(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221014390 0.6 (22)申请日 2022.02.16 (71)申请人 平安普惠企业管理有限公司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区前湾一路1号A栋201室 (72)发明人 沈越　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 陈燕 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 40/211(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于随机状态的话术推荐 方法、 装置及电子 设备 (57)摘要 本申请公开了一种基于随机状态的话术推 荐方法、 装置及电子设备， 其中， 方法包括： 对用 户当前的语音信息进行文本转化处理， 得到语音 信息对应的第一语句； 根据第一语句查询历史对 话数据， 得到第二语句， 第二语句的发生时间早 于第一语句的发生时间， 且第二语句的发生时间 与第一语句的发生时间之间的差的绝对值最小； 对第二语句进行意愿提取， 得到第一意愿特征； 根据第一意愿特征生成第一语句的状态追踪标 签； 将第一语句、 状态追踪标签和至少一个话术 输入评分模型， 得到至少一个第一分数； 将至少 一个第一分数中的每个第一分数与 随机函数相 乘， 得到至少一个第二分数； 将至少一个第二分 数中最大的第二分数对应的话术推荐至答复设 备。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 114519094 A 2022.05.20 CN 114519094 A 1.一种基于随机状态的话 术推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 对用户当前的语音信息进行文本转 化处理， 得到所述语音信息对应的第一语句； 根据所述第一语句查询 历史对话数据， 得到第 二语句， 其中， 所述历史对话数据用于记 录所述第一语句所属的对话事件在当前时刻前所产生的对话数据， 所述第二语句的发生时 间早于所述第一语句的发生时间， 且所述第二语句的发生时间与所述第一语句的发生时间 之间的差的绝对值 最小； 对所述第二语句进行意愿提取， 得到第一 意愿特征； 根据所述第一意愿特征生成所述第一语句的状态追踪标签， 其中， 所述状态追踪标签 用于标识所述用户在说出 所述语音信息时自身的意愿方向和需求强度； 将所述第一语句、 所述状态追踪标签和至少一个话术输入评分模型， 得到至少一个第 一分数， 其中， 所述评 分模型用于对所述至少一个话术中的每个话术进 行评分， 所述至少一 个第一分数与所述至少一个话 术一一对应； 将所述至少一个第一分数中的每个第一分数与随机函数相乘， 得到至少一个第二分 数， 其中， 所述至少一个第二分数与所述至少一个第一分数一 一对应； 将所述至少一个第 二分数中最大的第 二分数对应的话术推荐至答复设备， 以使所述答 复设备根据所述推荐话 术生成答复语句对所述用户当前的语音信息进行答复。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一意愿特征生成所述第 一 语句的状态追踪标签， 包括： 获取所述第二语句对应的第一需求评分； 对所述第一语句进行意愿提取， 得到第二 意愿特征； 根据所述第 二意愿特征对所述第 一需求评分进行更新， 得到与 所述第一语句对应的第 二需求评分； 将所述第二需求评分和所述第一 意愿特征进行组合， 得到所述状态追踪标签。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述第 二意愿特征对所述第 一需 求评分进行 更新， 得到与所述第一语句对应的第二需求评分， 包括： 对所述第二 意愿特征进行编码处 理， 得到第一字符串； 获取所述第一语句所属的通话的通话参数， 并对所述通话参数中的缺失值进行补全， 得到目标参数； 将所述目标参数、 所述第一需求评分和所述第一字符串 进行拼接， 得到第二字符串； 将所述第二字符串输入逻辑回归 模型， 得到所述第二需求评分。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述对所述通话参数中的缺失值进行补 全， 得到目标参数， 包括： 将所述缺失值替换为预设的替代值， 得到所述目标参数； 或， 根据所述缺失值的数据类型， 获取所述数据类型对应的历史数据集， 将所述缺失值 替换为所述历史数据集中包括的至少一个数据值的中值， 得到所述目标参数； 或， 将所述缺失值替换为所述历史数据集中包括的至少一个数据值的均值， 得到所述 目标参数。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述随机函数如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114519094 A 2其中， x表示所述第一语句所属的话术类型， Cx表示历史对话数据中通过所述话术类型 成功成单的对话的数量， Sx表示历史对话数据中使用所述话术类型的对话的数量， a表示权 重系数， random([1， nx])为与nx相关的随机数， nx为所述第一语句的意愿特征匹配出的可用 话术的数量。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对用户当前的语音信 息进行文本转化 处理， 得到所述语音信息对应的第一语句， 包括： 获取所述语音信息的声学 特征； 根据所述声学 特征， 确定所述语音信息的方言类别； 获取所述方言类别对应的音频转置公式， 通过所述音频转置公式将所述语音信 息转化 为标准语音， 其中， 所述音频转置公式用于标识对应的方言发音与普通话发音之间的转化 特征； 根据所述标准语音， 获取 所述语音信息的拼音 文本； 根据所述 拼音文本在预设的词汇库中进行匹配， 得到所述第一语句。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述声学特征， 确定所述语音信 息的方言类别， 包括： 根据所述声学 特征确定所述语音信息的能量分布、 韵律分布、 基频和平均语声功率； 根据所述基频和所述平均语声功率， 确定所述语音信息对应的方言片区； 分别将所述能量分布和所述韵律分布进行编码， 得到能量分布向量和韵律分布向量； 将所述能量分布向量和所述韵律分布向量纵向拼接， 得到音色 分布向量； 根据所述音色分布向量在所述方言片区对应的音色库中进行匹配， 并根据匹配结果确 定所述语音信息的方言类别。 8.一种基于随机状态的话 术推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 分析模块， 用于对用户当前的语音信息进行文本转化处理， 得到所述语音信息对应的 第一语句； 查询模块， 用于根据所述第一语句查询历史对话数据， 得到第二语句， 其中， 所述历史 对话数据用于记录所述第一语句所属的对话事件在当前时刻前所产生的对话数据， 所述第 二语句的发生时间早于所述第一语句的发生时间， 且所述第二语句的发生时间与所述第一 语句的发生时间之间的差的绝对值 最小； 处理模块， 用于对所述第 二语句进行意愿提取， 得到第 一意愿特征， 根据 所述第一意愿 特征生成所述第一语句的状态追踪标签， 其中， 所述状态追踪标签用于标识所述用户在说 出所述语音信息时自身的意愿方向和需求强度； 评分模块， 用于将所述第 一语句、 所述状态追踪标签和至少一个话术输入评分模型， 得 到至少一个第一分数， 其中， 所述评分模型用于对所述至少一个话术中的每个话术进行评 分， 所述至少一个第一分数与所述至少一个话术一一对应， 并将所述至少一个第一分数中 的每个第一分数与随机函数相乘， 得到至少一个第二分数， 其中， 所述至少一个第二分数与 所述至少一个第一分数一 一对应； 推荐模块， 用于将所述至少一个第 二分数中最大的第 二分数对应的话术推荐至答复设权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114519094 A 3