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公开(公告)号:CN111444329B
公开(公告)日:2020-10-09
申请号:CN202010533383.4
申请日:2020-06-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书提出了一种智能对话方法、装置和电子设备,其中,上述方法包括:获取当前用户的提问语句,将所述提问语句输入至多个预置问答模型,得到对应的多条回答语句,其中,所述预置问答模型用于根据所述提问语句生成对应的回答语句;分别将每条所述回答语句和与所述当前用户对应的历史对话语句进行组合,得到对应的多个对话语句序列;将所述对话语句序列输入至预置输出模型进行计算,得到每个所述对话语句序列对应的置信度,根据所述置信度获得最终的回答语句。通过上述方法可以实现智能的对话,由此可以减少对人工标注数据的依赖,提高对话的效率,提升用户体验。
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公开(公告)号:CN111428023A
公开(公告)日:2020-07-17
申请号:CN202010224908.6
申请日:2020-03-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/332 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提出了一种话术推荐方法、装置和电子设备,其中,上述话术推荐方法中,获取当前对话中用户输入的对话内容之后,根据上述用户输入的对话内容,通过预先训练的话术推荐模型,生成上述对话内容对应的回答话术,然后在上述当前对话中输出上述回答话术。由于上述话术推荐模型是利用用户模拟内容和上述用户模拟内容对应的回答话术组成的对话语料训练获得的,上述用户模拟内容是模拟用户说的内容,对应的回答话术是机器人针对上述用户模拟内容给出的答复。
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公开(公告)号:CN111414468A
公开(公告)日:2020-07-14
申请号:CN202010221610.X
申请日:2020-03-26
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06N3/04
Abstract: 本说明书提出了一种话术选择方法、装置和电子设备,其中,上述话术选择方法中,获取当前对话中机器人和用户已输出的对话内容之后,根据上述对话内容,获得句子整体特征,然后对上述句子整体特征进行分类,获得上述句子整体特征对应的策略,并获得上述策略中包括的话术,根据上述对话内容,对上述话术进行评分,最后选择评分高于预定的第一阈值的话术进行输出。
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公开(公告)号:CN111353028A
公开(公告)日:2020-06-30
申请号:CN202010103625.6
申请日:2020-02-20
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06Q30/00
Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于确定客服话术簇的方法及装置。在该方法中,从人工客服数据集中来确定候选客服话术集,使用业务话术筛选模型来从候选客服话术集中筛选分别针对不同业务类型的多个业务话术集,进而通过语义模型来从业务话术集中确定至少一个客服话术簇,可以为客服进行业务服务过程中遇到的相同或相似的用户问题提供参考。
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公开(公告)号:CN111291172A
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN202010146072.2
申请日:2020-03-05
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332
Abstract: 本说明书的实施例提供了用于处理文本的方法、装置、计算设备和机器可读存储介质。该方法包括:从用户与客服的当前对话数据中获取当前用户问句文本的上文信息;基于当前用户问句文本和上文信息,获取预先确定的至少一个候选回复文本;利用候选回复文本评分模型对当前用户问句文本、上文信息和至少一个候选回复文本进行处理,得到至少一个候选回复文本的评分结果,每个候选回复文本的评分结果表示该候选回复文本与当前用户问句文本的匹配程度;基于至少一个候选回复文本的评分结果,从至少一个候选回复文本中选择m个候选回复文本,作为要向客服呈现的目标回复文本,m为正整数。
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公开(公告)号:CN110765253A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201911008117.3
申请日:2019-10-22
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/205 , G06Q30/00 , G06Q30/06
Abstract: 本说明书实施例提供一种客服场景下用户问句的回复方法、装置及设备,在回复方法中,接收第一租户下的当前用户问句。针对当前用户问句,获取当前用户问句的上下文信息。基于第一租户的租户标识、当前用户问句和上下文信息,生成新用户问句。基于新用户问句,从与第一租户对应的知识库中召回预定数目个答案。将预定数目个答案中的各答案以及新用户问句输入预测模型,以预测各答案与新用户问句的匹配分数。该预测模型包括多个租户共享的底层网络部分和多个租户分别对应的多个上层网络部分,多个上层网络部分具有相同的网络结构,以及针对不同租户训练得到的不同网络参数。基于匹配分数,从各答案中确定出目标答案并返回。
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