一种匹配文本的方法、电子设备及计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种匹配文本的方法，其特征在于，所述方法包括：获取会话过程中的会话信息，提取所述会话信息中的至少一类型的特征信息；获取参与会话的客户的画像信息；获取多个候选文本，针对每个所述文本，提取所述文本的特征信息；针对每个所述文本，将所述文本的特征信息，及所述至少一类型的特征信息和所述客户的画像信息，输入到文本匹配模型中，进行所述文本与所述会话信息之间的相似度计算，得到所述文本与所述会话信息的相似度值；从多个候选的文本中，根据各个所述文本对应的相似度值从高到低的顺序，选取设定个数的所述文本，作为匹配所述会话信息的文本。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取会话信息中的至少一类型的特征信息包括：提取所述会话信息的时序语义特征信息、所述会话信息的关键词信息、所述会话信息中的反映客户意图信息和所述会话信息所属的会话阶段信息中的一种或多个组合。3.如权利要求1或2述的方法，其特征在于，所述针对每个所述文本，提取所述文本的特征信息包括：针对每个所述文本，提取所述文本的标题特征信息及语义特征信息。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对每个所述文本，将所述文本的特征信息，及所述至少一类型的特征信息和所述客户的画像信息，输入到文本匹配模型中，进行所述文本与所述会话信息之间的相似度计算，得到所述文本与所述会话信息的相似度值包括：将所述文本的特征信息，采用所述文本匹配模型中的第一神经网络进行映射后，得到所述文本的特征向量，将所述文本的特征向量采用所述文本匹配模型中的第一自注意力机制神经网络进行处理后，得到所述文本的关键特征向量；将所述至少一类型的特征信息和所述客户的画像信息，采用所述文本匹配模型中的第二神经网络进行映射后，得到所述会话信息相关的特征向量，将所述会话信息相关的特征向量采用所述文本匹配模型中的第二自注意力神经网络进行处理后，得到所述会话信息的关键特征向量；基于所述文本的特征信息，构造所述文本的生成特征信息，采用所述文本匹配模型中的第三神经网络进行映射后，得到所述文本的生成特征向量；将所述会话信息的关键特征向量及所述文本的生成特征向量，输入到所述文本匹配模型中的第四神经网络进行所述文本的生成特征的相似度计算，得到所述文本的对抗特征向量；将所述文本的关键特征向量与所述文本的对抗特征向量输入到所述文本匹配模型中的至少一层全连接层单元进行至少一次的分类处理后，再通过所述文本匹配模型的逻辑回归层单元进行分类后的向量转化后，计算得到所述文本与所述会话信息的相似度值。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络为distilbert网络；所述第二神经网络为双向长短期记忆bi-lstm网络；所述第三神经网络为distilbert网络。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第四神经网络基于设置的函数进行所述
文本的生成特征的相似度计算，所述设置的函数为：所设置的随机变量值与所述文本的生成特征向量的乘积值，与，所述随机变量值的剩余值与所述会话信息的关键特征向量的乘积值，之和，所述随机变量值的取值为：设置的所述文本的生成特征与所述会话信息的关键特征向量之间的相似度值的剩余值，与设置的符合设定概率的伯努利分布随机数之间的乘积值。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本匹配模型是训练得到的，所述文本匹配模型的结构包括：第一神经网络、第一自注意力机制神经网络、第二神经网络、第二自注意力机制神经网络、第三神经网络、第四神经网络、至少一层全连接层单元及一逻辑回归层单元，其中，获取样本文本的特征信息，通过所述第一神经网络进行映射后，得到所述样本文本的特征向量，将所述样本文本的特征向量采用所述第一自注意力机制神经网络进行处理后，得到所述样本文本的关键特征向量；从样本会话信息中获取得到至少一类型的特征信息，及获取参与会话的客户的样本画像信息，通过所述第二神经网络进行映射后，得到所述会话信息相关的样本特征向量，采用所述第二自注意力神经网络进行处理后，得到所述会话信息的样本关键特征向量；基于所述样本文本的特征信息，构造所述样本文本的生成特征信息，采用所述第三神经网络进行映射后，得到所述样本文本的生成特征向量；将所述会话信息的样本关键特征向量及所述样本文本的生成特征向量，输入到所述第四神经网络进行所述文本的生成特征的相似度计算，得到所述样本文本的对抗特征向量；将所述样本文本的关键特征向量与所述样本文本的对抗特征向量输入到所述至少一层全连接层单元进行至少一次的分类处理后，再通过所述逻辑回归层单元进行分类后的向量转化后，计算得到所述文本与所述会话信息的相似度值；基于计算得到的所述文本与所述会话信息的相似度值对所述文本匹配模型中的参数进行调整，再采用上述方式对所述文本匹配模型继续训练，直到满足设定的相似度阈值为止。8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；存储器，存储有程序，所述程序配置为在被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的匹配文本的方法。9.一种非瞬时计算机可读存储介质，所述非瞬时计算机可读存储介质存储指令，其特征在于，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的匹配文本的方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，该计算机程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的匹配文本的方法。

技术总结
本申请公开了一种匹配文本的方法、电子设备及计算机可读存储介质，本申请实施例获取会话过程中的会话信息，提取所述会话信息中的至少一类型的特征信息；获取参与会话的客户的画像信息；获取多个候选的文本，针对每个所述文本，提取所述文本的特征信息；针对每个所述文本，将所述文本的特征信息，及所述至少一类型的特征信息和所述客户的画像信息，输入到文本匹配模型中，进行所述文本与所述会话信息之间的相似度计算，得到所述文本与所述会话信息的相似度值；从多个候选的文本中，根据各个所述文本对应的相似度值从高到低的顺序，选取设定个数的所述文本，作为匹配所述会话信息的文本。因此，实现了针对会话信息进行准确的文本匹配过程。匹配过程。匹配过程。


技术研发人员：魏林林
受保护的技术使用者：贝壳技术有限公司
技术研发日：2022.08.26
技术公布日：2022/12/16