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公开(公告)号:CN116842162A
公开(公告)日:2023-10-03
申请号:CN202310887518.0
申请日:2023-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06N5/04
Abstract: 本说明书实施例提供用于对话机器人的知识库优化方法及装置。响应于缺陷对话的缺陷类型指示对话机器人未返回正确答案且正确答案存在于对话机器人的知识库中,基于多模型融合方式来从知识库的至少一个候选答案中确定缺陷对话的用户问题的正确答案;以及将用户问题挂载到所确定出的正确答案所在知识点的扩展问列表。响应于缺陷类型指示对话机器人未返回正确答案且正确答案未存在于知识库中,根据用户问题执行基于知识点创建的知识库优化。
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公开(公告)号:CN113139058A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110513553.7
申请日:2021-05-11
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书涉及智能客服技术领域,特别涉及一种用户障碍识别方法和系统,该方法包括:获取多个用户原声;将用户原声匹配到标准问题;所述标准问题具有所属的障碍类型;所述障碍类型至少反映用户在以下一个或多个方面的障碍:信息获取、业务认知、操作以及互动;基于所述标准问题及其所属的障碍类型,确定一个或多个障碍类型被用户原声命中的频次;基于频次从所述一个或多个障碍类型中识别出目标障碍类型。
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公开(公告)号:CN113094491A
公开(公告)日:2021-07-09
申请号:CN202110540695.2
申请日:2021-05-18
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N20/00 , G06Q30/02
Abstract: 本说明书涉及智能客服技术领域,特别涉及一种业务障碍识别方法和系统。该方法包括:获取多个用户的行为轨迹和用户原声;所述行为轨迹包括用户在业务平台内的一个或多个轨迹节点;确定各用户原声关联的轨迹节点;确定各用户原声所属的障碍类型;所述障碍类型至少反映用户在以下一个或多个方面的障碍:信息获取、业务认知、操作以及互动;基于各用户原声关联的轨迹节点以及各用户原声所属的障碍类型,确定各轨迹节点处各障碍类型被用户原声命中的频次。
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公开(公告)号:CN115271098A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210914562.1
申请日:2022-08-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N20/00 , G06F40/174 , G06F40/289
Abstract: 本说明书实施例提供了用于对训练样本进行分割的方法及装置。在该方法中,根据主题对作为训练样本的对话文本进行分割,以得到各个主题对应的对话段落,其中,作为训练样本的结构化的表单按照主题分成多个表单分块,每个表单分块对应一个主题;在各个主题包括的同一类型的事件能够多次发生时,将该主题对应的对话段落按照类型的事件进行分割,以得到各个事件对应的对话片段;将所得到的各个对话片段与该对话片段对应的表单分块中的子分块确定为对应关系;以及将各个对话片段与对应的子分块以及未分割的各个对话段落与对应的表单分块确定为训练样本。
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公开(公告)号:CN116860945A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310887756.1
申请日:2023-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06N5/00
Abstract: 本说明书实施例提供基于隐式反馈信息的缺陷对话检测方法及装置。在进行缺陷对话检测时,获取待检测对话的对话交互数据;从对话交互数据中提取出隐式反馈信息,所述隐式反馈信息用于隐式反馈对话机器人回复答案正确与否;以及使用隐式反馈信息来对待检测对话进行缺陷检测。
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公开(公告)号:CN115237922A
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202210914964.1
申请日:2022-08-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/28 , G06F16/2458 , G06F16/783
Abstract: 本说明书实施例提供了用于对结构化摘要模型进行训练的方法及装置。在该方法中,从结构化摘要模型所应用的表单中提取字段;按照表单中各个字段的填写难度对所提取的字段进行分类,以得到不同填写难度的字段类别;按照填写难度递增的字段类别顺序,对结构化摘要模型进行训练,直至针对字段类别顺序中的所有字段类别的训练完成:针对作为当前训练目标的目标字段类别,将目标字段类别以及比目标字段类别对应的填写难度更低的其他字段类别作为训练对象,使用对话样本数据以及各个训练对象对应的标签对结构化摘要模型进行训练;以及在针对目标字段类别的训练完成时,将字段类别顺序中的下一个字段类别确定为下一轮训练中的目标字段类别。
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