CN110008320B - 用于回答用户问题的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于回答用户问题的方法和装置,该方法包括:当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的;如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从存储的所述客户端中的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息;至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题;向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述问答对包括的标准文本问题和文本答案。该方法和装置能够提高用户问题的回答准确性。

Description

用于回答用户问题的方法和装置
技术领域
本发明涉及智能客服机器人,尤其涉及用于回答用户问题的方法和装置。
背景技术
智能客服机器人用于解答用户提出的简单文本问题,并把复杂文本问题交由人工客服处理。智能客服机器人预先存储有多个问答对,每一个问答对包括一个标准文本问题和相应的文本答案,其中,标准文本问题是从用户高频提出的文本问题中总结得到的问题。
诸如支付宝、淘宝等的客户端通常包括多个页面。例如,支付宝包括有生活交费、转账、信用卡还款、蚂蚁借呗等这些页面。在用户使用客户端期间,客户端存储用户的轨迹信息和历史操作信息,其中,轨迹信息指示用户在各个不同的时间停留在客户端的哪些页面上,历史操作信息指示用户在客户端的各个页面上所执行过的操作。当用户有问题想要问智能客服机器人时,用户在客户端上输入文本问句,然后客户端把用户输入的文本问句发送给智能客服机器人。在从客户端接收到用户输入的文本问句之后,智能客服机器人获取所存储的用户的轨迹信息和历史操作信息,然后利用所接收的文本问句和所获取的轨迹信息和历史操作信息,通过神经网络模型来识别出用户想问的标准文本问题,并将所存储的包含所识别的标准文本问题的问答对发送给客户端。客户端显示从智能客服机器人接收的问答对中的标准文本问题和文本答案,以回答用户问题。
有时,在使用客户端的某个页面的过程中有问题想要询问智能客服机器人时,用户通常对该页面执行截屏操作,然后通过客户端把该页面的截屏和文本问句发送给智能客服机器人。在这种情况下,用户往往默认页面的截屏已经具有业务相关信息,因而所给出的文本问句对问题的描述较模糊,仅提出诉求,不会进行业务描述。但是,智能客服机器人仅基于文本信息/内容进行工作,而页面的截屏属于图片,其会被智能客服机器人忽略。由于页面的截屏被忽略之后会导致智能客服机器人缺乏页面的业务相关信息,因此,智能客服机器人仅利用用户给出的文本问句并结合用户的轨迹信息和历史操作信息,并不能准确地识别用户想问的标准文本问题,从而不能准确地回答用户的问题。
发明内容
本发明的实施例提供用于回答用户问题的方法和装置,其能够提高用户问题的回答准确性。
按照本发明的实施例的一种用于回答用户问题的方法,包括:当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的;如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从存储的所述客户端中的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息;至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题;以及,向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述应答对包括的标准文本问题和文本答案。
按照本发明的实施例的一种用于回答用户问题的装置,包括:询问模块,用于当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的;获取模块,用于如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从存储的所述客户端中的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息;识别模块,用于至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题;以及,发送模块,用于向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述应答对包括的标准文本问题和文本答案。
按照本发明的实施例的一种计算设备,包括:至少一个处理器;以及,存储器,其上存储有计算机可执行指令,其中,所述计算机可执行指令当被执行时使得所述至少一个处理器执行前述的方法。
按照本发明的实施例的一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令,其中,所述计算机可执行指令当被执行时使得计算机执行前述的方法。
本发明的实施例的方案在识别用户想问的标准文本问题时不但利用用户输入的文本问句,而且还利用被用户截屏的页面的业务相关信息,从而更多的信息被使用来识别用户想问的标准文本问题,对用户想问的标准文本问题的识别会更加准确,相应地能够对用户的提问提供更加准确的答案,因此,与现有技术相比,本发明的实施例的方案能够提高用户问题的回答准确性。
附图说明
本发明的特征和优点通过以下结合附图的描述将变得更加显而易见。
图1A示出了按照本发明的一个实施例的用于回答用户问题的方法的总体流程图。
图1B示出了被用户截屏的页面的示例。
图1C示出了在未使用页面的业务相关信息的情况下对用户问题的回答的示例。
图1D示出了在使用页面的业务相关信息的情况下对用户问题的回答的示例。
图2示出了按照本发明的一个实施例的用于回答用户问题的方法的流程图。
图3示出了按照本发明的一个实施例的用于回答用户问题的装置的示意图。
图4示出了按照本发明的一个实施例的计算设备的硬件结构图。
具体实施方式
现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解,讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题,并非是对权利要求书中所阐述的保护范围、适用性或者示例的限制。可以在不脱离本公开内容的保护范围的情况下,对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要,省略、替代或者添加各种过程或组件。例如,所描述的方法可以按照与所描述的顺序不同的顺序来执行,以及各个步骤可以被添加、省略或者组合。另外,相对一些示例所描述的特征在其它例子中也可以进行组合。
如本文中使用的,术语“包括”及其变型表示开放的术语,含义是“包括但不限于”。术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“一个实施例”和“一实施例”表示“至少一个实施例”。术语“另一个实施例”表示“至少一个其他实施例”。术语“第一”、“第二”等可以指代不同的或相同的对象。下面可以包括其他的定义,无论是明确的还是隐含的。除非上下文中明确地指明,否则一个术语的定义在整个说明书中是一致的。
按照客户端的编程规范,客户端中的每一个页面通常都包含一个唯一标识(APPID)。基于这一点,在本发明的实施例的方案中,预先收集客户端的各个页面各自的业务相关信息,并以客户端的各个页面的标识为索引存储这些页面的业务相关信息。页面的业务相关信息可以例如但不局限于包括所属业务的名称、所属子业务的名称、产品信息和/或常见问题等。例如,对于“提现”页面的业务相关信息,所属业务的名称为“提现”,所属子业务的名称为“提现金额页面”,产品信息为“提现银行卡、提现金额、提现限额等”,以及,常见问题为“提现的银行卡设置,提现的到账时间,提现的额度,提现的手续费”。
当用户通过客户端向智能客服机器人提供文本问句以询问问题时,如果用户的提问是在其执行截屏操作之后进行的,则智能客服机器人利用客户端中的被截屏的页面的标识来获取所存储的该被截屏的页面的业务相关信息,然后基于所提供的文本问句和该被截屏的页面的业务相关信息并结合用户的轨迹信息和历史操作信息,来确定用户想问的标准文本问题并相应地提供文本答案,以提高用户问题的回答准确性。
图1A示出了按照本发明的一个实施例的用于回答用户问题的方法的总体流程图。
如图1A所示,在方框102,在用户S使用客户端A期间,客户端A存储用户S的轨迹信息和历史操作信息。其中,该轨迹信息指示用户S在各个不同的时间停留在客户端A的哪些页面上,以及,该历史操作信息指示用户S在客户端A的各个页面上所执行过的操作。
在方框106,当用户S对客户端A的某一页面W执行截屏操作时,客户端A询问用户S是否想向智能客服机器人R提问。如果客户端A想向智能客服机器人R提问,则流程进行到方框110。
此外,在用户S使用客户端A的过程在没有对对客户端A的任一页面执行截屏操作的情况下,用户S也想向智能客服机器人R提问,则流程也进行到方框110。
在方框110,客户端A显示输入窗口,以供用户S输入其想问智能客服机器人R的问题。
在方框114,在接收到用户S输入的文本问句之后,客户端A将用户S输入的文本问句发送给智能客服机器人R。
在方框118,在从客户端A接收到用户S输入的文本问句之后,智能客服机器人R向客户端A发送询问消息,以询问用户S的提问是否是在用户S执行截屏操作后发生的。
在方框122,在接收来自智能客服机器人R的询问消息之后,客户端A根据用户S的提问是或者不是在用户S执行截屏操作后发生的,向智能客服机器人R发送相应的应答消息。
其中,如果用户S的提问是在用户S执行截屏操作后发生的,则该应答消息指示用户S的提问是在用户S执行截屏操作后发生的并且包括客户端A中的被用户S截屏的页面P的标识,其中,被截屏的页面P的标识是客户端A从被截屏的页面P中提取的。如果用户S的提问不是在用户S执行截屏操作后发生的,则该应答消息仅指示用户S的提问不是在用户S执行截屏操作后发生的。
在方框126,在从客户端A接收到应答消息之后,智能客服机器人R判断所接收的应答消息是否指示用户S的提问是在用户S执行截屏操作后发生的。其中,如果方框126的判断结果为肯定,则流程进行到方框130,否则流程进行到方框138。
在方框130,智能客服机器人R根据所接收的应答消息包括的从被截屏的页面P的标识,从所存储的客户端A的各个页面的业务相关信息中,检索出被截屏的页面P的业务相关信息。
在方框134,智能客服机器人R组合所接收的文本问句和所检索的被截屏的页面P的业务相关信息以形成用户问题TX,然后流程进行到方框142。
在方框138,智能客服机器人R仅使用所接收的文本问句,形成用户问题TX,然后流程进行到方框142。
在方框142,智能客服机器人R获取所存储的用户S的轨迹信息和历史操作信息。
在方框146,智能客服机器人R利用所形成的用户问题TX以及所获取的用户S的轨迹信息和历史操作信息,通过神经网络模型来识别出用户S想问的标准文本问题。
在方框150,智能客服机器人R从所存储的各个应答对中,检索出包含所识别的标准文本问题的应答对。
在方框154,智能客服机器人R将所检索的应答对发送给客户端A。
在方框158,在从智能客服机器人R接收到应答对之后,客户端A显示所接收的应答对包括的标准文本问题和文本答案,以回答用户的提问。
例如,在用户对客户端中的图1B所示的“提现”页面执行截屏操作并输入文本问句“到账时间”的示例中,当智能客服机器人不使用“提现”页面的业务相关信息时,智能客服机器人不能识别出用户想问的标准文本问题,只能提供三个标准文本问题“如何领取红包”、“什么是普通红包”和“发出的一字千金红包可以撤回吗”给客户端供用户选取其想问的标准文本问题,如图1C所示。而当智能客服机器人使用“提现”页面的业务相关信息时,智能客服机器人能识别出用户想问的标准文本问题是“提现什么时候到”,从而获取包含标准文本问题“提现什么时候到”的应答对并提供给客户端,然后客户端将该应答对中的标准文本问题“提现什么时候到”和相应的文本答案显示给用户以回答用户的提问,如图1D所示。
从以上的描述可以看出,本实施例的方案在识别用户想问的标准文本问题时不但利用用户输入的文本问句,而且还利用被用户截屏的页面的业务相关信息,从而更多的信息被使用来识别用户想问的标准文本问题,对用户想问的标准文本问题的识别会更加准确,相应地能够对用户的提问提供更加准确的答案,因此,本实施例的方案能够提高用户问题的回答准确性。
其它变型
本领域技术人员将理解,虽然在上面的实施例中,在识别用户想问的标准文本问题时使用用户的轨迹信息和历史操作信息,但是,本发明并不局限于此。在本发明的其它一些实施例中,在识别用户想问的标准文本问题时也可以是用户的轨迹信息和历史操作信息的其中之一被使用,或者,用户的轨迹信息和历史操作信息都不被使用。
本领域技术人员将理解,虽然在上面的实施例中,被截屏的页面P的标识是由客户端A将其包括在应答消息中提供给智能客服机器人R,但是,本发明并不局限于此。在本发明的其它一些实施例中,例如但不局限于,被截屏的页面P的标识也可以由客户端A独立于应答消息提供给智能客服机器人R。
图2示出了按照本发明的一个实施例的用于回答用户问题的方法的流程图。图2所示的方法200例如但不局限于可以由智能客服机器人来实现。
如图2所示,方法200可以包括,在方框202,当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的。
方法200还可以包括,在方框204,如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从存储的所述客户端中的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息。
方法200还可以包括,在方框206,至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题。
方法200还可以包括,在方框208,向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述应答对包括的标准文本问题和文本答案。
在一个方面,被所述某一用户截屏的所述页面的标识是由所述客户端在从被所述某一用户截屏的所述页面中获得后提供的。
在另一个方面,方法200还可以包括:获得由所述客户端存储的所述某一用户的轨迹信息和历史操作信息,其中,所述轨迹信息指示所述某一用户在各个不同的时间停留在所述客户端的哪个页面,以及,所述历史操作信息指示所述某一用户在所述客户端的各个页面上所执行的操作,其中,方框206包括:利用所接收的文本问句、所获取的业务相关信息以及所获得的轨迹信息和历史操作信息,通过所述神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题。
图3示出了按照本发明的一个实施例的用于回答用户问题的装置的示意图。图3所示的装置300可以利用软件、硬件或软硬件结合的方式来实现。
如图3所示,装置300可以包括询问模块302、获取模块304、识别模块306和发送模块308。询问模块302用于当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的。获取模块304用于如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从存储的所述客户端中的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息。识别模块306用于至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题。发送模块308用于向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述应答对包括的标准文本问题和文本答案。
在一个方面,被所述某一用户截屏的所述页面的标识是由所述客户端在从被所述某一用户截屏的所述页面中获得后提供的。
在另一个方面,装置300还包括:获得模块,用于获得由所述客户端存储的所述某一用户的轨迹信息和历史操作信息,其中,所述轨迹信息指示所述某一用户在各个不同的时间停留在所述客户端的哪个页面,以及,所述历史操作信息指示所述某一用户在所述客户端的各个页面上所执行的操作,其中,识别模块306进一步用于:利用所接收的文本问句、所获取的业务相关信息以及所获得的轨迹信息和历史操作信息,通过所述神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题。
如上参照图1A、图2和图3,对根据本发明的实施例的用于回答用户问题的方法和用于回答用户问题的装置进行了描述。
图4示出了按照本发明的一个实施例的计算设备的硬件结构图。如图4所示,计算设备400可以包括至少一个处理器402、存储器404、内存406和通信接口408,并且至少一个处理器402、存储器404、内存406和通信接口408经由总线410连接在一起。至少一个处理器402执行在存储器404中存储或编码的至少一个计算机可执行指令(即,上述以软件形式实现的元素)。
在一个实施例中,在存储器404中存储计算机可执行指令,其当被执行时使得至少一个处理器402执行以下操作:当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的;如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从存储的所述客户端中的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息;至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题;以及,向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述应答对包括的标准文本问题和文本答案。
在一个方面,被所述某一用户截屏的所述页面的标识是由所述客户端在从被所述某一用户截屏的所述页面中获得后提供的。
在另一个方面,存储器404中存储的计算机可执行指令当被执行时还使得至少一个处理器402执行以下操作:获得由所述客户端存储的所述某一用户的轨迹信息和历史操作信息,其中,所述轨迹信息指示所述某一用户在各个不同的时间停留在所述客户端的哪个页面,以及,所述历史操作信息指示所述某一用户在所述客户端的各个页面上所执行的操作,以及,其中,对于所述识别出所述某一用户想问的标准文本问题,存储器404中存储的计算机可执行指令当被执行时使得至少一个处理器402执行以下操作:利用所接收的文本问句、所获取的业务相关信息以及所获得的轨迹信息和历史操作信息,通过所述神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令,其中,所述计算机可执行指令当被执行时使得计算机执行前述的方法。
上面结合附图阐述的具体实施方式描述了示例性实施例,但并不表示可以实现的或者落入权利要求书的保护范围的所有实施例。在整个本说明书中使用的术语“示例性”意味着“用作示例、实例或例示”,并不意味着比其它实施例“优选”或“具有优势”。出于提供对所描述技术的理解的目的,具体实施方式包括具体细节。然而,可以在没有这些具体细节的情况下实施这些技术。在一些实例中,为了避免对所描述的实施例的概念造成难以理解,公知的结构和装置以框图形式示出。
本公开内容的上述描述被提供来使得本领域任何普通技术人员能够实现或者使用本公开内容。对于本领域普通技术人员来说,对本公开内容进行的各种修改是显而易见的,并且,也可以在不脱离本公开内容的保护范围的情况下,将本文所定义的一般性原理客户端于其它变型。因此,本公开内容并不限于本文所描述的示例和设计,而是与符合本文公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。

Claims (8)

1.一种用于回答用户问题的方法,包括:
当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的;
如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从以所述客户端的各个页面的标识为索引存储的预先收集的所述客户端的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息,其中,所述业务相关信息包括以下至少一项:所属业务名称、所属子业务名称、产品信息、常见问题;
至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题;以及
向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述应答对包括的标准文本问题和文本答案。
2.如权利要求1所述的方法,其中,
被所述某一用户截屏的所述页面的标识是由所述客户端在从被所述某一用户截屏的所述页面中获得后提供的。
3.如权利要求1所述的方法,还包括:
获得由所述客户端存储的所述某一用户的轨迹信息和历史操作信息,其中,所述轨迹信息指示所述某一用户在各个不同的时间停留在所述客户端的哪个页面,以及,所述历史操作信息指示所述某一用户在所述客户端的各个页面上所执行的操作,
其中,所述识别出所述某一用户想问的标准文本问题包括:利用所接收的文本问句、所获取的业务相关信息以及所获得的轨迹信息和历史操作信息,通过所述神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题。
4.一种用于回答用户问题的装置,包括:
询问模块,用于当从客户端中接收到某一用户输入的文本问句时,向所述客户端询问所述某一用户的提问是否是在所述某一用户执行截屏操作后发生的;
获取模块,用于如果询问结果为肯定,则根据所述客户端中的被所述某一用户截屏的页面的标识,从以所述客户端的各个页面的标识为索引存储的预先收集的所述客户端中的各个页面的业务相关信息中,获取被所述某一用户截屏的所述页面的业务相关信息,其中,所述业务相关信息包括以下至少一项:所属业务名称、所属子业务名称、产品信息、常见问题;
识别模块,用于至少利用所接收的文本问句和所获取的业务相关信息,通过神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题;以及
发送模块,用于向所述客户端发送包含所识别的标准文本问题的应答对,以向所述某一用户显示所述应答对包括的标准文本问题和文本答案。
5.如权利要求4所述的装置,其中,
被所述某一用户截屏的所述页面的标识是由所述客户端在从被所述某一用户截屏的所述页面中获得后提供的。
6.如权利要求4所述的装置,还包括:
获得模块,用于获得由所述客户端存储的所述某一用户的轨迹信息和历史操作信息,其中,所述轨迹信息指示所述某一用户在各个不同的时间停留在所述客户端的哪个页面,以及,所述历史操作信息指示所述某一用户在所述客户端的各个页面上所执行的操作,
其中,所述识别模块进一步用于:利用所接收的文本问句、所获取的业务相关信息以及所获得的轨迹信息和历史操作信息,通过所述神经网络模型来识别出所述某一用户想问的标准文本问题。
7.一种计算设备,包括:
至少一个处理器;以及
存储器,其上存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令当被执行时使得所述至少一个处理器执行权利要求1-3中的任意一个所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令当被执行时使得计算机执行权利要求1-3中的任意一个所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111309882B (zh) * 2020-02-13 2023-06-09 支付宝(杭州)信息技术有限公司 用于实现智能客服问答的方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105095272A (zh) * 2014-05-12 2015-11-25 阿里巴巴集团控股有限公司 基于图像识别的问答处理方法、装置及系统
CN107609056A (zh) * 2017-08-25 2018-01-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种基于图片识别的问答处理方法与设备
CN107679082A (zh) * 2017-08-31 2018-02-09 阿里巴巴集团控股有限公司 问答搜索方法、装置以及电子设备
CN108415980A (zh) * 2018-02-09 2018-08-17 平安科技(深圳)有限公司 问答数据处理方法、电子装置及存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105095272A (zh) * 2014-05-12 2015-11-25 阿里巴巴集团控股有限公司 基于图像识别的问答处理方法、装置及系统
CN107609056A (zh) * 2017-08-25 2018-01-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种基于图片识别的问答处理方法与设备
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