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[发明专利]一种智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110304689.7在审
发明人： 杜柏圣;谢铁 -专利权人：苏宁金融科技（南京）有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能问答方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：对接收到的当前用户发出的问题语句进行分词处理，获取问题语句的分词结果，根据预设决策模型以及预设规则确定问题语句的问答场景，当操作场景为问答场景时，利用预设的分类模型以及分词结果识别问题语句的当前用户意图以及当前业务场景，将识别结果与当前用户进行关联保存，并根据识别结果确定问题语句的目标计算规则，根据目标计算规则对问题语句的分词结果进行相应计算，获取计算结果，根据计算结果生成预设格式的结果数据，以便当前用户查看。本发明通过，通过综合考虑问题语句的业务场景和用户意图，提高了回答问题的准确度，从而提升用户体验。
一种智能问答方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种应用于智能客服机器人的意图识别方法及装置-CN201910281032.6有效
发明人：汤毅平;龚雪飞;周彬;杜柏圣 -专利权人：苏宁易购集团股份有限公司
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于智能客服机器人的意图识别方法及装置，属于人工智能技术领域，方法：包括S0：获取用户的对话文本；S2：判断对话文本中是否包含意图，若包含，则执行步骤S4，若未包含，则结束处理，若无法判断，则执行步骤S3；S3：将对话文本进行上下文扩展，在步骤S3之后，执行步骤S4；S4：识别对话文本中的命名实体集合，并确定命名实体集合关联的意图知识点；S5：将对话文本采用分布式词向量进行表示，并使用预先训练的多个语义分类模型进行预测，得到多个语义信息；S6：使用Ensemble框架对意图知识点和多个语义信息进行合并调优，得到用户意图。本发明实施例实现了智能客服机器人快速准确地识别出用户意图，为机器人准确回答用户问题提供保障。
一种应用于智能客服机器人意图识别方法装置

[发明专利]一种智能客服应答方法及系统-CN201910327536.7有效
发明人：龚雪飞;周彬;汤毅平;杜柏圣 -专利权人：苏宁金融科技（南京）有限公司
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开一种智能客服应答方法及系统，涉及智能客服技术领域，能够解决现有技术中依靠人工客服带来的应答效率低、用户体验不佳的问题。该方法包括：预处理客服历史聊天语句导出客服语料，通过对客服语料分词训练得到语言识别模型；通过对用户提问的语料进行意图识别匹配对应的业务模块，利用意图识别结果在业务模块对应的elasticsearch数据库进行检索分析，将输出的关联关键词答案汇总后构成预选数据集；将用户提问语料分词后形成的文本作为输入在预选数据集中进行elasticsearch检索输出候选关键词答案；将分词后关键词及候选关键词答案分别转化为词向量，同时使用WMD算法两两计算各分词后关键词与各候选关键词答案的相似度，并基于相似度值选择关键词答案应答用户。
一种智能客服应答方法系统

[发明专利]一种情感识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010649253.7在审
发明人：刘鹏程;陈超;王岗;杜柏圣 -专利权人：苏宁金融科技（南京）有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种情感识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：对待识别文本进行分词处理，获取分词结果；遍历分词结果中每个分词，在预先构建的目标情感词典中依次查询是否存在分词，若存在，则直接获取分词对应的原始分值，否则，从目标情感词典中获取与分词对应的相似词，根据相似词的原始分值确定分词的原始分值；根据每个分词对应的原始分值以及每个分词的属性计算得到待识别文本的情感分值；根据所述情感分值以及预设阈值确定所述待识别文本的情感类别。本发明当待识别的文本包含情感词典中不存在的词时，在情感词典的基础上，基于词向量给出相似词，计算获取对应的情感值，保证了识别效果。
一种情感识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]个性化推荐方法、计算用户间信任值的方法及装置-CN201810771565.8在审
发明人：穆瑞辉;曾晓勤;相林;杜柏圣 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供个性化推荐方法、计算用户间信任值的方法及装置，所述个性化推荐方法包括：获取在先用户对项目的评分值；获取预先计算的新用户对所述在先用户的信任值；根据所述信任值和所述评分值预测所述新用户对与所述项目相关的项目的评分值；根据所述评分值生成与所述项目相关的项目的推荐列表。所述推荐方法基于用户间的信任值，合理利用已有的评分数据，使个性化推荐的准确度更高，更加人性化。
个性化推荐新用户评分数据预先计算准确度人性化预测