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申请/专利权人：深圳市瑞得信息科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于用户画像的机器人客服自动回复方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取与用户画像相关的文本语料库；构建自动回复模型；利用生成式自然语言分析器将文本语料库生成为具有单词出现概率的编码语料库；接收用户输入问题；结合单词出现概率，利用检索式对话管理器从文本语料库中检索出与用户输入问题的多个相似对话；利用自然语言生成器计算每个相似对话与其他相似对话的累积一致性值；输出最大的累积一致性值对应的相似对话；回复相似对话中用户输入问题对应的答案至用户。提升回复的泛化能力、回复准确性和回复速度。

主权项：1.一种基于用户画像的机器人客服自动回复方法，其特征在于，包括：S1：获取与所述用户画像相关的文本语料库，其中，所述文本语料库中包括输入文本和相对应的输出文本；S2：构建自动回复模型，其中，所述自动回复模型包括依次连接的生成式自然语言分析器、检索式对话管理器和自然语言生成器，其中，所述生成式自然语言分析器包括依次连接的GRU话语编码器、GRU上下文编码器和RNN话语解码器；S3：利用所述生成式自然语言分析器将所述文本语料库生成为具有单词出现概率的编码语料库；S4：接收用户输入问题；S5：结合单词出现概率，利用所述检索式对话管理器从所述文本语料库中检索出与所述用户输入问题的多个相似对话；S6：利用所述自然语言生成器计算每个相似对话与其它相似对话的累积一致性值；S7：输出最大的累积一致性值对应的相似对话；S8：回复所述相似对话中所述用户输入问题对应的答案至用户；其中，所述S3具体包括：S301：以所述GRU话语编码器的生成准确率大于预设生成准确率为目标，利用所述文本语料库对所述GRU话语编码器进行训练，获取各个输入文本的第一隐藏状态： ；其中，表示当前时刻t的隐藏状态即所述第一隐藏状态，表示t-1时刻的隐藏状态，表示当前时刻t的输入即所述输入文本，GRU表示门控循环单元；S302：将所述第一隐藏状态输入至所述GRU上下文编码器，生成各个输入文本的第二隐藏状态： ；其中，表示所述第二隐藏状态，表示t-1时刻的第二隐藏状态；S303：将所述第二隐藏状态作为所述RNN话语解码器的输入，输出与所述第二隐藏状态维度相同的解码隐藏状态： ；其中，表示t时刻所述编码语料库中第j个单词的初始隐藏状态，表示反正切激活函数，表示参数矩阵，表示偏置向量;S304：获取各个单词的编码数据： ；其中，表示第j个单词对应的编码数据，表示t时刻第j个单词所属的输入文本对应的上下文，表示解码隐藏状态的权重参数，表示输入文本对应的上下文的权重参数；S305：重复S301-S304，获取各个单词的编码数据，并将所述编码数据组成所述编码语料库；其中，所述RNN话语解码器对所述编码语料库的解码过程为：接收用户上下文；基于所述用户上下文，从所述编码语料库中输出所述用户上下文对应的解码隐藏状态： ；根据所述解码隐藏状态依次生成所述用户上下文对应的预测编码词： ；计算所述预测编码词与语料库编码词的相似度P： ；其中，表示各个预测编码词ev的转置，exp表示指数函数，表示语料库编码词中编码词ek的转置，K表示语料库编码词数量，k表示第k个语料库编码词；将所述相似度作为所述编码语料库中各个单词的单词出现概率；基于所述单词出现概率输出对应的语料库编码词；其中，所述S5具体包括：S501：对所述用户输入问题进行编码；S502：提取所述编码语料库中各个单词相对于编码后的用户输入问题的单词出现概率；S503：将大于预设单词出现概率的单词映射至同一个哈希桶；S504：利用哈希函数将每个大于预设单词出现概率的单词生成一个二进制字符标签；S505：构建哈希树，并将各所述二进制字符标签存储至所述哈希树中各个分支的开头部分；S506：根据所述二进制字符标签对所述哈希树进行自顶向下搜索，确定具有最长二进制字符标签的分支，并将所述分支作为一个相似对话进行保存；S507：重复S506，得到多个相似对话；其中，所述累积一致性值的计算方式具体为： ；其中，表示第x个相似对话的编码与其他的相似对话的编码之间的一致性值，n表示所述相似对话的数量。

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