及所述第二标注文本进行文本段分割，得到第一文本段、第二文本段、第一文本段对应的第一时间始末节点以及第二文本段对应的第二时间始末节点；

根据所述第一时间始末节点以及所述第二时间始末节点对所述第一文本段以及所述第二文本段进行抽取，得到第一金融输入集以及第二金融输入集。