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摘要：本发明提供了一种基于信息检索与排序的话术推荐方法，包括：S1：获取所需领域的对话数据；S2：对得到的对话数据进行处理获取不同对话类型的句向量，构建待检索库；S3：构建并训练排序模型；S4：输入待检索的问题对应的句向量，对所述待检索库中的数据进行检索匹配；S5：通过训练好的排序模型计算匹配度获得匹配分；S6：根据得到的匹配分进行综合计算并排序，并根据预设输出排序位输出推荐话术。本发明通过信息检索与排序两采用信息检索对相似主题、相似场景的对话进行召回，用排序模型对召回的对话进行精排，并综合计算各指标输出高质量有效话术结果。
主权项：1.一种基于信息检索与排序的话术推荐方法，其特征在于，所述方法包括：S1：获取所需领域的对话数据；S2：对得到的对话数据进行处理，并分别获取不同对话类型的句向量，构建待检索库；S3：构建并训练排序模型，步骤如下：S301：样本负采样，将对话句向量与原始响应句向量组成问答对正样本，在对话轮次相同或轮次差小于预设值的同专长响应中随机选取若干个样本与对话句向量组成负样本；S302：采用catboost模型进行训练，将得到的正、负样本构建成三元组，构建目标损失函数，训练排序模型，所述目标损失函数如下： 其中，RW为正则化项，为三元组的损失；S4：输入待检索的问题对应的句向量，对所述待检索库中的数据进行检索匹配；通过基于bert的文本分类模型将用户提出的问题进行专长划分；所述检索为获取输入问题对应的句向量，计算其与所述待检索库中的同专长问题的相似度；所述匹配过程如下：获取输入对话的句向量，计算其与检索召回的对话对应的句向量的余弦相似度；将所述检索中计算得到的问题相似度作为权重附加到对话相似度上，召回问题相似度与对话相似度的积大于第二阈值的对话对应的响应；S5：通过训练好的排序模型计算匹配度获得匹配分；将输入的对话句向量与召回的响应对应的句向量拼接，输入到步骤S3中训练好的排序模型，获取输入对话的句向量与召回响应的句向量匹配度得分；S6：根据得到的匹配分进行综合计算并排序，并根据预设输出排序位输出推荐话术。
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百度查询： 成都华律网络服务有限公司 一种基于信息检索与排序的话术推荐方法
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