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摘要：本发明属于信息技术领域，提供了基于深度学习的AI数字员工训练方法。所述方法包括：确定AI数字员工的目标应用场景和与所述目标应用场景关联的关联应用场景，调取与目标应用场景对应的第一员工工作历史数据和与关联应用场景对应的第二员工工作历史数据；对第一员工工作历史数据、第二员工工作历史数据分别进行特征提取，以获得第一问答特征集、第二问答特征集；使用深度学习模型对第一问答特征集、第二问答特征集中的元素进行配准，获得若干组问答特征对，各问答特征对中包含第一问答特征和对应的第二问答特征，将各问答特征对组建为训练数据集；使用训练数据集对AI数字员工进行训练。本发明的方案实现了AI数字员工更广泛的应对能力。

主权项：1.一种基于深度学习的AI数字员工训练方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：确定AI数字员工的目标应用场景和与所述目标应用场景关联的关联应用场景，调取与所述目标应用场景对应的第一员工工作历史数据和与所述关联应用场景对应的第二员工工作历史数据；对所述第一员工工作历史数据、所述第二员工工作历史数据分别进行特征提取，以获得第一问答特征集、第二问答特征集；使用深度学习模型对所述第一问答特征集、所述第二问答特征集中的元素进行配准，获得若干组问答特征对，各所述问答特征对中包含第一问答特征和对应的第二问答特征，将各所述问答特征对组建为训练数据集；其中，所述第一问答特征与所述第一问答特征集关联，所述第二问答特征与所述第二问答特征集关联；使用所述训练数据集对所述AI数字员工进行训练，以使所述AI数字员工具备适用于所述目标应用场景的应对能力；确定与所述目标应用场景关联的关联应用场景，包括：调取与所述目标应用场景对应的各应对失败记录数据并对其进行语义理解，获得与各所述应对失败记录数据对应的所属场景；计算各所述所属场景与所述目标应用场景的匹配度，获得匹配度低于匹配阈值的若干目标所属场景，并依据所述匹配度对各所述目标所属场景按从大到小进行排序；确定所述目标应用场景的应对繁忙度，根据所述应对繁忙度筛选排序靠前的指定数量的所述目标所属场景，将被筛选的所述目标所属场景确定为关联应用场景；其中，所述应对繁忙度基于目标应用场景中客户单位时间的咨询数量的平均值来实现，该平均值越大，则对应的应对繁忙度越高，反之则越低。

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