【技術實現步驟摘要】
本申請涉及還款提醒，尤其涉及一種話術生成方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、傳統的智能還款提醒方法中，在獲取到案件的基本信息，例如案件當前逾期金額、案件當前逾期時間等后，還款提醒機器人會根據案件信息進行外呼，通過與客戶溝通促使客戶盡快還款。傳統的智能還款提醒方法在運營維護、對話靈活度、話術豐富度方面具有一些明顯的缺點，運營維護方面，需要對不同客群配置不同的對話流程，對話流程的設計又需要考慮到上百種用戶意圖，耗費大量人力物力，且具有較差的擴展性，當需要新增還款提醒策略時，需要重新設計對話流程并完成相關流程的配置工作。對話靈活度方面，由于機器人回復話術由具體意圖決定，往往具有較差的靈活性，難以適應用戶多變的回復，從而難以達到更優的還款提醒效果。話術豐富度方面，機器人對于客戶同種意圖回復話術較為單一，客戶體驗較差。因此，如何有效靈活地生成還款提醒話術，達到更優的還款提醒效果，成為一個亟待解決的問題。
技術實現思路
1、本申請的主要目的在于提供了一種話術生成方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決如何有效靈活地生成還款提醒話術，達到更優的還款提醒效果的技術問題。
2、為實現上述目的，本申請提供了一種話術生成方法，所述話術生成方法包括以下步驟：
3、對客戶對應的當前回復與所述當前回復對應的歷史上文進行關聯性判斷，獲得關聯性判斷結果；
4、在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據所述模型生成話術確定標準候選句；>
5、根據所述標準候選句和所述歷史上文確定目標話術。
6、可選地，所述在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟，具體包括：
7、在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，將當前客戶問題和案件信息填充到預設模板中，獲得輸入信息；
8、將所述輸入信息輸入至預設大語言模型中，并輸出模型生成話術；
9、根據所述模型生成話術確定標準候選句。
10、可選地，所述將所述輸入信息輸入至預設大語言模型中，并輸出模型生成話術的步驟之后，還包括：
11、確定所述當前客戶問題對應的意圖類別；
12、在所述意圖類別在特殊意圖列表中時，確定所述意圖類別對應的知識庫文件；
13、從所述知識庫文件中選取意圖話術，并將所述意圖話術作為模型生成話術。
14、可選地，所述根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟，具體包括：
15、確定所述模型生成話術與對應的原始話術之間的第一余弦相似度，并確定所述模型生成話術與對應的初始候選句之間的第二余弦相似度；
16、確定所述第一余弦相似度和所述第二余弦相似度之間的較大相似度；
17、確定所述較大相似度對應的標準候選句。
18、可選地，所述根據所述標準候選句和所述歷史上文確定目標話術的步驟，具體包括：
19、計算所述標準候選句和所述歷史上文之間的編輯距離；
20、在所述編輯距離小于預設閾值時，對所述標準候選句進行更新，并將更新后的候選句作為目標話術；
21、在所述編輯距離大于或等于預設閾值時，將所述標準候選句作為目標話術。
22、可選地，所述在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟之前，還包括：
23、對歷史還款提醒數據中的海量數據和精標數據分別進行預處理，獲得預處理后的海量數據和預處理后的精標數據；
24、根據所述預處理后的海量數據對初始大語言模型進行訓練，獲得目標大語言模型；
25、根據所述預處理后的精標數據對所述目標大語言模型進行訓練，獲得預設大語言模型。
26、可選地，所述對客戶對應的當前回復與所述當前回復對應的歷史上文進行關聯性判斷，獲得關聯性判斷結果的步驟之后，還包括：
27、在所述關聯性判斷結果為不存在關聯性時，確定所述歷史上文對應的預設數據庫；
28、確定所述當前回復與所述預設數據庫中的各相似句之間的余弦相似度，并構成余弦相似度集合；
29、將所述余弦相似度集合中的最大余弦相似度對應的相似句作為標準候選句。
30、此外，為實現上述目的，本申請還提供一種話術生成裝置，所述話術生成裝置包括：
31、關聯性判斷模塊，用于對客戶對應的當前回復與所述當前回復對應的歷史上文進行關聯性判斷，獲得關聯性判斷結果；
32、候選句確定模塊，用于在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據所述模型生成話術確定標準候選句；
33、話術生成模塊，用于根據所述標準候選句和所述歷史上文確定目標話術。
34、此外，為實現上述目的，本申請還提出一種話術生成設備，所述話術生成設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如上文所述的話術生成方法的步驟。
35、此外，為實現上述目的，本申請還提出一種存儲介質，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上文所述的話術生成方法的步驟。
36、本申請通過對客戶對應的當前回復與當前回復對應的歷史上文進行關聯性判斷，獲得關聯性判斷結果，在關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據模型生成話術確定標準候選句，再根據標準候選句和歷史上文確定目標話術。本申請在客戶的當前回復與歷史上文之間存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，能夠先通過預設大語言模型有效地得到模型生成話術，并根據模型生成話術確定標準候選句，再根據標準候選句和歷史上文確定目標話術，能夠有效靈活地生成還款提醒話術，增加話術多樣性，進而通過還款提醒話術達到更優的還款提醒效果，提升客戶體驗。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種話術生成方法，其特征在于，所述話術生成方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的話術生成方法，其特征在于，所述在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟，具體包括：
3.如權利要求2所述的話術生成方法，其特征在于，所述將所述輸入信息輸入至預設大語言模型中，并輸出模型生成話術的步驟之后，還包括：
4.如權利要求2所述的話術生成方法，其特征在于，所述根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟，具體包括：
5.如權利要求1所述的話術生成方法，其特征在于，所述根據所述標準候選句和所述歷史上文確定目標話術的步驟，具體包括：
6.如權利要求1所述的話術生成方法，其特征在于，所述在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟之前，還包括：
7.如權利要求1~6中任一項所述的話術生成方法，其特征在于，所述對客戶對應的當前回復與所述當前回復對應的歷史上文進行關聯性判斷，獲得關聯性判斷
8.一種話術生成裝置，其特征在于，所述話術生成裝置包括：
9.一種話術生成設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如權利要求1至7中任一項所述的話術生成方法的步驟。
10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的話術生成方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種話術生成方法，其特征在于，所述話術生成方法包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的話術生成方法，其特征在于，所述在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時，通過預設大語言模型確定模型生成話術，并根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟，具體包括：
3.如權利要求2所述的話術生成方法，其特征在于，所述將所述輸入信息輸入至預設大語言模型中，并輸出模型生成話術的步驟之后，還包括：
4.如權利要求2所述的話術生成方法，其特征在于，所述根據所述模型生成話術確定標準候選句的步驟，具體包括：
5.如權利要求1所述的話術生成方法，其特征在于，所述根據所述標準候選句和所述歷史上文確定目標話術的步驟，具體包括：
6.如權利要求1所述的話術生成方法，其特征在于，所述在所述關聯性判斷結果為存在關聯性時...
【專利技術屬性】
技術研發人員：冼賜斌，曾磊，熊杰，曹可，張同輝，
申請(專利權)人：中郵消費金融有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。