【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及互聯網，尤其涉及一種基于上下文語義理解的客服方法、設備及程序產品。
技術介紹
1、隨著互聯網金融業務的快速發展，企業和客戶之間的互動變得更加頻繁，客戶對服務的需求也在不斷增加。傳統的人工客服成本高昂，包括人員工資、培訓費用等，企業需要尋找更經濟高效的解決方案。基于此，基于人工智能的智能客服逐漸成為一種理想的替代方案。
2、傳統的智能客服方法是基于規則和模板的客服方法，包括：通過預設的規則和固定的回答模板來處理客戶的查詢。
3、然而，傳統的智能客服技術存在語言處理難題，無法理解復雜語言及語境，模板化的回復也無法應對非標準化或預設問題外的情況，難以解決用戶問題，導致智能客服業務效率較低的問題。
技術實現思路
1、鑒于此，本專利技術實施例提供了一種基于上下文語義理解的客服方法、設備及程序產品，以消除或改善現有技術中存在的一個或更多個缺陷。
2、本專利技術的一個方面提供了一種基于上下文語義理解的客服方法，該方法包括以下步驟：
3、響應于接收到的用戶的當前對話文本，將當前對話文本輸入預設意圖實體識別模型，對當前對話文本進行意圖識別和實體識別，得到用戶意圖和文本實體；
4、將用戶意圖、文本實體和當前對話文本作為當前對話狀態存儲，更新用戶對應的歷史對話狀態；歷史對話狀態包括用戶對應的至少一輪對話狀態；
5、通過預設對話策略基于用戶意圖和歷史對話狀態，確定下一步客服動作；預設對話策略包括基于規則匹配的第二對話策略
6、執行下一步客服動作并生成對應的客服對話文本返回給用戶。
7、在本專利技術的一些實施例中，在預設對話策略包括第一對話策略和第二對話策略的情況下，通過預設對話策略基于用戶意圖和歷史對話狀態，確定下一步客服動作，包括：
8、通過第一對話策略基于用戶意圖和歷史對話狀態，與預定義規則進行匹配得到匹配結果；
9、在匹配結果指示匹配失敗的情況下，通過第二對話策略確定歷史對話狀態中的關鍵信息，并基于關鍵信息確定下一步客服動作。
10、在本專利技術的一些實施例中，在下一步客服動作為業務處理動作的情況下，執行下一步客服動作并生成對應的客戶對話文本返回給用戶，包括：
11、根據用戶意圖，在用戶歷史狀態中確定出任務必要信息；
12、基于業務任務必要信息執行業務處理，得到執行結果；
13、將執行結果填入預設答復模版，得到客服對話文本；
14、將客服對話文本返回給用戶。
15、在本專利技術的一些實施例中，將客服對話文本返回給用戶之前，還包括：
16、通過自然語言處理技術對歷史對話狀態進行分析，提取用戶對應的用戶偏好信息；
17、按照用戶偏好信息生成文本優化提示信息；
18、將客服對話文本和文本優化提示信息輸入預設大語言模型中，對客服對話文本進行優化；預設大語言模型用戶按照文本優化提示信息指示的優化目標，對客服對話文本信息進行優化，輸出優化后的客服對話文本。
19、在本專利技術的一些實施例中，在下一步客服動作為對話推進動作的情況下，執行下一步客服動作并生成對應的客戶對話文本返回給用戶，包括：基于用戶意圖和歷史對話狀態確定提示信息并返回；提示信息用于提示用戶推進對話進程；將提示信息作為客戶對話文本返回給用戶，以提示用戶推進對話進程。
20、在本專利技術的一些實施例中，將當前對話文本輸入預設意圖實體識別模型之前，方法還包括：對當前對話文本進行語義補全處理；語義補全處理是指通過預設自然語言處理模型對當前對話文本進行語義補全的處理。
21、在本專利技術的一些實施例中，將當前對話文本輸入預設意圖實體識別模型之前，方法還包括：對當前對話文本進行文本糾錯處理和/或文本清洗處理。
22、本專利技術的另一方面提供了一種基于上下文語義理解的客服裝置，包括處理器、存儲器及存儲在存儲器上的計算機程序/指令，處理器用于執行所述計算機程序/指令，當計算機程序/指令被執行時該裝置實現前述基于上下文語義理解的客服方法的步驟。
23、本專利技術的另一方面提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現前述基于上下文語義理解的客服方法的步驟。
24、本專利技術的另一方面提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現前述基于上下文語義理解的客服方法的步驟。
25、本專利技術的基于上下文語義理解的客服方法、設備及程序產品，通過響應于接收到的用戶的當前對話文本，將當前對話文本輸入預設意圖實體識別模型，對當前對話文本進行意圖識別和實體識別，得到用戶意圖和文本實體；將用戶意圖、文本實體和當前對話文本作為當前對話狀態存儲，更新用戶對應的歷史對話狀態；歷史對話狀態包括用戶對應的至少一輪對話狀態；通過預設對話策略基于歷史對話狀態，確定下一步客服動作；預設對話策略包括基于規則匹配的第二對話策略和/或基于深度學習的第一對話策略；第一對話策略是指根據當前對話狀態和歷史對話狀態，與預定義規則進行匹配確定下一步客服動作的策略；第二對話策略是指通過自注意力機制對歷史對話狀態中的每一輪對話狀態進行建模，確定歷史對話狀態中的關鍵信息，并基于關鍵信息確定下一步客服動作的策略；執行下一步客服動作并生成對應的客服對話文本返回給用戶，能夠解決智能客服業務效率較低的問題；能夠準確理解用戶對話中的上下文，捕捉對話的細微差別，追蹤對話狀態存儲并更新歷史對話狀態，能夠在復雜上下文語境中準確地檢測和識別用戶對話中的關鍵信息，提高對話理解的準確性，同時，通過預設對話策略確定下一步客服動作并執行，實現基于上下文理解的智能客服解決方案，能夠在減少人工參與的同時，減少問題處理時間，提高問題解決率和服務滿意度，提高智能客服業務上下游的效率。
26、另外，在用戶表述語義不完整的情況下，根據用戶提供的對話文本，結合歷史對話狀態，聯系上下文及前置提取的關鍵信息，通過預設語義補全模型預測并補全缺失或不完整的當前對話文本，能夠提高用戶意圖識別和實體識別的準確性，從而進一步提高智能客服問題的解決率和服務滿意度，進一步提高智能客服業務上下游的效率。
27、另外，針對無標準答案或非預設問題，通過transformer架構的深度學習模型來分析和管理用戶的歷史對話狀態，結合上下文對話信息，確定下一步客服動作，以提供合理的建議和解決方案，能夠處理多樣化的用戶需求，從而進一步提高智能客服問題的解決率和服務滿意度，進一步提高智能客服業務上下游的效率。
28、另外，對于標準化的答復模版，通過深度學習語言模型的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于上下文語義理解的客服方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述預設對話策略包括所述第一對話策略和所述第二對話策略的情況下，所述通過預設對話策略基于所述用戶意圖和所述歷史對話狀態，確定下一步客服動作，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述下一步客服動作為業務處理動作的情況下，所述執行所述下一步客服動作并生成對應的客戶對話文本返回給所述用戶，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述客服對話文本返回給所述用戶之前，還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述下一步客服動作為對話推進動作的情況下，所述執行所述下一步客服動作并生成對應的客戶對話文本返回給所述用戶，包括：基于所述用戶意圖和所述歷史對話狀態確定提示信息并返回；所述提示信息用于提示所述用戶推進對話進程；將所述提示信息作為所述客戶對話文本返回給所述用戶，以提示所述用戶推進對話進程。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述當前對話文本輸入預設意圖實體識
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述當前對話文本輸入預設意圖實體識別模型之前，所述方法還包括：對所述當前對話文本進行文本糾錯處理和/或文本清洗處理。
8.一種基于上下文語義理解的客服裝置，包括處理器、存儲器及存儲在存儲器上的計算機程序/指令，其特征在于，所述處理器用于執行所述計算機程序/指令，當所述計算機程序/指令被執行時該裝置實現如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于上下文語義理解的客服方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述預設對話策略包括所述第一對話策略和所述第二對話策略的情況下，所述通過預設對話策略基于所述用戶意圖和所述歷史對話狀態，確定下一步客服動作，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述下一步客服動作為業務處理動作的情況下，所述執行所述下一步客服動作并生成對應的客戶對話文本返回給所述用戶，包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述客服對話文本返回給所述用戶之前，還包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述下一步客服動作為對話推進動作的情況下，所述執行所述下一步客服動作并生成對應的客戶對話文本返回給所述用戶，包括：基于所述用戶意圖和所述歷史對話狀態確定提示信息并返回；所述提示信息用于提示所述用戶推進對話進程；將所述提示信息作為所述客戶對話文本返回給所述用戶，以提示所述用戶推進對話進程。
6.根據權利要求1所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：姜勇，楊雷，李印，張明，
申請(專利權)人：中企云鏈股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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