[发明专利]一种用于问题派单及其训练的方法和装置

说明书

本公开提供了一种用于问题派单及其训练的方法和装置。一种问题派单的训练方法包括：接收训练集，训练集包括预定问题和相关联的应答方，其中应答方与一个或多个问题类簇相关联；确定该预定问题的句向量与该应答方的一个或多个问题类簇的类簇原型向量之间的最小距离；如果该最小距离小于阈值，则将该预定问题加入该最小距离对应的问题类簇；以及如果该最小距离不小于该阈值，则为该应答方生成与该预定问题相对应的新的问题类簇。本公开还提供了相应的问题派单方法及训练方法和装置。

技术领域

本公开涉及计算机网络，尤其涉及一种用于问题派单及其训练的方法和装置。

背景技术

在客服场景中通常都会有派单过程。主流的方案依赖用户自主选择，如中国移动10086，用户需要根据语音提示通过输入数字的方式选择业务线。该方案只需要将客服人员划分为几个业务线，并在客服系统中配置语音菜单引导用户操作即可，流程简单。然而对于用户来说操作就很复杂，一方面需要在求助时就能分清自己要咨询的问题属于哪个业务线，另一方面多层的语音菜单需要用户多次聆听并多次操作。

更智能的方案则是根据用户输入的文本或陈述的语音进行分类，将用户的咨询直接定位到某一个业务线。该方案对用户比较友好，用户仅需描述自己要咨询的问题即可。该方案中客服系统通常以“业务线”或“技能组”为单位，每个单位下都有多位客服，客户问题只能被分类到“技能组”，不能分类到单个客服。

群聊是IM(Instant Messaging，即时通讯)软件的一项重要功能。可通过服务群来提供服务，服务群里有提问题的客户和解答问题的客服。与传统的“集中式”客服系统不同，服务群是一种“分布式”的客服系统，每一个服务群只专注于一个或几个业务线的问题，客服数量也远少于集中式客服系统的客服数量，对派单模型的精度要求更高；另外，服务群可以任意建立，每个服务群中的客服经常发生变化，难以通过一个稳定的分类模型解决问题。

因此，本领域需要一种改进的将客户问题派单到客服的技术。

发明内容

本公开提供了能够将所接收的问题指派给合适的应答方的技术。

在一个实施例中，提供了一种用于问题派单训练的方法，其包括：接收训练集，所述训练集包括预定问题和相关联的应答方，其中所述应答方与一个或多个问题类簇相关联；确定所述预定问题的句向量与所述应答方的一个或多个问题类簇的类簇原型向量之间的最小距离；如果所述最小距离小于阈值，则将所述预定问题加入所述最小距离对应的问题类簇；以及如果所述最小距离不小于所述阈值，则为所述应答方生成与所述预定问题相对应的新的问题类簇。

在一方面，将所述预定问题加入所述最小距离对应的问题类簇包括：更新所述问题类簇的类簇原型向量。

在一方面，更新所述问题类簇的类簇原型向量包括：将所述问题类簇的类簇原型向量与所述预定问题的句向量进行加权平均以生成所述问题类簇的新的类簇原型向量。

在一方面，为所述应答方生成与所述预定问题相对应的新的问题类簇包括：将所述预定问题的句向量作为所述新的问题类簇的类簇原型向量。

在一方面，该方法还包括：生成所述预定问题的句向量；或者生成所述预定问题的词向量并对所述词向量使用加权平均来确定所述预定问题的句向量。

在一方面，所述训练集中的预定问题包括：所述应答方曾经回复过的问题；和/或希望由所述应答方回复的问题。

在另一个实施例中，提供了一种问题派单方法，其包括：接收问题；确定所接收的问题的句向量；确定所述问题的句向量与一个或多个候选应答方的一个或多个问题类簇的类簇原型向量之间的距离；确定是否存在小于阈值的距离；如果存在小于阈值的距离，则生成候选子集，所述候选子集包含与所述小于阈值的距离相对应的一个或多个应答方；以及将所述问题指派给所述候选子集中的应答方。