智能客服应答的方法及装置、电子设备、存储介质与流程

2021-01-28 15:01:59|

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本申请涉及人机交互技术领域，特别是涉及智能客服应答的方法及装置、电子设备、存储介质。

背景技术：

随着科技的快速发展，智能客服的应用场景越来越广泛，在银行、通信、电商、餐馆等多个行业都有采用智能客服来服务，不少企业选择优先使用智能客服服务，甚至取消人工服务，给企业节省了很大的人工成本。但是，实际上，智能客服也遭到很多人的吐槽，吐槽声主要集中于智能客服采用一问一答的对话形式，即智能客服在对话过程中不能联系上下文，只能针对用户当前提出的问题信息匹配出相应的答复信息。由于用户当前提出的问题信息可能无法得出相匹配的答复信息，或者仅根据用户当前提出的问题信息可能得到较多的答复信息，不能起到针对性答复的效果，即答复的准确性较低，往往不能真正解决用户的问题；再者用户得到的是机械化固定句式的回答，导致用户体验不佳。

技术实现要素：

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的智能客服应答的方法及装置、电子设备、存储介质，包括：

一种智能客服应答的方法，应用于部署于门户系统的智能客服服务平台，所述智能客服服务平台提供的服务接口预先注册到所述门户系统的统一服务网关并发布；所述方法包括：

响应于登陆所述门户系统的用户通过所述统一服务网关发送的调用所述服务接口的请求，启动智能客服服务；

接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集；

对所述第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据；

将所述第一槽位数据填充到所述槽位集中；

当所述槽位集的槽位数据填充完整时，则依据所述第一目标消息确定第一知识库；

从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息，并输出所述第一应答消息。

可选地，所述方法还包括：

当所述槽位集存在缺失槽位数据时，则依据所述缺失槽位数据生成第一问询消息；

接收针对所述第一问询消息的第二交互消息，并对所述第二交互消息进行预处理，得到第二目标消息和第二槽位数据；

将所述第二槽位数据填充到所述槽位集中，以及将所述第二目标消息合并到所述第一目标消息中。

可选地，所述接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集的步骤，包括：

接收第一交互消息，并对所述第一交互消息进行语义识别获取第一会话意图；

依据所述第一会话意图确定对应的槽位集。

可选地，所述对所述第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据的步骤，包括：

对所述第一交互消息进行繁简转换、分词、词性识别和命名实体识别中的至少一项，得到第一目标消息；

解析所述第一目标消息，得到对应的第一槽位数据。

可选地，所述第一知识库中包含目标消息和对应的应答消息，所述从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息的步骤，包括：

计算所述第一目标消息与所述第一知识库中的目标消息的相似度；

将所述相似度最大且大于预设阈值的目标消息对应的应答消息确定为第一应答消息。

可选地，所述第一交互消息包括语音消息，所述接收第一交互消息的步骤，还包括：

采用语音识别模型识别所述语音消息，得到对应的文本消息，并显示所述文本消息。

可选地，所述从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息，并输出所述第一应答消息的步骤还包括：

将所述第一应答消息通过自然语言生成模型处理后输出并显示。

一种智能客服应答的装置，应用于部署于门户系统的智能客服服务平台，所述智能客服服务平台提供的服务接口预先注册到所述门户系统的统一服务网关并发布；所述装置包括：

启动服务模块，用于响应于登陆所述门户系统的用户通过所述统一服务网关发送的调用所述服务接口的请求，启动智能客服服务；

第一接收模块，用于接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集；

第一处理模块，用于对所述第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据；

第一填充模块，用于将所述第一槽位数据填充到所述槽位集中；

知识库确定模块，用于当所述槽位集的槽位数据填充完整时，则依据所述第一目标消息确定第一知识库；

消息应答模块，用于从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息，并输出所述第一应答消息。

可选地，所述装置还包括：

问询消息生成模块，用于当所述槽位集存在缺失槽位数据时，则依据所述缺失槽位数据生成第一问询消息；

第二接收模块，用于接收针对所述第一问询消息的第二交互消息，并对所述第二交互消息进行预处理，得到第二目标消息和第二槽位数据；

第二填充模块，用于将所述第二槽位数据填充到所述槽位集中，以及将所述第二目标消息合并到所述第一目标消息中。

可选地，所述第一接收模块包括：

语义识别子模块，用于接收第一交互消息，并对所述第一交互消息进行语义识别获取第一会话意图；

槽位集确定子模块，用于依据所述第一会话意图确定对应的槽位集。

可选地，所述第一处理模块包括：

预处理子模块，用于对所述第一交互消息进行繁简转换、分词、词性识别和命名实体识别中的至少一项，得到第一目标消息；

解析子模块，用于解析所述第一目标消息，得到对应的第一槽位数据。

可选地，所述消息应答模块包括：

相似度计算子模块，用于计算所述第一目标消息与所述第一知识库中的目标消息的相似度；

应答消息确定子模块，用于将所述相似度最大且大于预设阈值的目标消息对应的应答消息确定为第一应答消息。

可选地，所述第一交互消息包括语音消息，所述第一接收模块还包括：

语音识别子模块，用于采用语音识别模型识别所述语音消息，得到对应的文本消息，并显示所述文本消息。

可选地，所述消息应答模块还包括：

自然语言生成子模块，用于将所述第一应答消息通过自然语言生成模型处理后输出并显示。

一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。

本申请具有以下优点：

在本申请的实施例中，通过响应于登陆所述门户系统的用户通过所述统一服务网关发送的调用所述服务接口的请求，启动智能客服服务；接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集；对所述第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据；将所述第一槽位数据填充到所述槽位集中；当所述槽位集的槽位数据填充完整时，则依据所述第一目标消息确定第一知识库；从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息。从而确保应答消息的准确性；并且在槽位集未填充完整时，依据槽位集的缺失槽位对用户进行提问，以实现多轮对话。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对本申请的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请的一种智能客服应答的方法的步骤流程图；

图2为本申请的一种智能客服应答的装置的结构框图。

具体实施方式

为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参照图1，示出了本申请一实施例提供的一种智能客服应答的方法的步骤流程图，该方法应用于部署于门户系统的智能客服服务平台，所述智能客服服务平台提供的服务接口预先注册到所述门户系统的统一服务网关并发布。

门户系统是指通向某类综合性互联网信息资源并提供有关信息服务的应用系统，是一种提供应用程序和信息单点访问的网页站点，它对提供给用户的复杂多样的信息和服务进行提炼，简化成一个满足用户需求和利益的单一界面，是用于集成“其他”应用、内容和流程的用户界面架构。门户系统部署有多个服务平台，其中包括用于与用户进行交互的智能客服服务平台。上述智能客服服务平台根据业务需求，将数据业务逻辑封装成api(applicationprogramminginterface，应用程序接口)服务，注册到门户系统的统一服务网关并发布。通过统一服务网关基本可以实现国内所有网络无障碍交互访问。门户系统对应的用户可以通过网关调用对应服务平台的api服务，进而实现对对应服务平台的服务功能的调用。

智能客服服务平台可集成在网页、微信公众号、网页端等对门户系统常见问题进行全天候解答，以提升整个门户系统的服务体验，延长服务时间，用户可以通过电子设备登陆相关的门户系统，电子设备可以包括智能手机、平板电脑、笔记本电脑、上网本、可穿戴电子设备、虚拟现实设备、有线和/或无线耳机、汽车中控台等，本申请实施例对此不做限制。

该方法具体可以包括：

步骤101，响应于登陆所述门户系统的用户通过所述统一服务网关发送的调用所述服务接口的请求，启动智能客服服务；

步骤102，接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集；

步骤103，对所述第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据；

步骤104，将所述第一槽位数据填充到所述槽位集中；

步骤105，当所述槽位集的槽位数据填充完整时，则依据所述第一目标消息确定第一知识库；

步骤106，从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息，并输出所述第一应答消息。

在本申请的实施例中，通过响应于登陆门户系统的用户通过统一服务网关发送的调用服务接口的请求，启动智能客服服务；接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集；对第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据；将第一槽位数据填充到槽位集中；当槽位集的槽位数据填充完整时，则依据第一目标消息确定第一知识库；从第一知识库中获取与第一目标消息对应的第一应答消息。从而确保应答消息的准确性；并且在槽位集未填充完整时，依据槽位集的缺失槽位对用户进行提问，以实现多轮对话。

下面，将对本示例性实施例中智能客服应答的方法作进一步地说明。

在步骤101中，响应于登陆所述门户系统的用户通过所述统一服务网关发送的调用所述服务接口的请求，启动智能客服服务。

本实施例中，门户系统将多个服务平台的入口集成起来，门户系统的统一服务网关发布有与智能客服服务平台提供的服务接口对应的入口，通过该入口可以向智能客服服务平台发送调用服务接口的请求。为了加强监控管理，需要对登陆门户系统的用户进行权限限定，例如，可以在门户系统的登陆界面对用户进行身份验证，只有身份验证通过的用户，才有权限登陆门户系统和调用相关的服务平台的服务功能；或者在发送调用服务接口请求的界面对用户进行身份验证，只有身份验证通过的用户，才有权限通过统一服务网关发送调用服务接口请求。

当智能服务服务平台接收到调用服务接口的请求时，启动智能客服服务。智能客服服务平台可以接收用户发送的交互信息，并针对交互信息进行答复，以解决用户咨询的相关问题。具体地，以智能手机为例，调用服务接口的请求可以是用户通过智能手机登陆门户系统后，对智能客服服务平台的服务接口对应的可视化标识进行单击或双击操作，以唤醒智能客服服务。在一可选实施例中，当智能客服服务启动后，可以在电子设备的显示屏上显示相关的智能客服服务界面。

在步骤102中，接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集。

在本实施例中，接收第一交互消息可以包括：接收用户通过语音格式输入的第一交互消息，以及接收用户通过文本格式输入的第一交互消息。智能客服接收第一交互消息后，可以对第一交互消息进行显示，具体地，在智能客服服务界面中显示第一交互消息。当第一交互消息为语音消息时，上述接收第一交互消息的步骤还包括：

采用语音识别模型识别所述语音消息，得到对应的文本消息，并显示所述文本消息。

在本示例中，可以首先根据人的语音特点建立语音识别模型，通过对输入的语音信号的分析，抽取所需的特征，来建立语音识别所需的模板，对用户所输入语音进行识别的过程即是将用户所输入语音的特征与所述模板比较的过程，最后确定与所述用户所输入语音匹配的最佳模板，从而获得语音识别的结果。具体的语音识别模型，可以采用基于神经网络的训练和识别模型。在接收到用户发送的第一交互消息为语音消息时，将语音消息输入语音识别模型，语音识别模型输出对应的文本信息，再将文本信息显示在智能客服服务界面中。可选地，还可以对用户发送的包括第一交互消息在内的交互消息对应的文字设置预设的文字背景，或者将交互消息对应的文字设置预设的字体颜色。并且，将用户发送的交互消息与智能客服答复的消息进行区别显示。该区别显示可以是采用不同的文字背景或者采用不同的字体颜色，或者是在智能客服服务界面的不同预设位置，以展示整个会话逻辑，直观易懂。

在一可选实施例中，上述步骤102还包括：

接收第一交互消息，并对所述第一交互消息进行语义识别获取第一会话意图；

依据所述第一会话意图确定对应的槽位集。

本实施例中，可以通过深度学习技术和自然语言理解技术，对第一交互消息进行识别和分析，从而获得与第一交互消息对应的第一会话意图。具体地，自然语言理解技术提供分词、词性标注、命名实体识别三大功能，支撑自然语言理解，自动分析第一交互消息中的依存句法结构信息，实现对自然语言的精准理解，获得对应的第一会话意图。根据第一会话意图确定对应的槽位集。槽位集可以是多个槽位的集合，其中，槽位是槽的填充方式，而槽可以理解为实体已明确定义的属性。例如，当第一交互消息为“预定一张明天从北京到上海的高铁票”时，进行语义识别后，获得第一会话意图为预定行程票，针对预定行程票这一会话意图对应的槽位集一般可以包括时间槽位、起点槽位、终点槽位。

在步骤103中，对所述第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据。

在实际应用中，不同的用户表达习惯不同，对于同一个问题，用户表达出的交互消息也可能存在差异，为了更加明确用户的问询意图，使得智能客服能够查找到更精准的回复，需要对交互消息进行预处理，该预处理包括：对所述第一交互消息进行繁简转换、分词、词性识别和命名实体识别中的至少一项，得到相对简洁明确的第一目标消息；解析第一目标消息，得到对应的第一槽位数据。以上述预定行程票的交互信息为例，第一交互消息为“预定一张明天从北京到上海的高铁票”，经预处理后，得到的第一目标消息为“明天、北京、上海、高铁票”，对应的第一槽位数据包括时间槽位数据(明天)、起点槽位数据(北京)和终点槽位数据(上海)、票型槽位数据(高铁票)。

在步骤104中，将所述第一槽位数据填充到所述槽位集中。

本实施例中，将解析用户第一交互消息得到的第一槽位数据填充到对应的槽位集中。例如，第一交互消息的槽位集为时间槽位、起点槽位、终点槽位；而第一槽位数据包括时间槽位数据、起点槽位数据和终点槽位数据、票型槽位数据；将时间槽位数据填充到槽位集中的时间槽位中，将起点槽位数据填充到槽位集中的起始槽位中，将终点槽位数据填充到槽位集中的终点槽位中。

在步骤105中，当所述槽位集的槽位数据填充完整时，则依据所述第一目标消息确定第一知识库。

本实施例中，当槽位集的槽位数据填充完整时，说明智能客服得到的交互消息较为完整，通过查找预设知识库可以得到唯一或有限数量的应答消息。其中预设知识库可以配置在智能客服服务平台中，预设知识库支持问答知识、文档知识和资料知识等形式的知识便捷管理。具体地，预设知识库中的各知识数据可以按照意图类别进行分类管理，不同意图类别对应不同的知识库。本实施例中，依据第一目标消息可以获知对应的意图类别，进而根据意图类别从预设知识库中找到对应的第一知识库。

在一可选实施例中，预设知识库还可以与服务器连接，利用服务器对预设知识库进行更新。具体地，服务器可以与配置信息系统连接，从配置数据库中查询配置信息，以更新预设知识库。其中，配置数据库可以为设置在配置信息系统中的配置管理数据库；或者，配置数据库可以为用户根据经验设置的用于备份配置信息的数据库。具体地说，用户可以预先根据配置信息系统中的配置管理数据库设置并存储配置数据库，服务器可以直接根据配置数据库更新预设的知识库。

进一步地，在一可选实施例中，上述步骤105还可以包括：

当所述槽位集存在缺失槽位数据时，则依据所述缺失槽位数据生成第一问询消息；

接收针对所述第一问询消息的第二交互消息，并对所述第二交互消息进行预处理，得到第二目标消息和第二槽位数据；

将所述第二槽位数据填充到所述槽位集中，以及将所述第二目标消息合并到所述第一目标消息中。

本实施例中，当第一交互消息对应的槽位数据不能将槽位集填充完整时，可以获取槽位集中的缺失的槽位数据，并依据缺失的槽位数据生成第一问询消息，并在智能客服服务界面中显示第一问询消息；用户针对第一问询消息进行答复形成第二交互消息，智能客服服务平台接收第二交互消息后，在智能客服服务界面显示第二交互消息对应的文本，并对第二交互消息进行预处理，得到第二目标消息和第二槽位数据；预处理的方式可以采用上述针对第一交互消息预处理相同的方式，在此不再赘述。可以理解，该第二槽位数据是槽位集缺失的槽位数据；将第二槽位数据填充到槽位集中，并将第二目标消息合并到第一目标消息中，对第一目标消息进行更新，使得更新后的第一目标消息包含原始第一目标消息和第二目标消息。再对更新后的第一目标消息进行后续步骤的处理。

例如，当第一交互消息为“预定北京到上海的高铁票”，对应的第一会话意图为预定行程票，针对预定行程票这一会话意图对应的槽位集一般需要包括时间槽位、起点槽位、终点槽位。而上述第一交互信息经预处理后，得到的第一目标消息为“北京、上海、高铁票”，对应的第一槽位数据包括起点槽位数据(北京)、终点槽位数据(上海)、票型槽位数据(高铁票)。将第一槽位数据填充到槽位集中，得到的槽位集未填充完整，缺失的槽位数据为时间槽位数据；此时，智能客服服务平台生成第一问询消息，第一问询消息可以是“请确认出发时间”，用户针对第一问询消息进行答复产生第二交互消息，该第二交互消息可以是“明天”，再对第二交互消息进行预处理，可以得到第二目标消息“明天”，第二槽位数据为时间槽位数据(明天)，将第二槽位数据填充到槽位集中，此时槽位集填充完整，第一目标消息更新为“北京、上海、高铁票、明天”。需要说明的是，若槽位集缺失的槽位数据不止一个时，可以依据多个缺失的槽位数据生成一个第一问询消息，也可以依据每个缺失的槽位数据生成多个第一问询消息，多个第一问询消息可以按照预设或者随机的顺序输出显示；若依据用户的第二交互消息仍不能将槽位集填充完整，则针对缺失的槽位数据重复执行本实施例步骤，直至槽位集数据完整再继续后续步骤；或者，也可以限定本实施例步骤重复执行的次数，当次数达到预设次数时，继续后续步骤。

在步骤106中，从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息，并输出所述第一应答消息。

预设的知识库中包含目标消息和对应的应答消息，因此，与第一目标消息对应的第一知识库包含第一会话意图的目标消息和对应的应答消息。上述从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息的步骤，可以包括：

计算所述第一目标消息与所述第一知识库中的目标消息的相似度；

将所述相似度最大且大于预设阈值的目标消息对应的应答消息确定为第一应答消息。

本实施例中，可以先确定第一目标消息中每个词的词向量和权重，再根据第一目标消息中每个词的词向量和权重，得到对应的句向量；再计算第一目标消息对应的句向量和第一知识库中的目标消息对应的句向量的相似度。具体地，可以采用词向量经典模型得到第一目标消息中每个词的词向量，上述词向量经典模型可以是word2vec、glove、elmo、bert等，在本申请实施例中不做限定。在智能客服服务平台中可以预先设定各种词性对应的权重，通过分析第一目标消息中每个词的词性可以获得对应的权重。将第一目标消息中每个词的词向量与对应的权重相乘，得到赋予权重后的词向量，再将第一目标消息中所有词对应的赋予权重后的词向量进行拼接，将拼接结果确定为第一目标消息对应的句向量。在本申请实施例中，第一知识库中的目标消息对应的句向量可以为预先转换得到的；也可以按照上述获得第一目标消息对应的句向量的方法得到第一知识库中的目标消息对应的句向量。将第一目标消息对应的句向量和第一知识库中的目标消息对应的句向量通过余弦相似度匹配，得到第一目标消息与第一知识库中的目标消息的相似度值。

根据相似度值，从第一知识库中的多个目标消息中选取相似度值大于预设阈值的候选目标消息，依据候选目标消息可以确定对应的候选应答消息。在本实施例中，将相似度值最大的候选目标消息对应的候选应答消息确定为第一应答消息。在另一可选实施例中，将候选目标消息按照相似度值从高到低的顺序进行排序，选择预设数量的候选目标消息对应的候选应答消息确定为第一应答消息，该第一应答消息可以包括有限的多个候选应答消息，数量一般在三个以内。

在确定好第一应答消息后，可以在智能客服服务界面中采用文字或图片的方式显示第一应答消息。可选地，还可以在显示第一应答消息的同时通过语音播报的方式播放第一应答消息。

进一步地，在一可选实施例中，上述步骤106还可以包括：

将所述第一应答消息通过自然语言生成模型处理后输出并显示。

本实施例中，在确定好第一应答消息后，将第一应答消息通过自然语言生成模型处理后得到对应的自然语言，再将自然语言通过文本形式显示在智能客服服务界面。其中，自然语言生成模型具体可以通过语义分析，深度学习等计算技术进行建立和训练。具体地，自然语言生成模型可以是语言模型、rnn(recurrentneuralnetwork，循环神经网络)模型和seq2seq(sequencetosequence，序列到序列)模型等模型中的一个或多个的组合。将第一应答消息作为自然语言生成模型的输入，经自然语言生成模型处理，从抽象的概念层次开始，通过选择并执行一定的语义和语法规则来生成对应的自然语言文本。假设第一交互消息为“今天北京天气如何”对应的第一应答消息为“6月29日，阴、22-30℃”，将上述第一应答消息经自然语言生成模型处理后得到的文本为“今天是6月29日，北京天气以阴天为主，最高气温是30℃，最低气温是22℃”。通过自然语言生成模型处理后得到的自然语言文本结合上下文语境，使得用户可以轻松阅读和理解，用户体验更佳。

需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本申请实施例所必须的。

参照图2，示出了本申请的一种智能客服应答的装置实施例的结构框图，该装置应用于部署于门户系统的智能客服服务平台，所述智能客服服务平台提供的服务接口预先注册到所述门户系统的统一服务网关并发布；具体可以包括如下模块：

启动服务模块201，用于响应于登陆所述门户系统的用户通过所述统一服务网关发送的调用所述服务接口的请求，启动智能客服服务；

第一接收模块202，用于接收第一交互消息，并确定本轮对话的槽位集；

第一处理模块203，用于对所述第一交互消息进行预处理，得到第一目标消息和第一槽位数据；

第一填充模块204，用于将所述第一槽位数据填充到所述槽位集中；

知识库确定模块205，用于当所述槽位集的槽位数据填充完整时，则依据所述第一目标消息确定第一知识库；

消息应答模块206，用于从所述第一知识库中获取与所述第一目标消息对应的第一应答消息，并输出所述第一应答消息。

在本申请实施例的一种优选实施例中，所述装置还可以包括：

问询消息生成模块，用于当所述槽位集存在缺失槽位数据时，则依据所述缺失槽位数据生成第一问询消息；

第二接收模块，用于接收针对所述第一问询消息的第二交互消息，并对所述第二交互消息进行预处理，得到第二目标消息和第二槽位数据；

第二填充模块，用于将所述第二槽位数据填充到所述槽位集中，以及将所述第二目标消息合并到所述第一目标消息中。

在本申请实施例的一种优选实施例中，第一接收模块202可以包括：

语义识别子模块，用于接收第一交互消息，并对所述第一交互消息进行语义识别获取第一会话意图；

槽位集确定子模块，用于依据所述第一会话意图确定对应的槽位集。

在本申请实施例的一种优选实施例中，第一处理模块203可以包括：

预处理子模块，用于对所述第一交互消息进行繁简转换、分词、词性识别和命名实体识别中的至少一项，得到第一目标消息；

解析子模块，用于解析所述第一目标消息，得到对应的第一槽位数据。

在本申请实施例的一种优选实施例中，消息应答模块206可以包括：

相似度计算子模块，用于计算所述第一目标消息与所述第一知识库中的目标消息的相似度；

应答消息确定子模块，用于将所述相似度最大且大于预设阈值的目标消息对应的应答消息确定为第一应答消息。

在本申请实施例的一种优选实施例中，所述第一交互消息包括语音消息，第一接收模块202还可以包括：

语音识别子模块，用于采用语音识别模型识别所述语音消息，得到对应的文本消息，并显示所述文本消息。

在本申请实施例的一种优选实施例中，消息应答模块206还可以包括：

自然语言生成子模块，用于将所述第一应答消息通过自然语言生成模型处理后输出并显示。

对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请实施例还公开了电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的智能客服应答的方法的步骤。

本申请实施例还公开了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的智能客服应答的方法的步骤。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。

本领域内的技术人员应明白，本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上对本申请所提供的一种智能客服应答的方法、一种智能客服应答的装置、电子设备和存储介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

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