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申请/专利权人：广东车卫士信息科技有限公司

摘要：本发明提供一种智能客服服务方法、装置、设备及介质，该智能客服服务方法包括：根据问询对象，确定目标产品数据库，从目标产品数据库获取产品数据及产品服务数据；根据产品数据及产品服务数据对本地知识库进行增量更新，并获取增量更新前的第一实体集合和增量更新后的第二实体集合，其中实体之间包括实体关系；根据问询对象，采用图神经网络进行预测，得到预测结果，其中预测结果表示问询对象与产品数据和产品服务数据最优关联关系；将预测结果生成客服答复结果并发送至客户端，其中图神经网络通过训练得到。本发明的有益效果为：提高了客服服务基于实时数据答复准确率。

主权项：1.一种智能客服服务方法，其特征在于，包括：根据用户客户端的客服服务问询请求，获取问询对象，其中问询对象包括产品标识和问询信息；根据所述问询对象，确定目标产品数据库，从所述目标产品数据库获取产品数据及产品服务数据，其中产品服务数据包括产品服务、用户评论、服务评论中的至少一种；根据所述产品数据及所述产品服务数据对本地知识库进行增量更新，并获取增量更新前的第一实体集合和增量更新后的第二实体集合，其中实体集合包括实体和实体关系，其中实体关系用于表征产品数据与产品服务、用户评论及服务评论中的至少一种关联关系；根据所述问询对象，对所述第二实体集合采用图神经网络进行预测，得到预测结果，其中预测结果表示所述问询对象与所述产品数据和所述产品服务数据最优关联关系；将所述预测结果生成客服答复结果并发送至所述客户端；所述图神经网络的预测包括：根据所述本地知识库、所述第一实体集合和所述第二实体集合，确定动态知识库，所述动态知识库包括实体集合、实体关系集合、第一实体集合增量更新的时间序列；根据第一实体集合增量更新的时间序列、实体及实体关系确定实体事件，得到所述动态知识库的实体事件集，根据实体集合、实体关系集合、第一实体集合增量更新的时间序列及实体事件集得到嵌入向量；采用基于图神经网络的时间序列编码器以嵌入向量作为输入，进行编码并学习得到实体、实体关系及时间序列的交互特征；采用基于图神经网络的时间序列解码器对交互特征进行邻域特征的聚合处理，得到嵌入向量的时间维度特征和相似性；根据所述时间维度特征和相似性在所述动态知识库中对所述问询对象的最优实体关系进行预测。

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百度查询： 广东车卫士信息科技有限公司 智能客服服务方法、装置、设备及介质