(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(12)發(fā)明專利(10)授權(quán)公告號CN119719319B(21)申請?zhí)?02510244571.8(22)申請日2025.03.03(65)同一申請的已公布的文獻號申請公布號CN119719319A(43)申請公布日2025.03.28(73)專利權(quán)人創(chuàng)域智能(常熟)網(wǎng)聯(lián)科技有限公司地址215500江蘇省蘇州市常熟市東南街道云深路2號(56)對比文件審查員王雨寧(74)專利代理機構(gòu)蘇州瞪羚知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)32438專利代理師張宇GO6F16/3329(2025.01)權(quán)利要求書4頁說明書19頁附圖2頁(54)發(fā)明名稱(57)摘要本申請?zhí)峁┮环N基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法及系統(tǒng)，首先接收用戶通過遠程會話終端輸入的會話請求數(shù)據(jù)流，提取包含語法結(jié)構(gòu)、情感傾向及上下文依賴特征的動態(tài)語義特征序列；再將其輸入基于歷史會話數(shù)據(jù)多維度語義關(guān)系訓練的意圖識別模型，輸出意圖類別標簽和置信度；接著依據(jù)標簽和置信度從預設(shè)對話流程庫匹配目標對話流節(jié)點；然后基于節(jié)點應(yīng)答邏輯規(guī)則生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容并返回響應(yīng)數(shù)據(jù)流；最后采集用戶反饋行為數(shù)據(jù)，根據(jù)交互有效性指標更新意圖識別模型關(guān)聯(lián)權(quán)重，優(yōu)化其對同類會21.一種基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，其特征在于，所述方法包括：接收用戶通過遠程會話終端輸入的會話請求數(shù)據(jù)流，提取所述會話請求數(shù)據(jù)流中的動態(tài)語義特征序列，所述動態(tài)語義特征序列包括用戶輸入文本的語法結(jié)構(gòu)特征、情感傾向特征及上下文依賴特征；將所述動態(tài)語義特征序列輸入預訓練的意圖識別模型中，輸出用戶意圖類別標簽及對應(yīng)的意圖置信度，所述意圖識別模型基于歷史會話數(shù)據(jù)中的多維度語義關(guān)系訓練生成，用于映射語義特征與預設(shè)意圖類別之間的關(guān)聯(lián)權(quán)重；根據(jù)所述意圖類別標簽和意圖置信度，從預設(shè)的對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點，所述目標對話流節(jié)點包含與所述意圖類別標簽對應(yīng)的應(yīng)答邏輯規(guī)則及多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑；基于所述目標對話流節(jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則，生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容，并通過所述遠程會話終端向用戶返回包含所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容的響應(yīng)數(shù)據(jù)流；采集用戶對所述響應(yīng)數(shù)據(jù)流的反饋行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述反饋行為數(shù)據(jù)中的交互有效性指標，更新所述意圖識別模型中與所述意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，優(yōu)化所述意圖識別模型對同類會話請求的語義映射精度；所述意圖識別模型的訓練步驟，具體包括：獲取歷史會話數(shù)據(jù)集，對所述歷史會話數(shù)據(jù)集中的每一條會話記錄進行語義切片處理，生成多個語義片段單元，每個語義片段單元包含至少一個完整語義意圖的表達內(nèi)容；對每個語義片段單元進行特征增強處理，提取所述語義片段單元的上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值，生成多維語義特征矩陣；將所述多維語義特征矩陣輸入初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過反向傳播算法調(diào)整所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)，使得所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的預測意圖類別與人工標注的真實意圖標簽之間的損失函數(shù)值最小化；在所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層引入注意力權(quán)重分配機制，動態(tài)調(diào)整不同語義片段單元對最終意圖類別判定的貢獻度，生成所述意圖識別模型；通過對抗訓練方式向所述意圖識別模型注入噪聲語義片段單元，提升所述意圖識別模型對模糊語義及歧義表達的魯棒性；所述根據(jù)所述意圖類別標簽和意圖置信度，從預設(shè)的對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)根據(jù)所述意圖類別標簽，從所述對話流程庫中篩選候選對話流節(jié)點集合，所述候選對話流節(jié)點集合中的每個節(jié)點均包含至少一個與所述意圖類別標簽關(guān)聯(lián)的應(yīng)答邏輯分支；對所述候選對話流節(jié)點集合中的每個節(jié)點進行優(yōu)先級評分，所述優(yōu)先級評分的依據(jù)包括歷史會話中該節(jié)點的應(yīng)答成功率、用戶滿意度指標及當前會話上下文的一致性程度；根據(jù)所述意圖置信度與所述優(yōu)先級評分的加權(quán)求和結(jié)果，從所述候選對話流節(jié)點集合中選取評分最高的節(jié)點作為所述目標對話流節(jié)點；若所述目標對話流節(jié)點包含多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑，則根據(jù)當前會話的上下文依賴特征，動態(tài)調(diào)整所述跳轉(zhuǎn)路徑中后續(xù)節(jié)點的觸發(fā)條件閾值；當檢測到用戶會話請求中新增語義特征與當前目標對話流節(jié)點不匹配時，觸發(fā)對話流回溯機制，重新執(zhí)行所述根據(jù)所述意圖類別標簽和意圖置信度，從預設(shè)的對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點的步驟，以匹配新的目標對話流節(jié)點。32.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，其特征在于，所述對每個語義片段單元進行特征增強處理，提取所述語義片段單元的上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值，生成多維語義特征矩陣的步驟，包括：將所述語義片段單元輸入雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，基于所述雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的隱藏狀態(tài)輸出捕獲所述語義片段單元在歷史會話數(shù)據(jù)中的前向語義傳播向量和后向語義傳播將所述前向語義傳播向量與所述后向語義傳播向量進行拼接操作，生成所述語義片段單元的初始上下文關(guān)聯(lián)向量，并對所述初始上下文關(guān)聯(lián)向量進行多頭自注意力加權(quán)處理，計算所述語義片段單元內(nèi)部各詞匯單元之間的長距離依賴權(quán)重，生成帶注意力掩碼的增強上下文關(guān)聯(lián)向量；基于增強上下文關(guān)聯(lián)向量中的詞匯依賴權(quán)重，解析所述語義片段單元中主謂賓成分的層級關(guān)系，生成以核心謂語動詞為根節(jié)點的語法依存樹結(jié)構(gòu)；遍歷所述語法依存樹結(jié)構(gòu)中的各葉子節(jié)點，提取與所述核心謂語動詞存在直接修飾關(guān)系的形容詞性短語和副詞性短語，生成語法修飾成分集合后，將所述語法修飾成分集合中的每個修飾成分與預定義的情感詞典進行模式匹配，識別所述修飾成分中情感極性關(guān)鍵詞的詞性標記及情感強度系數(shù)；根據(jù)所述情感強度系數(shù)在所述語法修飾成分集合中的分布密度，計算所述語義片段單元的情感極性值，所述情感極性值為正向情感、負向情感或中性的量化評分；將所述增強上下文關(guān)聯(lián)向量按詞匯單元順序展開為二維張量，并在所述二維張量的行列索引位置嵌入所述語法依存樹結(jié)構(gòu)中對應(yīng)詞匯單元的依存關(guān)系類型編碼；在所述二維張量的每個詞匯單元位置拼接所述情感極性值的歸一化標量，生成包含上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的三維語義特征張量，對所述三維語義特征張量進行通道維度壓縮和空間維度池化操作，消除所述三維語義特征張量中的冗余噪聲數(shù)將所述稠密語義特征矩陣與歷史會話數(shù)據(jù)中相鄰語義片段單元的特征矩陣進行時間步對齊拼接，注入位置編碼向量以標記所述語義片段單元在完整會話中的時序位置，基于所述時序位置對拼接后的特征矩陣進行滑動窗口歸一化處理，平衡不同時間步的語義片段單元對所述多維語義特征矩陣的貢獻度權(quán)重；根據(jù)歸一化處理后的特征矩陣中各通道維度的方差分布，動態(tài)分配所述上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的特征融合系數(shù)，生成所述多維語義特征矩陣。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，其特征在于，所述基于所述目標對話流節(jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則，生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容的步驟，具體包括：解析所述目標對話流節(jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則，確定應(yīng)答內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化模板，所述結(jié)構(gòu)化模板包括固定文本字段及可變參數(shù)插槽；從當前會話的上下文依賴特征中提取與所述可變參數(shù)插槽對應(yīng)的填充數(shù)據(jù)，所述填充數(shù)據(jù)包括用戶歷史行為偏好、實時會話環(huán)境參數(shù)及外部數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果；將所述填充數(shù)據(jù)注入所述結(jié)構(gòu)化模板，生成初始應(yīng)答文本，并通過自然語言生成模型對所述初始應(yīng)答文本進行流暢度優(yōu)化，生成所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容；對所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行多模態(tài)轉(zhuǎn)換處理，生成包含文本、語音及可視化元素的復合4響應(yīng)數(shù)據(jù)流；在發(fā)送所述響應(yīng)數(shù)據(jù)流前，通過沙盒環(huán)境模擬用戶對所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容的潛在反饋路徑，并根據(jù)模擬結(jié)果調(diào)整所述應(yīng)答邏輯規(guī)則中的參數(shù)插槽優(yōu)先級。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，其特征在于，所述根據(jù)所述反饋行為數(shù)據(jù)中的交互有效性指標，更新所述意圖識別模型中與所述意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，優(yōu)化所述意圖識別模型對同類會話請求的語義映射精度的步驟，具體包括：從所述反饋行為數(shù)據(jù)中提取交互有效性指標，所述交互有效性指標包括用戶響應(yīng)延遲時長、后續(xù)會話請求的意圖一致性及人工復核標注的糾正標簽；根據(jù)所述交互有效性指標計算所述意圖識別模型在當前會話中的意圖判定誤差值，所述意圖判定誤差值與用戶實際需求同模型輸出意圖之間的偏離程度成正相關(guān)；采用增量學習算法將所述誤差值反饋至所述意圖識別模型的參數(shù)調(diào)整層，動態(tài)更新所述意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重；在檢測到同一意圖類別標簽的累計誤差值超過預設(shè)誤差值時，觸發(fā)所述意圖識別模型的局部再訓練流程，使用新增會話數(shù)據(jù)重新優(yōu)化所述多維語義特征矩陣的映射關(guān)系；將更新后的意圖識別模型部署至影子系統(tǒng)，通過對比新舊意圖識別模型在測試數(shù)據(jù)集上的意圖識別準確率，確定是否將更新后的意圖識別模型切換至對應(yīng)的業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)境。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，其特征在于，所述方法還包括：實時監(jiān)測用戶會話請求中的異常語義模式，所述異常語義模式包括高頻重復查詢、語義邏輯沖突及敏感關(guān)鍵詞組合；當識別到所述異常語義模式時，觸發(fā)風險處置方案，所述風險處置方案包括切換至人工客服介入、注入驗證問答流程及限制會話響應(yīng)頻率；記錄所述異常語義模式的處理過程，生成風險處置案例庫，用于優(yōu)化所述意圖識別模型對異常語義的識別邊界及所述對話流程庫中的風險響應(yīng)節(jié)點；根據(jù)異常語義模式的類型及嚴重等級，從預設(shè)的處置策略集中選擇匹配的處置動作組在執(zhí)行人工客服切換前，通過所述意圖識別模型對當前會話進行意圖再確認，若再確認后的意圖類別標簽與初始類別標簽不一致，則重新匹配目標對話流節(jié)點；在注入驗證問答流程時，動態(tài)生成與用戶歷史行為相關(guān)的驗證問題，并根據(jù)用戶回答的準確性調(diào)整會話信任評分；當會話信任評分低于設(shè)定信任評分時，對后續(xù)會話請求啟用增強審查方案，所述增強審查方案包括實時語義特征脫敏處理及應(yīng)答內(nèi)容的人工復核延遲；在風險處置協(xié)議執(zhí)行完成后，向用戶返回處置結(jié)果通知，并采集用戶對處置過程的滿意度反饋以優(yōu)化所述處置策略集的優(yōu)先級配置。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，其特征在于，所述方法還包括：對所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行可解釋性標注，生成應(yīng)答決策鏈路報告，所述應(yīng)答決策鏈路5報告包含意圖識別依據(jù)、對話流節(jié)點選擇邏輯及填充數(shù)據(jù)來源；當用戶發(fā)起申訴請求時，從所述應(yīng)答決策鏈路報告中提取相關(guān)證據(jù)鏈，生成自動化申訴響應(yīng)內(nèi)容；通過所述申訴響應(yīng)內(nèi)容與用戶的實際申訴語義進行匹配度分析，動態(tài)調(diào)整所述可解釋性標注的詳細程度及呈現(xiàn)方式；其中，所述對所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行可解釋性標注，生成應(yīng)答決策鏈路報告的步驟，具體包括：記錄所述意圖識別模型在處理當前會話請求時各語義片段單元的注意力權(quán)重分布；提取所述目標對話流節(jié)點被選中的優(yōu)先級評分計算細節(jié)，包括候選節(jié)點的權(quán)重分配及上下文一致性校驗結(jié)果；追蹤所述填充數(shù)據(jù)從外部數(shù)據(jù)庫查詢到注入應(yīng)答模板的全鏈路日志，標記數(shù)據(jù)來源的真實性及有效性；將所述注意力權(quán)重分布、優(yōu)先級評分計算細節(jié)及數(shù)據(jù)鏈路日志整合為結(jié)構(gòu)化報告，并通過可視化圖表展示關(guān)鍵決策路徑；對所述結(jié)構(gòu)化報告進行隱私合規(guī)檢查，過濾關(guān)于用戶個人身份信息的敏感內(nèi)容。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，其特征在于，所述方法還包括：在預設(shè)時間窗口內(nèi)統(tǒng)計各意圖類別標簽的觸發(fā)頻率及應(yīng)答成功率，生成服務(wù)效能熱力根據(jù)所述服務(wù)效能熱力圖識別高頻低效意圖類別，啟動針對性優(yōu)化任務(wù)，所述針對性優(yōu)化任務(wù)包括擴充對話流程庫中的對應(yīng)節(jié)點、增加語義訓練數(shù)據(jù)多樣性及調(diào)整意圖識別模型的損失函數(shù)權(quán)重；當檢測到新領(lǐng)域意圖類別需求時，生成對話流節(jié)點原型及訓練數(shù)據(jù)采集方案，并觸發(fā)半監(jiān)督學習流程以擴展所述意圖識別模型的覆蓋范圍；通過灰度發(fā)布機制將優(yōu)化后的對話流程及意圖識別模型逐步部署至不同用戶群體，并根據(jù)測試結(jié)果確定全量上線策略。8.一種遠程數(shù)字化服務(wù)系統(tǒng)，其特征在于，所述遠程數(shù)字化服務(wù)系統(tǒng)包括處理器和存儲器，所述存儲器和所述處理器連接，所述存儲器用于存儲程序、指令或代碼，所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器中的程序、指令或代碼，以實現(xiàn)上述權(quán)利要求1-7任意一項所述的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法。6基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法及系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]在當今數(shù)字化服務(wù)迅猛發(fā)展的時代，遠程客戶服務(wù)需求日益增長，AI智能客服應(yīng)運而生并廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的AI智能客服應(yīng)答方法存在諸多局限性。早期的客服系統(tǒng)多采用基于關(guān)鍵詞匹配的方式，這種方式只能簡單地根據(jù)預設(shè)的關(guān)鍵詞來識別用戶問題，對于復雜的自然語言表達和語義理解能力極為有限。當用戶的提問表述稍有變化或者包含模糊語義時，就難以準確識別用戶意圖，導致應(yīng)答不準確甚至錯誤。[0003]隨后發(fā)展起來的一些基于規(guī)則的客服系統(tǒng)，雖然在一定程度上提升了對結(jié)構(gòu)化問題的處理能力，但規(guī)則的制定往往是固定和有限的，無法靈活適應(yīng)多樣化的用戶需求和不斷變化的語言環(huán)境。對于用戶帶有情感色彩的表述或者上下文依賴較強的問題，這些系統(tǒng)往往束手無策，不能提供個性化的服務(wù)。[0004]后來出現(xiàn)的一些基于機器學習的智能客服方法，雖然能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進行學習，但大多只關(guān)注單一維度的語義特征，忽略了語法結(jié)構(gòu)、情感傾向以及上下文之間的關(guān)聯(lián)。這使得在實際應(yīng)用中，對于用戶輸入文本的理解不夠全面和深入，意圖識別的準確率和可靠性較低。而且，這些方法缺乏有效的反饋機制，不能根據(jù)用戶的實際反饋來動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化自身的性能，難以持續(xù)提升服務(wù)質(zhì)量和用戶體驗。發(fā)明內(nèi)容[0005]鑒于上述提及的問題，結(jié)合本申請的第一方面，本申請實施例提供一種基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法，所述方法包括：[0006]接收用戶通過遠程會話終端輸入的會話請求數(shù)據(jù)流，提取所述會話請求數(shù)據(jù)流中的動態(tài)語義特征序列，所述動態(tài)語義特征序列包括用戶輸入文本的語法結(jié)構(gòu)特征、情感傾向特征及上下文依賴特征；[0007]將所述動態(tài)語義特征序列輸入預訓練的意圖識別模型中，輸出用戶意圖類別標簽及對應(yīng)的意圖置信度，所述意圖識別模型基于歷史會話數(shù)據(jù)中的多維度語義關(guān)系訓練生成，用于映射語義特征與預設(shè)意圖類別之間的關(guān)聯(lián)權(quán)重；[0008]根據(jù)所述意圖類別標簽和意圖置信度，從預設(shè)的對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點，所述目標對話流節(jié)點包含與所述意圖類別標簽對應(yīng)的應(yīng)答邏輯規(guī)則及多輪對話跳轉(zhuǎn)路[0009]基于所述目標對話流節(jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則，生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容，并通過所述遠程會話終端向用戶返回包含所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容的響應(yīng)數(shù)據(jù)流；[0010]采集用戶對所述響應(yīng)數(shù)據(jù)流的反饋行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述反饋行為數(shù)據(jù)中的交互有效性指標，更新所述意圖識別模型中與所述意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，優(yōu)化所述意圖7識別模型對同類會話請求的語義映射精度。[0011]再一方面，本申請實施例還提供一種遠程數(shù)字化服務(wù)系統(tǒng)，包括處理器、機器可讀存儲介質(zhì)，所述機器可讀存儲介質(zhì)和所述處理器連接，所述機器可讀存儲介質(zhì)用于存儲程序、指令或代碼，所述處理器用于執(zhí)行所述機器可讀存儲介質(zhì)中的程序、指令或代碼，以實現(xiàn)上述的方法。[0012]基于以上方面，本申請實施例通過接收用戶會話請求數(shù)據(jù)流并提取包含語法結(jié)構(gòu)、情感傾向及上下文依賴特征的動態(tài)語義特征序列，能更全面、精準地捕捉用戶輸入文本的深層語義信息，相較于傳統(tǒng)僅關(guān)注表面語義的方法，大大提升了對用戶真實意圖的理解能力。將動態(tài)語義特征序列輸入基于歷史會話數(shù)據(jù)多維度語義關(guān)系訓練生成的意圖識別模型，能準確輸出用戶意圖類別標簽及對應(yīng)的意圖置信度，這種基于多維度語義關(guān)系訓練的模型，有效避免了單一維度訓練帶來的意圖誤判，增強了意圖識別的準確性和可靠性。依據(jù)意圖類別標簽和意圖置信度從預設(shè)對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點，目標對話流節(jié)點包含應(yīng)答邏輯規(guī)則及多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑，使得客服應(yīng)答更具邏輯性和連貫性，能靈活應(yīng)對用戶不同的提問和多輪對話場景，提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗?；谀繕藢υ捔鞴?jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容并返回給用戶，實現(xiàn)了個性化、智能化的應(yīng)答，滿足用戶多樣化的需求。采集用戶對響應(yīng)數(shù)據(jù)流的反饋行為數(shù)據(jù)，根據(jù)交互有效性指標更新意圖識別模型中與意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，不斷優(yōu)化模型對同類會話請求的語義映射精度，使AI智能客服能夠不斷學習和進化，適應(yīng)不同用戶的語言習慣和需求變化，持續(xù)提升服務(wù)質(zhì)量和附圖說明[0013]圖1是本申請實施例提供的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法的執(zhí)行流程示意圖。[0014]圖2是本申請實施例提供的遠程數(shù)字化服務(wù)系統(tǒng)的硬件架構(gòu)示意圖。具體實施方式[0015]下面結(jié)合說明書附圖對本申請進行具體說明，圖1是本申請一種實施例提供的基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法的流程示意圖，下面對該基于遠程數(shù)字化服務(wù)的AI智能客服應(yīng)答方法進行詳細介紹。[0016]步驟S110,接收用戶通過遠程會話終端輸入的會話請求數(shù)據(jù)流，提取所述會話請求數(shù)據(jù)流中的動態(tài)語義特征序列，所述動態(tài)語義特征序列包括用戶輸入文本的語法結(jié)構(gòu)特征、情感傾向特征及上下文依賴特征。[0017]本實施例中，在電商服務(wù)場景中，用戶通過電商平臺的客服聊天界面(即遠程會話終端)發(fā)送會話請求數(shù)據(jù)流。例如，用戶輸入“我之前在你們在出現(xiàn)了電池續(xù)航能力大幅下降的情況，我想知道你們能提供什么解決方案?！睂τ谶@個輸入的會話請求數(shù)據(jù)流，系統(tǒng)首先進行語法結(jié)構(gòu)特征的提取。從語法上看，這是一個包含因果關(guān)系的復雜句，主句是“我想知道你們能提供什么解決方案”一款智能手機，但是現(xiàn)在出現(xiàn)了電池續(xù)航能力大幅下降的情況”用來描述事件背景。在情感傾向特征方面，由于用戶提到產(chǎn)品出現(xiàn)問題并尋求解決方案，初步判斷存在一定的負面情8感傾向，但并非極度不滿，更多的是尋求幫助的態(tài)度。而上下文依賴特征則體現(xiàn)為與之前購買行為相關(guān)，即購買了智能手機并且現(xiàn)在面臨電池續(xù)航問題。系統(tǒng)通過對整個句子的詞法、句法分析以及語義角色標注等技術(shù)手段，全面提取出這些動態(tài)語義特征序列，為后續(xù)的意圖識別做好準備。[0018]步驟S120,將所述動態(tài)語義特征序列輸入預訓練的意圖識別模型中，輸出用戶意圖類別標簽及對應(yīng)的意圖置信度，所述意圖識別模型基于歷史會話數(shù)據(jù)中的多維度語義關(guān)系訓練生成，用于映射語義特征與預設(shè)意圖類別之間的關(guān)聯(lián)權(quán)重。[0019]本實施例中，這個意圖識別模型是基于電商平臺大量的歷史會話數(shù)據(jù)構(gòu)建的。例如，歷史會話數(shù)據(jù)中包含了眾多用戶對于產(chǎn)品問題反饋、售后服務(wù)咨詢、產(chǎn)品使用疑問等不同類型的會話記錄。在模型訓練過程中，通過對這些歷史會話數(shù)據(jù)進行語義切片處理，針對類似“產(chǎn)品出現(xiàn)問題尋求解決方案”的語義片段單元，模型學習到了其中的多維度語義關(guān)系。對于當前用戶輸入的關(guān)于智能手機電池續(xù)航問題尋求解決方案的語義特征，模型經(jīng)過內(nèi)部復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。模型可能會輸出用戶意圖類別標簽為“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”,同時輸出對應(yīng)的意圖置信度，比如0.8。這表示模型有80%的把握認為用戶的意圖是尋求售后服務(wù)中的產(chǎn)品故障解決方案。這個置信度是基于模型對輸入的語法結(jié)構(gòu)、情感傾向和上下文依賴等語義特征與預設(shè)的“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”意圖類別之間關(guān)聯(lián)權(quán)重的計算結(jié)果。如果輸入的語義特征與歷史數(shù)據(jù)中的“產(chǎn)品故障解決方案”語義模式高[0020]步驟S130,根據(jù)所述意圖類別標簽和意圖置信度，從預設(shè)的對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點，所述目標對話流節(jié)點包含與所述意圖類別標簽對應(yīng)的應(yīng)答邏輯規(guī)則及多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑。[0021]本實施例中，根據(jù)上一步得到的“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”意圖類別標簽和0.8的意圖置信度，從預設(shè)的電商服務(wù)對話流程庫中進行目標對話流節(jié)點的匹配。對話流程庫中包含了眾多針對不同意圖類別的對話流節(jié)點。例如，針對“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”的對話流節(jié)點，可能有多個應(yīng)答邏輯分支，如針對不同產(chǎn)品類型(智能手機、電腦等)的故障解決方案，針對不同故障原因(硬件問題、軟件問題等)根據(jù)意圖類別標簽篩選出與“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”相關(guān)的候選對話流節(jié)點集合。然后對這些候選節(jié)點進行優(yōu)先級評分。假設(shè)其中一個節(jié)點是專門針對智能手機電池問題的售后服務(wù)流程，它的歷史應(yīng)答成功率較高，因為之前很多用戶在類似電池續(xù)航問題上通過這個流程得到了滿意的解決方案，用戶滿意度指標也很高。并且與當前會話上下文(購買了智能手機且電池續(xù)航出現(xiàn)問題)的一致性程度非常強。這個節(jié)點的優(yōu)先級評分就會很高。同時，考慮意圖置信度0.8,通過加權(quán)求和計算后，這個節(jié)點可能被選取為目標對話流節(jié)點。如果這個目標對話流節(jié)點包含多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑，例如在初步詢問用戶電池使用習慣后，如果用戶回答的情況表明可能是軟件問題導致電池續(xù)航下降，那么就會動態(tài)調(diào)整后續(xù)節(jié)點(如引導用戶進行軟件更新的節(jié)點)的觸發(fā)條件閾值，使其更容易被觸發(fā)，以便進一步深入解決問題。如果在后續(xù)的對話中，用戶提出了新的語義特征，如“我覺得這個電池問題可能是因為我使用了你們推薦的某個配件后才出現(xiàn)的”,這個新特征與當前目標對話流節(jié)點不匹配，此時就會觸發(fā)對話流回溯機制，重新根據(jù)新的意圖類別標簽和置信度來匹配新的目標對話流節(jié)點。9[0022]步驟S140,基于所述目標對話流節(jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則，生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容，并通過所述遠程會話終端向用戶返回包含所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容的響應(yīng)數(shù)據(jù)流。[0023]例如，對于選中的目標對話流節(jié)點，其包含的應(yīng)答邏輯規(guī)則規(guī)定了如何生成應(yīng)答內(nèi)容。例如，這個節(jié)點的應(yīng)答邏輯規(guī)則規(guī)定了一個結(jié)構(gòu)化模板，其中固定文本字段可能是“尊敬的用戶，關(guān)于您反饋的智能手機電池續(xù)航問題，我們有以下解決方案：”,可變參數(shù)插槽可能包括電池型號、購買時間、是否在保修期內(nèi)等信息。從當前會話的上下文依賴特征中提取填充數(shù)據(jù)，如從用戶之前的購買記錄中獲取電池型號為“XX型號”,購買時間為“XX年XX月XX日”,并且發(fā)現(xiàn)仍在保修期內(nèi)。將這些填充數(shù)據(jù)注入結(jié)構(gòu)化模板，生成初始應(yīng)答文本“尊敬的用戶，關(guān)于您反饋的智能手機電池續(xù)航問題，我們有以下解決方案：您購買的XX型號智中心進行免費檢測和維修?！比缓笸ㄟ^自然語言生成模型對這個初始應(yīng)答文本進行流暢度優(yōu)化，例如調(diào)整句子結(jié)構(gòu)、添加一些連接詞等，生成更通順自然的動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行多模態(tài)轉(zhuǎn)換處理，例如將文字內(nèi)容轉(zhuǎn)換成語音信息，同時在電商客服界面上顯示一些可視化元素，如售后服務(wù)中心的地址地圖、寄送流程的圖片等，生成包含文本、語音及可視化元素的復合響應(yīng)數(shù)據(jù)流，并通過遠程會話終端(電商客服聊天界面)返回給用戶。在發(fā)送這個響應(yīng)數(shù)據(jù)流之前，通過沙盒環(huán)境模擬用戶對這個動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容的潛在反饋路徑。例如模擬用戶可能會進一步詢問售后服務(wù)中心的聯(lián)系方式，或者詢問維修需要多長時間等。根據(jù)模擬結(jié)果，如果發(fā)現(xiàn)用戶詢問售后服務(wù)中心聯(lián)系方式的可能性較高，就調(diào)整應(yīng)答邏輯規(guī)則中的參數(shù)插槽優(yōu)先級，將售后服務(wù)中心聯(lián)系方式的提供提前到更重要的位置。[0024]步驟S150,采集用戶對所述響應(yīng)數(shù)據(jù)流的反饋行為數(shù)據(jù)，根據(jù)所述反饋行為數(shù)據(jù)中的交互有效性指標，更新所述意圖識別模型中與所述意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，優(yōu)化所述意圖識別模型對同類會話請求的語義映射精度。[0025]本實施例中，用戶收到響應(yīng)數(shù)據(jù)流后，會產(chǎn)生反饋行為數(shù)據(jù)。例如，用戶很快回復說“好的，我按照你們的流程寄回手機，謝謝?！睆倪@個反饋行為數(shù)據(jù)中提取交互有效性指標。用戶響應(yīng)延遲時長較短，表示用戶對答復比較滿意；后續(xù)會話請求(這里是按照答復進行操作)的意圖一致性較高，沒有出現(xiàn)新的意圖；并且沒有人工復核標注的糾正標簽。根據(jù)這些交互有效性指標計算意圖識別模型在當前會話中的意圖判定誤差值，由于用戶反饋較好，這個誤差值較低。采用增量學習算法將這個較低的誤差值反饋至意圖識別模型的參數(shù)調(diào)整層，動態(tài)更新“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”這個意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重。例如，在模型中對于“電池續(xù)航問題”與“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”之間的語義映射關(guān)系可能會得到加強。如果在多次類似的售后服務(wù)場景中，某個意圖類別標簽(如“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障解決方案”)的累計誤差值超過預設(shè)誤差值，這可能表示模型在這個意圖類別上的表現(xiàn)不夠準確。此時觸發(fā)意圖識別模型的局部再訓練流程，使用新增的關(guān)于產(chǎn)品故障售后服務(wù)的會話數(shù)據(jù)重新優(yōu)化多維語義特征矩陣的映射關(guān)系。例如，可能會重新分析新的故障類型、新的用戶反饋方式等語義特征與意圖類別之間的關(guān)系。將更新后的意圖識別模型部署至影子系統(tǒng)，通過對比新舊意圖識別模型在測試數(shù)據(jù)集(包含更多的產(chǎn)品故障售后服務(wù)會話樣本)上的意圖識別準確率，如果新模型準確率更高，就確定將更新后的意圖識別模型切換至對應(yīng)的電商業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)境，從而提高模型在處理同類會話請求時的語義映射精度，更好地為用戶提供售后服務(wù)解答。[0026]基于以上步驟，本申請實施例本申請實施例通過接收用戶會話請求數(shù)據(jù)流并提取包含語法結(jié)構(gòu)、情感傾向及上下文依賴特征的動態(tài)語義特征序列，能更全面、精準地捕捉用戶輸入文本的深層語義信息，相較于傳統(tǒng)僅關(guān)注表面語義的方法，大大提升了對用戶真實意圖的理解能力。將動態(tài)語義特征序列輸入基于歷史會話數(shù)據(jù)多維度語義關(guān)系訓練生成的意圖識別模型，能準確輸出用戶意圖類別標簽及對應(yīng)的意圖置信度，這種基于多維度語義關(guān)系訓練的模型，有效避免了單一維度訓練帶來的意圖誤判，增強了意圖識別的準確性和可靠性。依據(jù)意圖類別標簽和意圖置信度從預設(shè)對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點，目標對話流節(jié)點包含應(yīng)答邏輯規(guī)則及多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑，使得客服應(yīng)答更具邏輯性和連貫性，能靈活應(yīng)對用戶不同的提問和多輪對話場景，提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。基于目標對話流節(jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容并返回給用戶，實現(xiàn)了個性化、智能化的應(yīng)答，滿足用戶多樣化的需求。采集用戶對響應(yīng)數(shù)據(jù)流的反饋行為數(shù)據(jù)，根據(jù)交互有效性指標更新意圖識別模型中與意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重，不斷優(yōu)化模型對同類會話請求的語義映射精度，使AI智能客服能夠不斷學習和進化，適應(yīng)不同用戶的語言習慣和需求變化，持續(xù)提升服務(wù)質(zhì)量和效率。[0028]步驟S210,獲取歷史會話數(shù)據(jù)集，對所述歷史會話數(shù)據(jù)集中的每一條會話記錄進行語義切片處理，生成多個語義片段單元，每個語義片段單元包含至少一個完整語義意圖的表達內(nèi)容。[0029]本實施例中，電商平臺積累了海量的歷史會話數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)涵蓋了各種各樣的用戶交互情況。例如，用戶關(guān)于商品咨詢的會話，如“我想了解一下你們這款筆記本電腦的處理器性能如何，能不能運行大型游戲”;售后服務(wù)相關(guān)的線了，你們的退換貨政策是怎樣的”;還有關(guān)于促銷活動的詢問手機的促銷活動”等等。對這些歷史會話數(shù)據(jù)集中的每一條會話記錄進行語義切片處理，將復雜的會話記錄分解為多個語義片段單元。以“我之前買了你們的一款耳機，音質(zhì)很不錯，但是現(xiàn)在右耳的聲音變小了，我想知道這是怎么回事，你們能不能給我維修或者更換”這條元，每個語義片段單元都包含了至少一個完整語義意圖的表達內(nèi)容，像“右耳聲音變小”這個語義片段單元表達了產(chǎn)品出現(xiàn)問題的意圖，“能不能給我維修或者更換”表達了尋求售后服務(wù)的意圖。[0030]步驟S220,對每個語義片段單元進行特征增強處理，提取所述語義片段單元的上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值，生成多維語義特征矩陣。[0031]例如，對于“現(xiàn)在右耳的聲音變小了”這個語義片段單元，將其輸入雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，基于雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的隱藏狀態(tài)輸出捕獲該語義片段單元在歷史會話數(shù)據(jù)中的前向語義傳播向量和后向語義傳播向量。比如，前向語義傳播向量可能包含了與之前提到的耳機使用情況相關(guān)的語義信息，后向語義傳播向量可能與后續(xù)尋求解決方案相關(guān)。將前向語義傳播向量與后向語義傳播向量進行拼接操作，生成該語義片段單元的初始上下文關(guān)聯(lián)向量。然后對初始上下文關(guān)聯(lián)向量進行多頭自注意力加權(quán)處理，計算語義片段單元內(nèi)部各詞匯單元之間的長距離依賴權(quán)重，生成帶注意力掩碼的增強上下文關(guān)聯(lián)向量。例如，在11地體現(xiàn)這種關(guān)系。基于增強上下文關(guān)聯(lián)向量中的詞匯依賴權(quán)重，解析該語義片段單元中主謂賓成分的層級關(guān)系，生成以核心謂語動詞為根節(jié)點的語法依存樹結(jié)構(gòu)。在“右耳的聲音變成分之間的關(guān)系。遍歷語法依存樹結(jié)構(gòu)中的各葉子節(jié)點，提取與核心謂語動詞存在直接修飾關(guān)系的形容詞性短語和副詞性短語，生成語法修飾成分集合后，將語法修飾成分集合中的每個修飾成分與預定義的情感詞典進行模式匹配，識別修飾成分中情感極性關(guān)鍵詞的詞性標記及情感強度系數(shù)。在這個例子中，如果有“明顯”這樣的修飾詞，通過與情感詞典匹配，確定其情感強度系數(shù)。根據(jù)情感強度系數(shù)在語法修飾成分集合中的分布密度，計算該語義片段單元的情感極性值，這里由于只是描述問題，情感極性值可能為中性。將增強上下文關(guān)聯(lián)向量按詞匯單元順序展開為二維張量，并在二維張量的行列索引位置嵌入語法依存樹結(jié)構(gòu)中對應(yīng)詞匯單元的依存關(guān)系類型編碼。在二維張量的每個詞匯單元位置拼接情感極性值的歸一化標量，生成包含上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的三維語義特征張量，對三維語義特征張量進行通道維度壓縮和空間維度池化操作，消除三維語義特征張量中的冗余噪聲數(shù)據(jù)，生成降維后的稠密語義特征矩陣。然后將稠密語義特征矩陣與歷史會話數(shù)據(jù)中相鄰語義片段單元的特征矩陣進行時間步對齊拼接，注入位置編碼向量以標記該語義片段單元在完整會話中的時序位置，基于時序位置對拼接后的特征矩陣進行滑動窗口歸一化處理，平衡不同時間步的語義片段單元對多維語義特征矩陣的貢獻度權(quán)重。根據(jù)歸一化處理后的特征矩陣中各通道維度的方差分布，動態(tài)分配上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的特征融合系數(shù)，最終生成多維語義特征矩陣。[0032]步驟S230,將所述多維語義特征矩陣輸入初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過反向傳播算法調(diào)整所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)，使得所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的預測意圖類別與人工標注的真實意圖標簽之間的損失函數(shù)值最小化。[0033]例如，初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包含輸入層、多個隱藏層和輸出層。在訓練過程中，模型會根據(jù)輸入的多維語義特征矩陣進行計算，輸出預測意圖類別。以之前的耳機問題語義片段為例，模型可能預測其意圖類別為“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障反饋”。然后將這個預測意圖類別與人工標注的真實意圖標簽(這里人工標注的真實意圖標簽也是“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障反饋”)進行對比，通過反向傳播算法調(diào)整初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型參數(shù)，使得模型輸出的預測意圖類別與人工標注的真實意圖標簽之間的損失函數(shù)值最小化。這個過程不斷重復，對大量的語義片段單元進行訓練，逐步優(yōu)化模型的參數(shù)，提高模型對不同語義特征與意圖類別之間關(guān)系的學習能力。[0034]步驟S240,在所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層引入注意力權(quán)重分配機制，動態(tài)調(diào)整不同語義片段單元對最終意圖類別判定的貢獻度，生成所述意圖識別模型。[0035]繼續(xù)以耳機問題的語義片段為例，在模型判定最終意圖類別時，不同的語義片段單元可能具有不同的重要性。例如“右耳的聲音變小了”這個語義片段單元對于判定為“售后服務(wù)-產(chǎn)品故障反饋”意圖類別可能更為關(guān)鍵，而“之前耳機音質(zhì)很不錯”這個語義片段單元相對來說重要性較低。通過注意力權(quán)重分配機制，動態(tài)調(diào)整不同語義片段單元對最終意圖類別判定的貢獻度。這樣，在判定意圖類別時，模型能夠更合理地利用各個語義片段單元的信息，從而提高意圖識別的準確性，生成最終的意圖識別模型。[0036]步驟S250,通過對抗訓練方式向所述意圖識別模型注入噪聲語義片段單元，提升所述意圖識別模型對模糊語義及歧義表達的魯棒性。[0037]例如，在電商場景中，存在很多模糊語義及歧義表達的情況。例如用戶可能說“我買的那個東西有點問題”,這里“那個東西”就是義或歧義表達的噪聲語義片段單元，讓意圖識別模型在訓練過程中學習如何處理這類情況。如果意圖識別模型在面對這些噪聲語義片段單元時能夠正確識別意圖類別，那么意圖識別模型對模糊語義及歧義表達的魯棒性就得到了提升。例如，模型在處理包含“那個東西”這種模糊表述的語義片段單元時，通過之前學習到的語義關(guān)系和特征，仍然能夠準確判斷出用戶是在指之前購買的某個商品并且是在反饋產(chǎn)品問題，從而提升了在實際電商服務(wù)場景中應(yīng)對各種復雜語義情況的能力。[0038]在一種可能的實施方式中，步驟S220包括：[0039]步驟S221,將所述語義片段單元輸入雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，基于所述雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的隱藏狀態(tài)輸出捕獲所述語義片段單元在歷史會話數(shù)據(jù)中的前向語義傳播向量和后向語義傳播向量。[0040]本實施例中，考慮一個電商會話中的語義片段單元“這款手機的拍照功能讓我很神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層會對這個語義片段單元中的詞匯依次進行處理，基于其隱藏狀態(tài)輸出捕獲該語義片段單元在歷史會話數(shù)據(jù)中的前向語義傳播向量和后向語義傳播向量。前向語義傳播向量反映了從句子開頭到當前詞匯所積累的語義信息，在這個例子中，對于“這款手機的拍照功能”部分，前向語義傳播向量包含了關(guān)于特定手機及其拍照功能的描述信息，這些信息是與之前可能存在的關(guān)于手機的討論或者商品介紹相關(guān)的語義延續(xù)。而后向語義傳播向量則從句子末尾向開頭構(gòu)建語義關(guān)系，對于“照片總是模糊不清”這部分，后向語義傳播向量包含了與照片質(zhì)量問題相關(guān)的語義信息，這種信息可能與后續(xù)尋求解決方案或者表達不滿的語義相關(guān)。[0041]步驟S222,將所述前向語義傳播向量與所述后向語義傳播向量進行拼接操作，生成所述語義片段單元的初始上下文關(guān)聯(lián)向量，并對所述初始上下文關(guān)聯(lián)向量進行多頭自注意力加權(quán)處理，計算所述語義片段單元內(nèi)部各詞匯單元之間的長距離依賴權(quán)重，生成帶注意力掩碼的增強上下文關(guān)聯(lián)向量。[0042]這個初始上下文關(guān)聯(lián)向量綜合了從兩個方向捕捉到的語義信息。然后對這個初始上下文關(guān)聯(lián)向量進行多頭自注意力加權(quán)處理，計算語義片段單元內(nèi)部各詞匯單元之間的長距離依賴權(quán)重，生成帶注意力掩碼的增強上下文關(guān)聯(lián)向量。在這個語義片段中，“拍照功能”和“模糊不清”之間存在語義上的關(guān)聯(lián)，通過多頭自注意力加權(quán)處理，可以準確地計算出這高的依賴權(quán)重，表明二者在語義理解上緊密相關(guān)，這種依賴權(quán)重的計算結(jié)果反映在增強上下文關(guān)聯(lián)向量中，通過注意力掩碼突出顯示了重要的詞匯單元之間的關(guān)系。[0043]步驟S223,基于增強上下文關(guān)聯(lián)向量中的詞匯依賴權(quán)重，解析所述語義片段單元中主謂賓成分的層級關(guān)系，生成以核心謂語動詞為根節(jié)點的語法依存樹結(jié)構(gòu)。各成分之間的語法關(guān)系。這種語法依存樹結(jié)構(gòu)有助于深入理解句子的語義結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的情感分析和語義特征提取提供基礎(chǔ)。[0045]步驟S224,遍歷所述語法依存樹結(jié)構(gòu)中的各葉子節(jié)點，提取與所述核心謂語動詞存在直接修飾關(guān)系的形容詞性短語和副詞性短語，生成語法修飾成分集合后，將所述語法修飾成分集合中的每個修飾成分與預定義的情感詞典進行模式匹配，識別所述修飾成分中情感極性關(guān)鍵詞的詞性標記及情感強度系數(shù)。形容詞性短語。將這個語法修飾成分集合中的每個修飾成分與預定義的情感詞典進行模式匹配，識別修飾成分中情感極性關(guān)鍵詞的詞性標記及情感強度系數(shù)。在“很失望”這個短語定為較高的負面強度，例如-0.8(假設(shè)-1表示極度負面，0表示中性，1表示極度正面)。[0047]步驟S225,根據(jù)所述情感強度系數(shù)在所述語法修飾成分集合中的分布密度，計算所述語義片段單元的情感極性值，所述情感極性值為正向情感、負向情感或中性的量化評[0048]在這個例子中，由于只有一個情感極性關(guān)鍵詞且強度較高，該語義片段單元的情感極性值為負向情感，量化評分為-0.8,表示用戶對這款手機的拍照功能存在明顯的負面態(tài)度。[0049]步驟S226,將所述增強上下文關(guān)聯(lián)向量按詞匯單元順序展開為二維張量，并在所述二維張量的行列索引位置嵌入所述語法依存樹結(jié)構(gòu)中對應(yīng)詞匯單元的依存關(guān)系類型編位置嵌入表示主謂關(guān)系的編碼。在二維張量的每個詞匯單元位置拼接情感極性值的歸一化標量，生成包含上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的三維語義特征張量。在這個例子中，每個詞匯單元位置除了原本的上下文關(guān)聯(lián)向量信息和語法依存關(guān)系編碼外，還增加了情感極性值的歸一化信息，例如-0.8經(jīng)過歸一化后的值。[0051]步驟S227,在所述二維張量的每個詞匯單元位置拼接所述情感極性值的歸一化標量，生成包含上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的三維語義特征張量，對所述三維語義特征張量進行通道維度壓縮和空間維度池化操作，消除所述三維語義特征張量中的冗余噪聲數(shù)據(jù)，生成降維后的稠密語義特征矩陣。[0052]在這個過程中，通過特定的算法對三維語義特征張量中的數(shù)據(jù)進行處理，去除一些對語義表達貢獻較小或者重復的信息，得到一個更為緊湊、有效的稠密語義特征矩陣。[0053]步驟S228,將所述稠密語義特征矩陣與歷史會話數(shù)據(jù)中相鄰語義片段單元的特征矩陣進行時間步對齊拼接，注入位置編碼向量以標記所述語義片段單元在完整會話中的時序位置，基于所述時序位置對拼接后的特征矩陣進行滑動窗口歸一化處理，平衡不同時間步的語義片段單元對所述多維語義特征矩陣的貢獻度權(quán)重。[0054]例如，如果之前有一個語義片段單元是關(guān)于這款手機的外觀設(shè)計的，將這兩個語義片段單元的特征矩陣按照它們在會話中的先后順序進行對齊拼接。在拼接過程中注入位置編碼向量以標記該語義片段單元在完整會話中的時序位置，基于時序位置對拼接后的特征矩陣進行滑動窗口歸一化處理，平衡不同時間步的語義片段單元對多維語義特征矩陣的貢獻度權(quán)重。在這個例子中，如果關(guān)于拍照功能的語義片段單元在會話中的位置較靠后，通過滑動窗口歸一化處理，根據(jù)其位置調(diào)整它在整個多維語義特征矩陣中的權(quán)重，確保它與之前關(guān)于外觀設(shè)計的語義片段單元在對整體語義理解的貢獻上達到平衡。[0055]步驟S229,根據(jù)歸一化處理后的特征矩陣中各通道維度的方差分布，動態(tài)分配所述上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的特征融合系數(shù)，生成所述多維語義特征矩陣。[0056]例如，如果在歸一化處理后的特征矩陣中，與情感極性值相關(guān)的通道維度方差較大，說明情感極性在這個語義片段單元中的區(qū)分度較高，那么就會分配較高的特征融合系數(shù)給情感極性值；如果語法依存樹結(jié)構(gòu)相關(guān)的通道維度方差較小，說明語法結(jié)構(gòu)在這個語義片段單元中的重要性相對較低，就會分配較低的特征融合系數(shù)給語法依存樹結(jié)構(gòu)。通過這樣的動態(tài)分配，生成的多維語義特征矩陣能夠更有效地反映語義片段單元的綜合語義特征，為后續(xù)的意圖識別模型提供更準確的輸入數(shù)據(jù)。[0057]再考慮另一個電商會話中的語義片段單元“我對你們新推出的促銷活動很感興趣，感覺很劃算”。同樣地，將這個語義片段單元輸入雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，獲取前向語義傳播向量。前向語義傳播向量包含了與之前用戶在電商平臺上的瀏覽或者消費行為相關(guān)的信息，后向語義傳播向量則與可能的后續(xù)操作(如參與促銷活動)相關(guān)。拼接這兩個向量得到初始上下文關(guān)聯(lián)向量，經(jīng)過多頭自注意力加權(quán)處理得到增強上下文關(guān)聯(lián)向量。在這正面情感，情感強度系數(shù)為0.6,整個語義片段單元的情感極性值為正向情感，量化評分為0.6。按照上述流程將其轉(zhuǎn)換為包含上下文關(guān)聯(lián)向量、語法依存樹結(jié)構(gòu)及情感極性值的三維語義特征張量，經(jīng)過壓縮、池化操作得到稠密語義特征矩陣，與相鄰語義片段單元的特征矩陣進行拼接、注入位置編碼向量、進行滑動窗口歸一化處理，最后根據(jù)方差分布動態(tài)分配特征融合系數(shù)生成多維語義特征矩陣。這樣，無論是正面情感還是負面情感的語義片段單元，都能夠通過這樣一套流程準確地提取語義特征并整合到多維語義特征矩陣中，為意圖識別模型提供全面、準確的語義信息輸入。[0058]在電商服務(wù)場景中，存在各種各樣的語義片段單元，例如用戶對商品的評價、對售后服務(wù)的反饋、對物流的詢問等。通過對每個語義片段單元進行這樣詳細的特征增強處理，能夠全面、深入地挖掘語義信息，將其整合到多維語義特征矩陣中，從而提高意圖識別模型對不同語義情況的理解和處理能力，更好地為電商服務(wù)中的用戶需求識別和應(yīng)答提供支持。[0060]步驟S131,根據(jù)所述意圖類別標簽，從所述對話流程庫中篩選候選對話流節(jié)點集合，所述候選對話流節(jié)點集合中的每個節(jié)點均包含至少一個與所述意圖類別標簽關(guān)聯(lián)的應(yīng)答邏輯分支。[0061]本實施例中，假設(shè)用戶輸入的會話請求經(jīng)意圖識別后得到的意圖類別標簽為“商品售后-退換貨咨詢”,意圖置信度為0.75。首先，根據(jù)這個意圖類別標簽，從對話流程庫中篩選候選對話流節(jié)點集合。對話流程庫包含了眾多針對不同電商服務(wù)場景的對話流節(jié)點，這些節(jié)點構(gòu)建了各種可能的對話流程。對于“商品售后-退換貨咨詢”這個意圖類別標簽，候選對話流節(jié)點集合中的節(jié)點都與退換貨相關(guān)。其中一個節(jié)點可能是針對商品無損壞情況下的退換貨政策解答，包含的應(yīng)答邏輯分支有不同的退換貨時間限制、退換貨方式(如郵寄、到店等)等；另一個節(jié)點可能是針對商品有損壞情況下的退換貨流程，應(yīng)答邏輯分支涉及損壞鑒定流程、責任劃分等內(nèi)容。每個節(jié)點都至少有一個與“商品售后-退換貨咨詢”意圖類別標簽關(guān)聯(lián)的應(yīng)答邏輯分支。[0062]步驟S132,對所述候選對話流節(jié)點集合中的每個節(jié)點進行優(yōu)先級評分，所述優(yōu)先級評分的依據(jù)包括歷史會話中該節(jié)點的應(yīng)答成功率、用戶滿意度指標及當前會話上下文的一致性程度。[0063]以針對商品無損壞情況下的退換貨政策解答這個節(jié)點為例，查看其歷史會話中的應(yīng)答成功率。如果在過去的大量類似會話中，該節(jié)點能夠成功解答用戶關(guān)于無損壞商品退換貨政策的疑問，例如成功率達到80%,這就為其優(yōu)先級評分提供了一個較高的基礎(chǔ)分數(shù)。再看用戶滿意度指標，若用戶在接受這個節(jié)點的應(yīng)答后，通過后續(xù)的反饋(如評價、再次詢問等方式)顯示出較高的滿意度，比如滿意度評分為0.8(假設(shè)0-1之間評分，1為非常滿意),這也會增加其優(yōu)先級評分。同時，考慮當前會話上下文的一致性程度。如果用戶在會話當前會話上下文高度一致，因為它是針對無損壞商品的退換貨政策解答，這種高度的一致性會進一步提升其優(yōu)先級評分。[0064]對于另一個針對商品有損壞情況下的退換貨流程節(jié)點，假設(shè)其歷史應(yīng)答成功率為70%,用戶滿意度指標為0.7,由于用戶明確表示商品無損壞，與這個節(jié)點的上下文一致性程度較低，所以在優(yōu)先級評分上相對前面的節(jié)點會低一些。按照這種方式，對候選對話流節(jié)點集合中的每個節(jié)點都進行全面的優(yōu)先級評分。[0065]步驟S133,根據(jù)所述意圖置信度與所述優(yōu)先級評分的加權(quán)求和結(jié)果，從所述候選對話流節(jié)點集合中選取評分最高的節(jié)點作為所述目標對話流節(jié)點。[0066]假設(shè)針對無損壞商品退換貨政策解答節(jié)點的優(yōu)先級評分為0.8(經(jīng)過綜合計算),意圖置信度為0.75,加權(quán)求和結(jié)果為0.75*0.8=0.6;針對有損壞商品退換貨流程節(jié)點的優(yōu)先級評分為0.6,加權(quán)求和結(jié)果為0.75*0.6=0.45。由于0.6大于0.45,所以選取針對無損壞商品退換貨政策解答這個節(jié)點作為目標對話流節(jié)點。[0067]步驟S134,若所述目標對話流節(jié)點包含多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑，則根據(jù)當前會話的上下文依賴特征，動態(tài)調(diào)整所述跳轉(zhuǎn)路徑中后續(xù)節(jié)點的觸發(fā)條件閾值。[0068]如果這個目標對話流節(jié)點包含多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑，例如在解答了退換貨政策中的退換貨時間限制后，下一個可能的跳轉(zhuǎn)節(jié)點是關(guān)于退換貨的費用承擔問題。此時，根據(jù)當前會話的上下文依賴特征來動態(tài)調(diào)整跳轉(zhuǎn)路徑中后續(xù)節(jié)點的觸發(fā)條件閾值。假設(shè)在用戶的會話中提到“我是你們的高級會員，是不是有特殊的退換貨政策”,這個新增的語義特征表明用戶的會員身份可能會影響退換貨政策，那么就可以降低關(guān)于高級會員特殊退換貨政策相關(guān)節(jié)點的觸發(fā)條件閾值，使其更容易被觸發(fā)，以便在后續(xù)的對話中能夠及時提供與用戶身份相關(guān)的退換貨信息。[0069]步驟S135,當檢測到用戶會話請求中新增語義特征與當前目標對話流節(jié)點不匹配時，觸發(fā)對話流回溯機制，重新執(zhí)行所述根據(jù)所述意圖類別標簽和意圖置信度，從預設(shè)的對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點的步驟，以匹配新的目標對話流節(jié)點。[0070]例如，在解答無損壞商品退換貨政策的過程中，用戶突然說“其實我這個商品是在你們的促銷活動中買的，有一些特殊的優(yōu)惠券使用情況，這會不會影響退換貨”,這個新增語義特征與當前的無損壞商品退換貨政策解答節(jié)點不匹配，因為之前的節(jié)點沒有考慮促銷活動中的優(yōu)惠券使用對退換貨的影響。此時，觸發(fā)對話流回溯機制，重新根據(jù)新的意圖類別標簽(可能變?yōu)椤吧唐肥酆?促銷活動中的退換貨咨詢”)和意圖置信度(重新計算或者根據(jù)之前的結(jié)果進行調(diào)整),從對話流程庫中篩選新的候選對話流節(jié)點集合，可能包含專門針對促銷活動中退換貨與優(yōu)惠券使用關(guān)系的節(jié)點，然后按照上述的優(yōu)先級評分、加權(quán)求和等步驟，重新匹配新的目標對話流節(jié)點，以確保對話能夠準確地響應(yīng)用戶的需求。[0071]再比如，用戶的初始意圖類別標簽被識別為“商品咨詢-產(chǎn)品功能了解”,意圖置信度為0.8.從對話流程庫中篩選出的候選對話流節(jié)點集合可能包括針對不同類型商品功能介紹的節(jié)點，如電子產(chǎn)品功能介紹節(jié)點、服裝產(chǎn)品功能介紹節(jié)點等。對于電子產(chǎn)品功能介紹節(jié)點，其歷史會話中的應(yīng)答成功率為75%,用戶滿意度指標為0.7,若用戶詢問的是手機產(chǎn)品功能且當前會話中提到了手機的特定型號，這個節(jié)點與當前會話上下文的一致性程度較高，綜合計算其優(yōu)先級評分。對于服裝產(chǎn)品功能介紹節(jié)點，根據(jù)其歷史數(shù)據(jù)計算相應(yīng)的應(yīng)答成功率、用戶滿意度指標，并考慮與當前會話上下文的一致性程度來進行優(yōu)先級評分。根據(jù)意圖置信度與優(yōu)先級評分的加權(quán)求和結(jié)果，選取評分最高的節(jié)點作為目標對話流節(jié)點。如果這個目標對話流節(jié)點包含多輪對話跳轉(zhuǎn)路徑，例如在介紹了手機的基本功能后，下一個跳轉(zhuǎn)節(jié)點可能是關(guān)于手機的高級功能或者配件功能，根據(jù)用戶會話中的其他語義特征，如提到了對拍照功能的關(guān)注，就可以調(diào)整關(guān)于手機拍照功能相關(guān)節(jié)點的觸發(fā)條件閾值，使其更容易被觸發(fā)。如果在對話過程中用戶提到“我想知道這個手機在國外能不能使用”,這個新增語義特征與當前目標對話流節(jié)點不匹配，觸發(fā)對話流回溯機制，重新匹配目標對話流節(jié)點以適應(yīng)新的用戶需求。[0072]在電商服務(wù)場景中，這種根據(jù)意圖類別標簽和意圖置信度從預設(shè)的對話流程庫中匹配目標對話流節(jié)點的方式，能夠有效地根據(jù)用戶的意圖和對話的上下文情況，準確地選擇合適的對話流節(jié)點，并且能夠根據(jù)對話的進展動態(tài)調(diào)整，以確保對話的連貫性和準確性，提高用戶的體驗和服務(wù)的效率。[0074]步驟S141,解析所述目標對話流節(jié)點中的應(yīng)答邏輯規(guī)則，確定應(yīng)答內(nèi)容的結(jié)構(gòu)化模板，所述結(jié)構(gòu)化模板包括固定文本字段及可變參數(shù)插槽。[0075]本實施例中，當確定了目標對話流節(jié)點后，例如在之前提到的“商品售后-退換貨咨詢”場景下，目標對話流節(jié)點為針對無損壞商品退換貨政策解答的節(jié)點。[0076]這個目標對話流節(jié)點的應(yīng)答邏輯規(guī)則包含一個結(jié)構(gòu)化模板。固定文本字段可能是“尊敬的顧客，關(guān)于您咨詢的無損壞商品退換貨政策如下：”,這部分文本是相對固定的，用于在應(yīng)答的開頭部分給用戶一個明確的回應(yīng)引導。可變參數(shù)插槽則是與具體的退換貨政策相關(guān)的內(nèi)容，例如退換貨的時間限制、退換貨的方式(郵寄、到店等)等。[0077]步驟S142,從當前會話的上下文依賴特征中提取與所述可變參數(shù)插槽對應(yīng)的填充數(shù)據(jù)，所述填充數(shù)據(jù)包括用戶歷史行為偏好、實時會話環(huán)境參數(shù)及外部數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果。[0078]用戶歷史行為偏好方面，如果從用戶的歷史購買記錄中發(fā)現(xiàn)用戶經(jīng)常選擇郵寄的方式接收商品，這可能會影響退換貨方式的推薦。實時會話環(huán)境參數(shù)，例如當前的物流配送情況，如果物流配送比較緊張，可能會對退換貨的時間限制產(chǎn)生影響。外部數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果，查詢電商平臺的退換貨政策數(shù)據(jù)庫，獲取到針對無損壞商品的具體退換貨時間為自購買日起7天內(nèi)，退換貨方式支持郵寄和到店兩種方式。[0079]步驟S143,將所述填充數(shù)據(jù)注入所述結(jié)構(gòu)化模板，生成初始應(yīng)答文本，并通過自然語言生成模型對所述初始應(yīng)答文本進行流暢度優(yōu)化，生成所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容。您咨詢的無損壞商品退換貨政策如下：自您購買日起7天內(nèi)可以進行退換貨，退換貨方式支持郵寄和到店兩種方式，根據(jù)您的歷史購買習慣，郵寄可能是您比較熟悉的方式?！比缓笸ㄟ^自然語言生成模型對這個初始應(yīng)答文本進行流暢度優(yōu)化。這個模型可能會調(diào)整句子的結(jié)[0081]步驟S144,對所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行多模態(tài)轉(zhuǎn)換處理，生成包含文本、語音及可視化元素的復合響應(yīng)數(shù)據(jù)流。[0082]例如，對這個動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行多模態(tài)轉(zhuǎn)換處理。將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)換成語音信息，語音可以采用親切、專業(yè)的語音風格進行播報。同時，在電商客服界面上添加可視化元素，例如顯示一個退換貨流程的動畫演示，或者在地圖上標注出可以到店退換貨的店鋪位置等，生成包含文本、語音及可視化元素的復合響應(yīng)數(shù)據(jù)流。[0083]步驟S145,在發(fā)送所述響應(yīng)數(shù)據(jù)流前，通過沙盒環(huán)境模擬用戶對所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容的潛在反饋路徑，并根據(jù)模擬結(jié)果調(diào)整所述應(yīng)答邏輯規(guī)則中的參數(shù)插槽優(yōu)先級。[0084]例如，模擬用戶可能會進一步詢問郵寄的費用由誰承擔，或者到店退換貨是否需要提前預約等。如果模擬結(jié)果顯示用戶詢問郵寄費用的可能性較高，就調(diào)整應(yīng)答邏輯規(guī)則中的參數(shù)插槽優(yōu)先級，將關(guān)于郵寄費用的說明提前到更重要的位置，以便在后續(xù)可能的對話中能夠更及時準確地回應(yīng)用戶的需求。[0086]步驟S151,從所述反饋行為數(shù)據(jù)中提取交互有效性指標，所述交互有效性指標包括用戶響應(yīng)延遲時長、后續(xù)會話請求的意圖一致性及人工復核標注的糾正標簽。[0087]例如，用戶響應(yīng)延遲時長方面，如果用戶在收到答復后的1分鐘內(nèi)就回復了，這是一個較短的響應(yīng)延遲時長，通常表示用戶對答復比較關(guān)注并且可能比較滿意。后續(xù)會話請求的意圖一致性方面，如果用戶回復“好的，那我選擇郵寄的方式退換貨，具體怎么操作呢?”,這個后續(xù)會話請求與之前的退換貨咨詢意圖是一致的，沒有出現(xiàn)新的意圖。人工復核標注的糾正標簽方面，假設(shè)沒有人工復核發(fā)現(xiàn)需要糾正的內(nèi)容，即沒有糾正標簽。[0088]步驟S152,根據(jù)所述交互有效性指標計算所述意圖識別模型在當前會話中的意圖判定誤差值，所述意圖判定誤差值與用戶實際需求同模型輸出意圖之間的偏離程度成正相[0089]由于用戶響應(yīng)延遲時長短、后續(xù)會話請求意圖一致且無糾正標簽，這個誤差值較低。這個意圖判定誤差值與用戶實際需求同模型輸出意圖之間的偏離程度成正相關(guān)，在這種情況下，模型輸出的“商品售后-退換貨咨詢”意圖與用戶實際需求高度匹配，所以誤差值接近0。[0090]步驟S153,采用增量學習算法將所述誤差值反饋至所述意圖識別模型的參數(shù)調(diào)整層，動態(tài)更新所述意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重。[0091]例如，采用增量學習算法將這個誤差值反饋至意圖識別模型的參數(shù)調(diào)整層，動態(tài)更新“商品售后-退換貨咨詢”這個意圖類別標簽對應(yīng)的關(guān)聯(lián)權(quán)重。例如，在模型中對于與后-退換貨咨詢”意圖之間的關(guān)聯(lián)權(quán)重可能會得到微調(diào)，進一步加強它們之間的聯(lián)系。[0092]步驟S154,在檢測到同一意圖類別標簽的累計誤差值超過預設(shè)誤差值時，觸發(fā)所述意圖識別模型的局部再訓練流程，使用新增會話數(shù)據(jù)重新優(yōu)化所述多維語義特征矩陣的映射關(guān)系。[0093]假設(shè)在多次退換貨咨詢的會話中，某一次因為對特殊商品(如定制商品)的退換貨政策理解錯誤，導致意圖判定誤差值較大，當這些與“商品售后-退換貨咨詢”相關(guān)的累計誤差值超過預設(shè)誤差值時，就會觸發(fā)局部再訓練流程。使用新增會話數(shù)據(jù)重新優(yōu)化多維語義特征矩陣的映射關(guān)系。新增會話數(shù)據(jù)可能包括更多關(guān)于特殊商品退換貨的會話記錄，重新分析這些會話中的語義特征與意圖之間的關(guān)系，調(diào)整多維語義特征矩陣中的特征融合系[0094]步驟S155,將更新后的意圖識別模型部署至影子系統(tǒng)，通過對比新舊意圖識別模型在測試數(shù)據(jù)集上的意圖識別準確率，確定是否將更新后的意圖識別模型切換至對應(yīng)的業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)境。[0095]例如，在影子系統(tǒng)中，通過對比新舊意圖識別模型在測試數(shù)據(jù)集上的意圖識別準確率。測試數(shù)據(jù)集包含了大量的電商服務(wù)會話樣本，包括商品咨詢、售后服務(wù)等各種類型的會話。如果新模型在測試數(shù)據(jù)集上的意圖識別準確率高于舊模型，例如舊模型的準確率為80%,新模型的準確率為85%,就確定將更新后的意圖識別模型切換至對應(yīng)的業(yè)務(wù)生產(chǎn)環(huán)境，從而提高模型在處理同類會話請求時的語義映射精度，更好地為電商服務(wù)中的用戶需求識別提供支持。[0096]在電商服務(wù)場景下，這種基于目標對話流節(jié)點生成動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容以及根據(jù)反饋行為數(shù)據(jù)更新意圖識別模型的過程，能夠不斷優(yōu)化服務(wù)的準確性和用戶體驗，提高電商服務(wù)系統(tǒng)在處理用戶會話時的有效性和適應(yīng)性。[0098]步驟S310,實時監(jiān)測用戶會話請求中的異常語義模式，所述異常語義模式包括高頻重復查詢、語義邏輯沖突及敏感關(guān)鍵詞組合。[0099]本實施例中，電商服務(wù)的會話交互過程中，可以實時監(jiān)測用戶會話請求中的異常語義模式。例如，高頻重復查詢方面，如果用戶多次詢問“我買的這個手機的保修政策是什么”,在短時間內(nèi)(如5分鐘內(nèi))重復詢問了3次以上，這就構(gòu)成了高頻重復查詢的異常語義模式。語義邏輯沖突方面，用戶說“我想購買這個商品，但是種既不想花錢又不想用優(yōu)惠券就購買商品的表述存在語義邏輯沖突。敏感關(guān)鍵詞組合方[0100]步驟S320,當識別到所述異常語義模式時，觸發(fā)風險處置方案，所述風險處置方案包括切換至人工客服介入、注入驗證問答流程及限制會話響應(yīng)頻率。[0101]例如，對于高頻重復查詢，如果判斷其嚴重等級為較低等級(因為可能只是用戶沒有理解或者沒有注意到之前的答復),處置策略可能是注入驗證問答流程。對于語義邏輯沖突這種較嚴重的異常(可能暗示用戶存在惡意或者不合理的要求),可能會觸發(fā)切換至人工客服介入。對于包含敏感關(guān)鍵詞組合這種嚴重等級較高的情況，除了切換人工客服介入，還可能限制會話響應(yīng)頻率，例如限制用戶在10分鐘內(nèi)只能發(fā)送一條消息，以防止可能的惡意行為或風險進一步擴大。[0102]步驟S330,記錄所述異常語義模式的處理過程，生成風險處置案例庫，用于優(yōu)化所述意圖識別模型對異常語義的識別邊界及所述對話流程庫中的風險響應(yīng)節(jié)點。[0104]步驟S321,根據(jù)異常語義模式的類型及嚴重等級，從預設(shè)的處置策略集中選擇匹配的處置動作組合。[0105]以高頻重復查詢?yōu)槔?，根?jù)其類型(查詢重復)和嚴重等級(低),從預設(shè)的處置策略集中選擇匹配的處置動作組合。在這種情況下，處置策略集中可能規(guī)定對于低嚴重等級的高頻重復查詢，采用注入驗證問答流程的處置動作。這個驗證問答流程會根據(jù)用戶的歷史行為相關(guān)信息動態(tài)生成驗證問題。假設(shè)用戶之前購買過手機，并且詢問過手機的配件問題，那么動態(tài)生成的驗證問題可能是“您之前詢問過我們手機的配件問題，您還記得是哪個配件嗎?”根據(jù)用戶回答的準確性調(diào)整會話信任評分。如果用戶回答正確，將會話信任評分提高，例如從初始的0.5提高到0.6,表示用戶可能是正常的、只是有些疑惑的用戶；如果用[0106]步驟S322,在執(zhí)行人工客服切換前，通過所述意圖識別模型對當前會話進行意圖再確認，若再確認后的意圖類別標簽與初始類別標簽不一致，則重新匹配目標對話流節(jié)點。[0107]在執(zhí)行人工客服切換這種處置動作前，例如對于語義邏輯沖突的情況，通過意圖識別模型對當前會話進行意圖再確認。假設(shè)用戶最初的意圖類別標簽被識別為“商品購買特殊購買需求”(這里特殊購買需求是指既不想花錢也不想用優(yōu)惠券購買商品這種不合理需求),通過意圖識別模型再次分析會話內(nèi)容，可能會發(fā)現(xiàn)用戶真正的意圖是想要了解是否有其他優(yōu)惠方式或者是否有贈品等情況，再確認后的意圖類別標簽變?yōu)椤吧唐焚徺I-優(yōu)惠方式咨詢”。由于再確認后的意圖類別標簽與初始類別標簽不一致，則重新匹配目標對話流節(jié)點。重新匹配的目標對話流節(jié)點可能是針對商品優(yōu)惠方式解答的節(jié)點，這個節(jié)點包含了各種可能的優(yōu)惠方式(如滿減、贈品等)的應(yīng)答邏輯規(guī)則。[0108]步驟S323,在注入驗證問答流程時，動態(tài)生成與用戶歷史行為相關(guān)的驗證問題，并根據(jù)用戶回答的準確性調(diào)整會話信任評分。[0109]步驟S324,當會話信任評分低于設(shè)定信任評分時，對后續(xù)會話請求啟用增強審查方案，所述增強審查方案包括實時語義特征脫敏處理及應(yīng)答內(nèi)容的人工復核延遲。[0110]在注入驗證問答流程時，如前面提到的根據(jù)用戶歷史行為生成驗證問題后，根據(jù)用戶回答的準確性調(diào)整會話信任評分。再以另一個例子來說，如果用戶歷史上購買過衣服并且詢問過衣服的材質(zhì)，動態(tài)生成的驗證問題是“您之前購買的衣服是什么材質(zhì)的呢?”如果用戶回答正確，將會話信任評分從0.5提高到0.6。當會話信任評分低于設(shè)定信任評分(假設(shè)設(shè)定信任評分為0.5)時，對后續(xù)會話請求啟用增強審查方案。例如，如果用戶的會話信任評分降為0.4,對于后續(xù)用戶的會話請求，如“我想看看其他商品”,啟用實時語義特征脫敏處理，即將一些可能涉及隱私或者敏感的語義特征(如用戶的瀏覽歷史中的部分隱私相關(guān)信息)進行處理，避免在處理過程中過度使用這些信息。同時，對應(yīng)答內(nèi)容進行人工復核延遲，即將客服自動生成的應(yīng)答內(nèi)容先不立即發(fā)送給用戶，而是等待人工進行復核，確保應(yīng)答內(nèi)容的準確性和安全性。[0111]步驟S325,在風險處置協(xié)議執(zhí)行完成后，向用戶返回處置結(jié)果通知，并采集用戶對處置過程的滿意度反饋以優(yōu)化所述處置策略集的優(yōu)先級配置。[0112]在風險處置協(xié)議執(zhí)行完成后，向用戶返回處置結(jié)果通知。例如，如果是注入驗證問答流程并且用戶通過了驗證，向用戶發(fā)送通知“尊敬的用戶，您已通過我們的驗證流程，我您的問題較為復雜，我們已為您轉(zhuǎn)接人工客服，請您耐心等待?！辈⑶也杉脩魧μ幹眠^程的滿意度反饋以優(yōu)化處置策略集的優(yōu)先級配置。如果用戶回復“我對這個驗證流程很滿意，感覺很合理”,那么在處置策略集中，對于類似情況的注入驗證問答流程的優(yōu)先級可能會提高；如果用戶表示不滿，如“我覺得你們轉(zhuǎn)接人工客服處置策略進行優(yōu)化，例如調(diào)整轉(zhuǎn)接的流程或者資源分配，以提高用戶的滿意度。同時，記錄異常語義模式的處理過程，生成風險處置案例庫。在這個風險處置案例庫中，包含了各種異常語義模式(高頻重復查詢、語義邏輯沖突、敏感關(guān)鍵詞組合)的處理細節(jié)，如異常語義模式的具體內(nèi)容、觸發(fā)的處置方案、用戶的反饋等。這個風險處置案例庫用于優(yōu)化意圖識別模型對異常語義的識別邊界，例如通過分析大量的高頻重復查詢案例，調(diào)整意圖識別模型對于查詢頻率的判斷閾值，使其更準確地識別異常情況。同時也用于優(yōu)化對話流程庫中的風險響應(yīng)節(jié)點，例如根據(jù)用戶對人工客服轉(zhuǎn)接的滿意度反饋，調(diào)整對話流程庫中人工客服轉(zhuǎn)接節(jié)點的應(yīng)答邏輯規(guī)則，提高整個電商服務(wù)系統(tǒng)應(yīng)對異常情況的能力。[0114]步驟S410,對所述動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行可解釋性標注，生成應(yīng)答決策鏈路報告，所述應(yīng)答決策鏈路報告包含意圖識別依據(jù)、對話流節(jié)點選擇邏輯及填充數(shù)據(jù)來源。[0115]步驟S420,當用戶發(fā)起申訴請求時，從所述應(yīng)答決策鏈路報告中提取相關(guān)證據(jù)鏈，生成自動化申訴響應(yīng)內(nèi)容。[0116]步驟S430,通過所述申訴響應(yīng)內(nèi)容與用戶的實際申訴語義進行匹配度分析，動態(tài)調(diào)整所述可解釋性標注的詳細程度及呈現(xiàn)方式。[0118]步驟S411,記錄所述意圖識別模型在處理當前會話請求時各語義片段單元的注意力權(quán)重分布。[0119]步驟S412,提取所述目標對話流節(jié)點被選中的優(yōu)先級評分計算細節(jié)，包括候選節(jié)點的權(quán)重分配及上下文一致性校驗結(jié)果。[0120]步驟S413,追蹤所述填充數(shù)據(jù)從外部數(shù)據(jù)庫查詢到注入應(yīng)答模板的全鏈路日志，標記數(shù)據(jù)來源的真實性及有效性。[0121]步驟S414,將所述注意力權(quán)重分布、優(yōu)先級評分計算細節(jié)及數(shù)據(jù)鏈路日志整合為結(jié)構(gòu)化報告，并通過可視化圖表展示關(guān)鍵決策路徑。[0122]步驟S415,對所述結(jié)構(gòu)化報告進行隱私合規(guī)檢查，過濾關(guān)于用戶個人身份信息的敏感內(nèi)容。[0123]本實施例中，在電商服務(wù)中，當生成了動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容后，例如在之前提到的“商品售后-退換貨咨詢”場景下的應(yīng)答內(nèi)容。對這個動態(tài)應(yīng)答內(nèi)容進行可解釋性標注以生成應(yīng)答決策鏈路報告。首先，記錄意圖識別模型在處理當前會話請求時各語義片段單元的注意力權(quán)重分布。對于用戶的會話請求“我買的這件衣服沒有任何問題，就是尺碼不合適，我想語義片段單元會被賦予不同的注意力權(quán)重。假設(shè)“尺碼不合適”這個語義片段單元被賦予了較高的注意力權(quán)重，因為它是與退換貨政策緊密相關(guān)的關(guān)鍵信息，而“沒有任何問題”這個語義片段單元的注意力權(quán)重相對較低。[0124]接著，提取目標對話流節(jié)點被選中的優(yōu)先級評分計算細節(jié)。在眾多候選對話流節(jié)點中，如針對無損壞商品退換貨政策解答節(jié)點被選中。其優(yōu)先級評分計算細節(jié)包括候選節(jié)點的權(quán)重分配及上下文一致性校驗結(jié)果。對于候選節(jié)點權(quán)重分配方面，可能是基于歷史會話中的應(yīng)答成功率、用戶滿意度指標等因素賦予不同的權(quán)重。例如，這個無損壞商品退換貨政策解答節(jié)點，由于其歷史應(yīng)答成功率較高(假設(shè)為80%),被賦予了較高的權(quán)重。上下文一致性校驗結(jié)果方面，因為用戶明確提到衣服無損壞只是尺碼不合適，與這個節(jié)點的退換貨政策針對無損壞商品的情況高度一致，這一因素也在優(yōu)先級評分計算中起到了重要作用。[0125]然后，追蹤填充數(shù)據(jù)從外部數(shù)據(jù)庫查詢到注入應(yīng)答模板的全鏈路日志。在這個例子中，填充數(shù)據(jù)包括退換貨的時間限制、退換貨的方式等信息。從外部數(shù)據(jù)庫查詢到這些信息后，將其注入應(yīng)答模板。全鏈路日志記錄了從數(shù)據(jù)庫查詢的具體操作，例如查詢的SQL語認數(shù)據(jù)庫中的退換貨政策數(shù)據(jù)是由電商平臺官方制定并定期更新的，所以數(shù)據(jù)來源是真實有效的。[0126]將這些注意力權(quán)重分布、優(yōu)先級評分計算細節(jié)及數(shù)據(jù)鏈路日志整合為結(jié)構(gòu)化報告。這個結(jié)構(gòu)化報告以一種清晰、有條理的方式呈現(xiàn)所有相關(guān)信息。并且通過可視化圖表展示關(guān)鍵決策路徑，例如用柱狀圖展示不同語義片段單元的注意力權(quán)重，用折線圖展示候選節(jié)點的優(yōu)先級評分隨不同因素(如歷史應(yīng)答成功率、用戶滿意度)的變化情況，用流程圖展示填充數(shù)據(jù)從查詢到注入應(yīng)答模板的過程。最后，對這個結(jié)構(gòu)化報告進行隱私合規(guī)檢查，過濾關(guān)于用戶個人身份信息的敏感內(nèi)容。在這個過程中，檢查報告中是否包含用戶的姓名、身份證號、銀行卡號等敏感信息，如果有則進行刪除或者匿名化處理。[0127]當用戶發(fā)起申訴請求時，例如用戶申訴說“你們給我的退換貨答復不符合我的預期，我覺得還有其他情況沒有考慮到”。從之前生成的應(yīng)答決策鏈路報告中提取相關(guān)證據(jù)鏈，生成自動化申訴響應(yīng)內(nèi)容。從報告中的意圖識別依據(jù)部分，可以查看模型是如何理解用戶的初始請求的，是否存在誤解。從對話流節(jié)點選擇邏輯部分，確定是否選擇了正確的對話流節(jié)點來回答用戶的問題。從填充數(shù)據(jù)來源部分，檢查提供的退換貨政策等填充數(shù)據(jù)是否商品退換貨政策解答節(jié)點，我們查詢了官方數(shù)據(jù)庫獲取的退換貨時間為自購買日起7天內(nèi)，退換貨方式支持郵寄和到店兩種方式，這些信息都是準確有效的。如果您