对话回复文本生成方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及数据分析，尤其涉及一种对话回复文本生成方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着人工智能与自然语言处理技术的持续迭代，金融科技行业正全面推进数字化、智能化服务转型，智能对话客服已成为保险、银行、理财等金融领域的核心交互载体。依托语义识别、意图分类、文本生成等人工智能技术，传统人工主导的金融咨询服务逐步向自动化、智能化人机交互模式升级，能够全天候承接用户产品咨询、业务答疑、问题反馈等高频服务需求，有效缓解金融机构人工客服压力、缩短用户服务响应时长，现已广泛应用于各类金融产品智能咨询场景，是金融数字化服务体系建设的重要支撑。

2、当前金融科技领域的智能对话方案仍存在诸多技术缺陷，难以适配保险产品咨询的精细化服务需求。现有技术大多仅依托单一文本语义进行意图判定，忽略用户对话情感特征，极易出现意图识别偏差、需求解读片面的问题；同时，传统方案无法融合用户画像、保险产品专属属性构建动态对话状态，回复策略固化单一，难以适配不同用户的个性化咨询场景。此外，现有智能回复多采用通用模板话术，未结合保险专业知识图谱筛选精准话术素材，回复内容专业性不足、适配性差，且无法实现多维度特征融合决策，导致智能咨询准确率低、交互生硬、场景适配能力弱，严重影响保险产品智能咨询的服务质量与用户体验。

技术实现思路

1、本发明提供一种对话回复文本生成方法、装置、计算机设备及介质，以解决目前市场上已有对话回复文本生成方法适配性不足，用户体验差的问题。

2、第一方面，提供了一种对话回复文本生成方法，包括：

3、获取用户咨询预设产品时的对话输入，将所述对话输入转换为文本，获得用户对话文本；

4、对所述用户对话文本进行语义识别，生成语义识别结果；

5、分析所述用户对话文本的情感特征值，根据所述语义识别结果和所述情感特征值对所述对话文本进行意图识别，获得意图标签；

6、获取用户的画像数据，及所述预设产品的产品信息数据，根据所述画像数据、所述产品信息数据和所述意图标签构建对话状态向量；

7、利用预设的策略网络模型根据所述对话状态向量确定回复类型标签；

8、从预设的保险产品知识图谱获取所述预设产品的关系实体，根据所述关系实体以及所述回复类型标签在预设的话术库中查找对应的话术片段，获得话术片段集合；

9、利用预设的大语言模型根据所述话术片段集合生成自然语言文本，得到所述对话输入的回复文本。

10、第二方面，提供了一种对话回复文本生成装置，包括：

11、文本转换模块，用于获取用户咨询预设产品时的对话输入，将所述对话输入转换为文本，获得用户对话文本；

12、意图识别模块，用于对所述用户对话文本进行语义识别，生成语义识别结果，分析所述用户对话文本的情感特征值，根据所述语义识别结果和所述情感特征值对所述对话文本进行意图识别，获得意图标签；

13、类型确认模块，用于获取用户的画像数据，及所述预设产品的产品信息数据，根据所述画像数据、所述产品信息数据和所述意图标签构建对话状态向量，利用预设的策略网络模型根据所述对话状态向量确定回复类型标签；

14、话术检索模块，用于从预设的保险产品知识图谱获取所述预设产品的关系实体，根据所述关系实体以及所述回复类型标签在预设的话术库中查找对应的话术片段，获得话术片段集合；

15、回复生成模块，用于利用预设的大语言模型根据所述话术片段集合生成自然语言文本，得到所述对话输入的回复文本。

16、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述对话回复文本生成方法的步骤。

17、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述对话回复文本生成方法的步骤。

18、上述对话回复文本生成方法、装置、计算机设备及存储介质所实现的方案中，可以通过采集用户针对预设保险产品的咨询对话输入，并将多模态对话输入统一转换为标准化的用户对话文本，以此统一多模态输入数据格式、剔除无效数据干扰，为后续精准解析用户咨询内容提供规范可靠的数据基础，随后对用户对话文本开展精细化语义识别以获取对应的语义识别结果，能够充分挖掘用户咨询文本中的实体信息与语义关联，实现对用户咨询核心内容的精准解读，同时分析用户对话文本的情感特征值，结合语义识别结果与情感特征值协同完成对话意图识别，得到精准的意图标签，通过双维度特征融合判别有效规避单一语义识别导致的意图判断偏差，大幅提升用户咨询意图识别的准确度，在此基础上，整合用户画像数据、预设保险产品的产品信息数据以及识别得到的意图标签，构建能够综合表征用户特征、产品属性与对话需求的对话状态向量，实现对当前整体咨询场景状态的全方位量化表征，为后续智能回复策略决策提供完整特征支撑，并通过预设策略网络模型基于对话状态向量自适应确定适配当前场景的回复类型标签，能够依据不同用户与产品场景动态匹配最优回复策略，打破传统固定回复模式的局限性，进一步依托保险产品知识图谱提取对应预设产品的关系实体，结合关系实体与回复类型标签在预设话术库中检索匹配得到有效的话术片段集合，保障检索得到的话术内容贴合保险产品专业知识且适配当前回复需求，提升应答内容的专业性与场景适配度，最终通过预设大语言模型对话术片段集合进行整合优化与自然语言生成处理，输出贴合咨询场景、专业流畅的对应回复文本，提高了生成回复文本时，文本的适配性和用户体验。

1.一种对话回复文本生成方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的对话回复文本生成方法，其特征在于，所述将所述对话输入转换为文本，获得用户对话文本，包括：

3.如权利要求1所述的对话回复文本生成方法，其特征在于，所述对所述用户对话文本进行语义识别，生成语义识别结果，包括：

4.如权利要求1所述的对话回复文本生成方法，其特征在于，所述分析所述用户对话文本的情感特征值，包括：

5.如权利要求1所述的对话回复文本生成方法，其特征在于，所述根据所述语义识别结果和所述情感特征值对所述对话文本进行意图识别，获得意图标签，包括：

6.如权利要求1所述的对话回复文本生成方法，其特征在于，所述根据所述画像数据、所述产品信息数据和所述意图标签构建对话状态向量，包括：

7.如权利要求1所述的对话回复文本生成方法，其特征在于，所述根据所述关系实体以及所述回复类型标签在预设的话术库中查找对应的话术片段，获得话术片段集合，包括：

8.一种对话回复文本生成装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的对话回复文本生成方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的对话回复文本生成方法。