【技术实现步骤摘要】
本申请涉及保险文本处理，特别是涉及一种保险智能问答系统的对话应答方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、保险用户在办理保险业务时有可能提出各种各样的问题，涉及保险产品、理赔流程、保单信息等方面。随着计算机技术的发展，传统的人工客服往往面临工作量大、效率低的问题，难以及时对用户发送的对话信息作出及时应答。
2、在相关技术中，可以通过智能问答系统对用户作出相应的应答。然而，专利技术人在实践中发现，对于保险用户提出的对话信息，现有的智能问答系统往往难以准确应答，存在应答准确性低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高应答准确性的保险智能问答系统的对话应答方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种保险智能问答系统的对话应答方法，包括：获取用户向保险智能问答系统发送的与保险领域相关的对话信息，将所述对话信息输入到训练好的意图识别模型，得到所述用户的对话意图；确定与所述对话意图关联的候选的保险知识问答对；通过训练好的文本相似度识别模型确定所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度；根据所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度，确定目标保险知识问答对；根据所述目标保险知识问答对确定针对所述对话信息的应答信息。
3、在其中一个实施例中，所述确定与所述对话意图关联的多个候选的保险知识问答对，包括：若所述对话意图的意图类型为单轮对话意图，则获
4、在其中一个实施例中，所述对话信息包括用户提问信息；所述通过训练好的文本相似度识别模型确定所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度，包括：若所述对话意图关联的候选的保险知识问答对为常见问题解答，则通过训练好的文本相似度识别模型，获取每组常见问题解答中的回答信息与所述用户提问信息的相关程度。
5、在其中一个实施例中，所述根据所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度，确定目标保险知识问答对，包括：若所述对话意图关联的候选的保险知识问答对为与所述对话意图关联的问答集合，则根据所述问答集合中每个问答逻辑下的多轮问答与所述对话信息的相关程度，确定目标问答逻辑；根据所述目标问答逻辑下的提问信息和回答信息，确定目标保险知识问答对。
6、在其中一个实施例中，所述候选的保险知识问答对通过如下步骤获取：获取与保险领域相关的保险文本；将所述保险文本和用于指示问答知识属性信息的问答知识生成提示，输入到预先训练好的保险问答知识生成模型，由所述保险问答知识生成模型根据所述问答知识生成提示对所述保险文本进行信息提取，得到针对所述保险文本的提问信息以及相应的回答信息；根据所述保险问答知识生成模型输出的所述提问信息和回答信息，得到候选的保险知识问答对。
7、在其中一个实施例中，所述意图识别模型通过如下步骤训练得到：获取保险文本训练样本；获取教师模型针对所述保险文本训练样本输出的第一文本意图概率分布；将所述保险文本训练样本输入到待训练的学生模型，得到所述学生模型输出的第二文本意图概率分布；根据所述第一文本意图概率分布和所述第二文本意图概率分布之间的差异，确定模型损失值，并根据所述模型损失值调整所述学生模型的模型参数，直到满足训练结束条件，得到训练好的意图识别模型。
8、在其中一个实施例中，所述文本相似度识别模型通过如下步骤训练得到：
9、获取正样本保险问答文本和负样本保险问答文本；所述正样本保险问答文本中回答信息与提问信息的相关度，大于所述负样本保险问答文本中回答信息与提问信息的相关度；将所述正样本保险问答文本和负样本保险问答文本输入到待训练的文本相似度识别模型，由所述文本相似度识别模型根据所述正样本保险问答文本的文本特征，获取所述正样本保险问答文本中回答信息与提问信息的第一相关程度，以及根据所述负样本保险问答文本的文本特征，获取所述负样本保险问答文本中回答信息与提问信息的第二相关程度；根据所述第一相关程度和所述第二相关程度确定模型损失值，根据所述模型损失值调整所述文本相似度识别模型的模型参数，获取训练好的文本相似度识别模型。
10、第二方面，本申请还提供了一种保险智能问答系统的对话应答装置，包括：
11、对话意图确定模块，用于获取用户向保险智能问答系统发送的与保险领域相关的对话信息，将所述对话信息输入到训练好的意图识别模型，得到所述用户的对话意图；
12、候选问答对获取模块，用于确定与所述对话意图关联的候选的保险知识问答对；
13、匹配模块，用于通过训练好的文本相似度识别模型确定所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度；
14、目标问答对确定模块，用于根据所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度，确定目标保险知识问答对；
15、应答获取模块，用于根据所述目标保险知识问答对确定针对所述对话信息的应答信息。
16、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一实施例的步骤。
17、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的步骤。
18、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例的步骤。
19、上述保险智能问答系统的对话应答方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可以获取用户向保险智能问答系统发送的与保险领域相关的对话信息，将对话信息输入到训练好的意图识别模型，得到用户的对话意图，然后确定与对话意图关联的候选的保险知识问答对，通过训练好的文本相似度识别模型确定候选的保险知识问答对与对话信息的相关程度，根据候选的保险知识问答对与对话信息的相关程度，确定目标保险知识问答对，进而根据目标保险知识问答对确定针对对话信息的应答信息。在本实施例中，可以通过意图识别模型准确识别出用户对话的意图，然后通过根据预先获取到各候选保险知识问答对与对话信息的相关程度，能够在与用户意图关联的多个问答对中，获取到能够准确应答用户对话信息的目标保险知识问答对，并据此进行应答，有效智能问答系统对保险用户的应答准确性。
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1.一种保险智能问答系统的对话应答方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述对话意图关联的多个候选的保险知识问答对，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对话信息包括用户提问信息；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度，确定目标保险知识问答对，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述候选的保险知识问答对通过如下步骤获取：
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述意图识别模型通过如下步骤训练得到：
7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述文本相似度识别模型通过如下步骤训练得到：
8.一种保险智能问答系统的对话应答装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。>
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种保险智能问答系统的对话应答方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述对话意图关联的多个候选的保险知识问答对，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对话信息包括用户提问信息；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选的保险知识问答对与所述对话信息的相关程度，确定目标保险知识问答对，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述候选的保险知识问答对通过如下步骤获取：
6.根据权利要求1至4中任一项所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡翔，何宇，李航，谭宇浩，罗世杰，梁莹智，齐海洋，曹晟，
申请(专利权)人：中国人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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