交互数据处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品与流程

本技术涉及人机交互，特别是涉及一种交互数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、人工智能(artificial intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能系统可以是例如智能客服系统、语音控制系统等。

2、智能问答系统是人工智能的一种典型应用。传统的智能问答系统是基于关键词比较，得到与用户满意的答案，且均是涉及到静态数据的智能问答，当涉及到动态数据时，如何确定请求参数成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确地确定请求参数，得到与待处理交互数据对应的答案的交互数据处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供一种交互数据处理方法，所述方法包括：

3、获取待处理交互数据，并对所述待处理交互数据进行分词得到初始分词集合，并通过关键词匹配的方式，得到与所述初始分词集合对应的目标分词集合；

4、确定所述目标分词集合对应的问答对集合，并计算所述待处理交互数据与所述问答对集合中各问题的相似度，并基于所述相似度确定目标问答对；

5、当所述目标问答对中的答案为动态时，获取所述目标分词集合中各目标分词对应的参数，得到目标分词和参数对集合；

6、获取所述目标问答对中的问题的配置参数集以及调用类型，计算所述目标分词和参数对集合与所述配置参数集的交集，得到请求参数；

7、基于所述请求参数以及所述调用类型，得到目标数据；

8、通过所述目标数据替换所述目标问答对中答案中的变量，得到与所述待处理交互数据对应的答案。

9、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

10、获取样本交互数据对，所述样本交互数据对包括样本问题和样本答案；

11、对所述样本交互数据对进行第一预处理，并标记第一预处理后的样本答案的类型；

12、将第一预处理后的所述样本交互数据对存储至第一数据库中；

13、当所述样本答案的类型为动态时，配置对应的样本问题的配置参数集以及调用类型，且将所述样本答案中的动态数据通过变量替换；

14、对所述第一数据库中的样本问题进行分词处理得到样本分词，并对所述样本分词进行第二预处理；

15、将第二预处理后的所述样本分词存储至第二数据库，且当所述第二数据库中的所述样本分词涉及动态数据调用时，配置所述样本分词对应的参数。

16、在其中一个实施例中，所述通过关键词匹配的方式，得到与所述初始分词集合对应的目标分词集合，包括：

17、将所述初始分词集合中的初始分词分别与所述第二数据库中的样本分词进行匹配，得到与所述初始分词匹配成功的样本分词；

18、将匹配成功的所述样本分词作为目标分词，并基于各所述目标分词得到目标分词集合；

19、所述确定所述目标分词集合对应的问答对集合，包括：

20、通过所述目标分词集合中的所述目标分词，查询所述第一数据库，得到问答对集合。

21、在其中一个实施例中，所述基于所述相似度确定目标问答对，包括：

22、基于所述相似度对各参与匹配的所述问答对中的问题进行排序，并确定目标数量的初始问答对；

23、当所述初始问答对的最大的所述相似度大于或等于目标相似度时，将所述初始问答对作为目标问答对。

24、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

25、当所述目标问答对中的答案为静态时，将所述目标问答对中的答案，作为与所述待处理交互数据对应的答案。

26、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

27、当最大的所述相似度小于所述目标相似度时，输出所述目标数量的初始问答对中的初始问题；

28、接收针对所述初始问题的选择指令；

29、获取所述选择指令对应的所述初始问题的初始答案，将所述初始答案作为与所述待处理交互数据对应的答案。

30、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

31、当最大的所述相似度小于所述目标相似度时，输出所述待处理交互数据至待优化列表；

32、判断所述待优化列表中的待优化问题，是否为有效问题；

33、当所述待优化问题为有效问题时，对所述待优化问题进行优化，并配置所述待优化问题对应的目标答案；

34、存储优化后的所述待优化问题以及所述目标答案，并对优化后的所述待优化问题进行分词后，存储所述分词。

35、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

36、输出反馈链接；

37、通过所述反馈链接，接收针对所述待处理交互数据的反馈信息；

38、基于所述反馈信息进行业务优化。

39、第二方面，本技术还提供一种交互数据处理装置，所述装置包括：

40、关键词匹配模块，用于获取待处理交互数据，并对所述待处理交互数据进行分词得到初始分词集合，并通过关键词匹配的方式，得到与所述初始分词集合对应的目标分词集合；

41、相似度匹配模块，用于确定所述目标分词集合对应的问答对集合，并计算所述待处理交互数据与所述问答对集合中各问题的相似度，并基于所述相似度确定目标问答对；

42、参数对集合获取模块，用于当所述目标问答对中的答案为动态时，获取目标分词集合中各目标分词对应的参数，得到所述目标分词和参数对集合；

43、请求参数获取模块，用于获取所述目标问答对中的问题的配置参数集以及调用类型，计算所述目标分词和参数对集合与所述配置参数集的交集，得到请求参数；

44、目标数据获取模块，用于基于所述请求参数以及所述调用类型，得到目标数据；

45、答案生成模块，用于通过所述目标数据替换所述目标问答对中答案中的变量，得到与所述待处理交互数据对应的答案。

46、第三方面，本技术还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的任意一个实施例中的方法的步骤。

47、第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的任意一个实施例中的方法的步骤。

48、第五方面，本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的任意一个实施例中的方法的步骤。

49、上述交互数据处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，先通过关键词匹配获取到目标分词集合，然后通过目标分词集合得到问答对集合，后续通过将待处理交互数据与问答对结合中的问题的相似度计算确定目标问答对，这样通过关键词匹配和相似度比对，即自然语言处理技术可以明确用户的提问意图，从而找到目标问答对，若目标问答对中的答案为动态时，则可以基于目标分词的参数以及目标问答对中的答案的配置参数得到请求参数，这样综合关键词匹配和自然语言处理技术的优势，保证了请求参数的准确性，进而保证了基于请求参数和调用类型得到的目标数据的准确性，从而保证了待处理交互数据对应的答案的准确性。