針對用戶的提問意圖獲取答案信息的方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本申請涉及數據挖掘技術領域，特別是涉及針對用戶的提問意圖獲取答案信息的 方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著電子商務用戶行為數據庫的不斷完善，以及傳統通信、移動通信等技術的快 速發展，越來越多的人們通過網上購物的方式來獲取自己所需的商品，商品的種類可以涉 及到人們日常生活的方方面面，為人們生活提供了極大的便利。
[0003] 在網上購物的過程中，買家用戶經常需要與賣家用戶進行一些在線的溝通，例如， 一個買家用戶在收到了一件商品之后，發現顏色不喜歡，或者大小不合適等，需要進行退貨 或者換貨，此時，該買家用戶就可以通過在線通訊工具聯系到該賣家的客服人員，與客服人 員溝通退換貨事宜。
[0004] 在傳統的實現方式下，賣家用戶一般需要雇傭客服人員來專門完成上述在線溝通 服務，人工成本會比較高，并且在出現多個買家同時發來咨詢消息的情況下，經常會造成買 家用戶的排隊等待現象。為了解決該問題，有些電子商務用戶行為數據庫為賣家用戶提供 了"智能機器人"服務，通過該服務可以由計算機自動解答買家用戶發送來的各種問題，最 終達成一種快速幫助商家完成人工客服所做的日常工作。但是，在該服務在實現過程中有 個關鍵的問題需要解決，那就是如何使得計算機系統能夠準確地識別出用戶的意圖，并據 此來給出恰當的答復。例如，如果用戶說"這個衣服顏色不正，我要退了"，計算機系統需要 將其理解為"客戶需要退貨"，然后再給出正確的答復。
[0005] 現有技術中，為如何準確識別用戶意圖提出了一些解決方案，例如，通過分析用戶 之間的聊天記錄，建立語言模型，接收到用戶的當前聊天語料后，進行語義分析，把分析完 的語義結果通過主題模型計算得到最大概率的主題，并作為該用戶的意圖。
[0006] 現有技術雖然為如何識別用戶意圖給出了實現方案，但是關于具體的用戶意圖對 應的答案，一般是需要由用戶或者后臺技術人員進行手動配置的，也即，智能機器人在代替 客服與買家用戶進行對話的過程中，自動識別出買家用戶的意圖之后，就可以將預先人工 配置好的針對該意圖的答案返回給該買家用戶，實現與其對話。但是，預先人工為各個意圖 配置答案的過程同樣可能會耗費較多的人力及時間成本。
[0007] 因此，如何在使得計算機系統能夠自動獲取到用戶意圖對應的答案，并自動進行 回復，以便進一步節省時間及人力成本，是迫切需要本領域技術人員解決的技術問題。
【發明內容】
[0008] 本申請提供了針對用戶的提問意圖獲取答案信息的方法及裝置，可以進一步地節 省人力以及時間成本。
[0009] 本申請提供了如下方案：
[0010] -種針對用戶的提問意圖獲取答案信息的方法，包括： toon] 獲取第一用戶與多個第二用戶進行即時通信過程中的歷史對話記錄；
[0012] 從所述歷史對話記錄中對各個第二用戶提出的問題語料進行用戶意圖識別，獲取 同一用戶意圖下包括的各個問題語料，并獲取該第一用戶對同一用戶意圖下的各問題語料 給出的回復語料；
[0013] 針對同一用戶意圖，對各個回復語料進行聚類，得出多個類別，并在包含回復語料 數目多于預置閾值的目標類別中，分別計算各個回復語料在所述目標類別中成為類別中心 的權重；
[0014] 根據所述權重，確定該用戶意圖的中心答案。
[0015] -種針對用戶的提問意圖獲取答案信息的裝置，包括：
[0016] 歷史對話記錄獲取單元，用于獲取第一用戶與多個第二用戶進行即時通信過程中 的歷史對話記錄；
[0017] 回復語料獲取單元，用于從所述歷史對話記錄中對各個第二用戶提出的問題語料 進行用戶意圖識別，獲取同一用戶意圖下包括的各個問題語料，并獲取該第一用戶對同一 用戶意圖下的各問題語料給出的回復語料；
[0018] 權重計算單元，用于針對同一用戶意圖，對各個回復語料進行聚類，得出多個類 另IJ，并在包含回復語料數目多于預置閾值的目標類別中，分別計算各個回復語料在所述目 標類別中成為類別中心的權重；
[0019] 中心答案確定單元，用于根據所述權重，確定該用戶意圖的中心答案。
[0020] 根據本申請提供的具體實施例，本申請公開了以下技術效果：
[0021] 通過本申請實施例，可以通過計算機程序對歷史對話記錄進行數據挖掘，為各個 用戶意圖自動獲取到對應的答案，而不再需要用戶或者后臺技術人員為各個用戶意圖執行 手動的答案輸入或者設置等工作，可以進一步地節省人力以及時間成本。
[0022] 當然，實施本申請的任一產品并不一定需要同時達到以上所述的所有優點。
【附圖說明】
[0023] 為了更清楚地說明本申請實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例中所 需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施 例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲 得其他的附圖。
[0024] 圖1是本申請實施例提供的針對用戶的提問意圖獲取答案信息的方法的流程圖；
[0025] 圖2是本申請實施例提供的針對用戶的提問意圖獲取答案信息的裝置的示意圖。
【具體實施方式】
[0026] 下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本申請中的實施例，本領域普通技術人員所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的 范圍。
[0027] 在本申請實施例中，可以從即時通訊工具中用戶的歷史對話記錄中進行數據挖 掘，獲取出對應各個用戶意圖的答案，建立起"意圖-答案"數據庫（也即保存有用戶意圖 與答案之間的對應關系），這樣，可以通過計算機程序為各個用戶意圖自動獲取到對應的答 案，而不再需要用戶或者后臺技術人員為各個用戶意圖執行手動的答案輸入或者設置等工 作，可以進一步地節省人力以及時間成本。下面對具體的實現方式進行詳細地介紹。
[0028] 參見圖1，本申請實施例首先提供了一種針對用戶的提問意圖獲取答案信息的方 法，該方法可以包括以下步驟：
[0029] S101 :獲取第一用戶與多個第二用戶進行即時通信過程中的歷史對話記錄；
[0030] 對于電子商務交易平臺中的"智能機器人"而言，其主要的功能是代替客服人員， 幫助賣家用戶來回答買家用戶提出的各種問題，在該"智能機器人"出現之前，主要就是由 賣家用戶的客服人員與買家用戶之間通過即時通訊工具進行對話，兩者之間主要是采用 "一問一答"的方式進行對話，并且在此過程中會產生大量的歷史對話記錄。因此，本申請實 施例就可以基于這些歷史對話記錄進行數據挖掘，從中獲取到針對不同的買家用戶意圖， 應該給出怎樣的答案。當然，在實際應用中，該方法也可以應用于其他具有類似特點以及 需求的領域，因此，在本申請實施例中，將即時通訊中的對話雙方用戶稱為"第一用戶"以及 "第二用戶"，其中，第二用戶在對話過程中主要扮演提問者的角色，例如交易平臺中的買家 用戶，而第一用戶在對話過程中則主要扮演回答者的角色，例如交易平臺中的賣家用戶。
[0031] 而本申請發明人在實現本申請的過程中發現，對于第二用戶提出的同一問題，不 同的第一用戶給出的答案一般是不同的。例如，對于不同的賣家用戶而言，由于各自銷售 的商品對象類型等有所不同，各自使用的合作方快遞服務商可能不同，各自的退貨地址等 等都可能是不同的，因此，針對買家用戶相同的問題，給出的答案可能是不同的。例如，某買 家用戶詢問賣家用戶"請問會使用什么快遞進行送貨"，賣家用戶A給出的答案可能是"快 遞甲"，賣家用戶B給出的答案可能是"快遞乙"，賣家用戶C給出的答案可能是"默認發快 遞甲，也可以選擇快遞乙"，等等。因此，在本申請實施例中，可以分別針對不同的第一用戶 進行答案的自動提取，因此，在