本公开涉及一种信息处理方法、一种信息处理装置、一种构建客服对话工作流的方法、以及一种构建客服对话工作流的装置。
背景技术：
在人工客服与用户的对话中，通常对于不同的用户会有不同的解决问题的流程。如何能够使智能对话系统有效地模仿人工客服的流程，提供灵活地、人性化地客服服务，是个需要不断探索和解决的问题。
技术实现要素：
本公开的第一方面提供了一种信息处理方法。所述方法包括：获取用于客服对话的工作流，所述工作流包括按照逻辑顺序连接的多个节点，其中，所述多个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征；接收第一用户的咨询信息；提取所述咨询信息中的用户关键词；基于匹配关系获取所述多个节点关键词中与所述咨询信息中的用户关键词匹配的第一节点关键词；确定当前对话进行到所述工作流中由所第一节点关键词表征的第一节点；基于所述工作流中所述第一节点的下一节点对应的节点关键词，得到下一对话信息；以及将所述下一对话信息发送给所述第一用户。
可选地，所述获取用于客服对话的工作流包括：获取至少一个对话日志，所述对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；所述对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容；从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词；基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序，获取所述逻辑顺序；以及以所述多个节点关键词分别表征所述多个节点，按照所述逻辑顺序将所述多个节点连接得到所述工作流。
可选地，所述从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词包括：从客服发送给用户的每一个对话内容中提取出客服关键词向量，以得到至少一个客服关键词向量；从用户发送给客服的每一个对话内容中提取出用户关键词向量，以得到至少一个用户关键词向量；计算所述至少一个客服关键词向量中的每个客服关键词向量与所述至少一个用户关键词向量中的每个用户关键词向量之间的余弦距离，以得到与所述每个客服关键词向量对应的余弦距离的距离最大值；从所述至少一个客服关键词向量中选择出所述距离最大值大于预定值的余弦距离所对应的客服关键词向量作为目标关键词向量，以得到至少一个目标关键词向量；以及从所述至少一个目标关键词向量中提取出关键词，以得到所述多个节点关键词。
可选地，所述基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序，获取所述逻辑顺序包括：基于在所述至少一个对话日志中的每个对话日志中所述多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对；基于所述多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系；以及基于所述逻辑关系得到所述逻辑顺序。
可选地，所述逻辑关系包括以下至少之一：因果关系，被设置为两个节点关键词相邻且前后顺序确定；并发关系，被设置为两个节点关键词相邻且前后顺序可互换；择一关系，被设置为两个节点关键词同为另一节点关键词的上游关键词或下游关键词，并且所述两个节点关键词无前后顺序。
可选地，所述方法还包括：对于所述多个节点关键词，确定所述距离最大值对应的节点关键词和用户关键词具有所述匹配关系。
本公开的第二方面提供了一种构建客服对话工作流的方法。所述方法包括：获取至少一个对话日志，所述对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；所述对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容；从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词；基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使所述人工智能模型输出所述多个节点关键词的逻辑顺序；以及以所述多个节点关键词分别表征多个节点，按照所述逻辑顺序将所述多个节点连接得到所述工作流。
可选地，所述基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使所述人工智能模型输出所述多个节点关键词的逻辑顺序，包括训练所述人工智能模型以实现：基于在所述至少一个对话日志中的每个对话日志中所述多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对；基于所述多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系；以及基于所述逻辑关系得到所述逻辑顺序。
本公开的第三方面提供了一种信息处理装置。所述信息处理装置包括获取模块、接收模块、提取模块、匹配模块、确定模块、对话信息获得模块、以及发送模块。获取模块用于获取用于客服对话的工作流，所述工作流包括按照逻辑顺序连接的多个节点，其中，所述多个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征。接收模块用于接收第一用户的咨询信息。提取模块用于提取所述咨询信息中的用户关键词。匹配模块用于基于匹配关系获取所述多个节点关键词中与所述咨询信息中的用户关键词匹配的第一节点关键词。确定模块用于确定当前对话进行到所述工作流中由所第一节点关键词表征的第一节点。对话信息获得模块用于基于所述工作流中所述第一节点的下一节点对应的节点关键词，得到下一对话信息。发送模块用于将所述下一对话信息发送给所述第一用户。
可选地，所述获取模块包括第一获取子模块、提取子模块、第二获取子模块、以及工作流构建子模块。第一获取子模块用于获取至少一个对话日志，所述对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；所述对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容。提取子模块用于从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词。第二获取子模块用于基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序，获取所述逻辑顺序。工作流构建子模块用于以所述多个节点关键词分别表征所述多个节点，按照所述逻辑顺序将所述多个节点连接得到所述工作流。
可选地，所述提取子模块还用于首先从客服发送给用户的每一个对话内容中提取出客户关键词向量，以得到至少一个客户关键词向量，并且从用户发送给客服的每一个对话内容中提取出用户关键词向量，以得到至少一个用户关键词向量，然后计算所述至少一个客服关键词向量中的每个客服关键词向量与所述至少一个用户关键词向量中的每个用户关键词向量之间的余弦距离，以得到与所述每个客服关键词向量对应的余弦距离的距离最大值，接着从所述至少一个客服关键词向量中选择出所述距离最大值大于预定值的余弦距离所对应的客服关键词向量作为目标关键词向量，之后以得到至少一个目标关键词向量，从所述至少一个目标关键词向量中提取出关键词，以得到所述多个节点关键词。
可选地，所述第二获取子模块用于首先基于在所述至少一个对话日志中的每个对话日志中所述多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对，然后基于所述多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出与每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系，之后基于所述逻辑关系得到所述逻辑顺序。
本公开的第四方面提供了一种构建客服对话工作流的装置。所述装置包括第二获取模块、第二提取模块以及训练模块。第二获取模块用于获取至少一个对话日志，所述对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；所述对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容。第二提取模块用于从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词。训练模块用于基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使所述人工智能模型输出所述多个节点关键词的逻辑顺序，以及以所述多个节点关键词分别表征多个节点，按照所述逻辑顺序将所述多个节点连接得到所述工作流。
本公开的第五方面提供了一种计算机系统。所述计算机系统包括一个或多个存储器、以及一个或多个处理器。所述存储器上存储有计算机可执行指令。所述处理器执行所述指令，以实现上述第一方面或第二方面所描述的方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现上述第一方面或第二方面所描述的方法。
本公开的另一方面提供了一种计算机程序，所述计算机程序包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现上述第一方面或第二方面所描述的方法。
附图说明
为了更完整地理解本公开及其优势，现在将参考结合附图的以下描述，其中：
图1示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法和装置的系统架构；
图2示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的流程图；
图3示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中工作流的结构示例；
图4示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中获取工作流的方法流程图；
图5示意性示出了根据本公开实施例在获取工作流时提取多个节点关键词的方法流程图；
图6示意性示出了根据本公开实施例在获取工作流时提获取逻辑顺序的方法流程图；
图7示意性示出了根据本公开实施例的构建客服对话工作流的方法的流程图；
图8a示意性示出了根据本公开实施例的信息处理装置的方框图；
图8b示意性示出了根据本公开实施例的信息处理装置中获取模块的方框图；
图9示意性示出了根据本公开实施例的构建客服对话工作流的装置的方框图；以及
图10示意性示出了适于实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的框图。
具体实施方式
以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。在使用类似于“a、b或c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b或c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
附图中示出了一些方框图和/或流程图。应理解，方框图和/或流程图中的一些方框或其组合可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而这些指令在由该处理器执行时可以创建用于实现这些方框图和/或流程图中所说明的功能/操作的装置。本公开的技术可以硬件和/或软件(包括固件、微代码等)的形式来实现。另外，本公开的技术可以采取存储有指令的计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，该计算机程序产品可供指令执行系统使用或者结合指令执行系统使用。
本公开的实施例提供了一种信息处理方法和装置。该信息处理方法包括：获取用于客服对话的工作流，工作流包括按照逻辑顺序连接的多个节点，其中，多个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征；接收第一用户的咨询信息；提取咨询信息中的用户关键词；基于匹配关系获取多个节点关键词中与咨询信息中的用户关键词匹配的第一节点关键词；确定当前对话进行到工作流中由所第一节点关键词表征的第一节点；基于工作流中第一节点的下一节点对应的节点关键词，得到下一对话信息；将下一对话信息发送给第一用户。
根据本公开的实施例的方法，可以根据与用户的对话内容保持对话的持续和流畅推进，提高了智能客服的人性化，提高用户体验。
本公开的实施例还提供了一种构建客服对话工作流的方法及装置。该构建客服对话工作流的方法包括：获取至少一个对话日志，对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容；从至少一个对话日志中提取多个节点关键词；基于多个节点关键词在至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使人工智能模型输出多个节点关键词的逻辑顺序；以及以多个节点关键词分别表征多个节点，按照逻辑顺序将多个节点连接得到工作流。
根据本公开的实施例，通过训练人工智能模型可以使获得复杂的工作流。例如，所构建的工作流可以包括多个分支，甚至可以达到从任意某一个节点关键词开始对话最终都能够通过不断提问推荐的方式获取到用户的需求，并解答用户的问题，这样可以使智能客服在提供服务的过程中更为灵活，更贴近人们日常交流的随意性和灵活性。
图1示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法和装置的系统架构100。
如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、网络102和服务器103。网络102为用以在终端设备101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络101可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
终端设备101可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
终端设备101上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。用户10可以使用终端设备101通过网络102与服务器103交互，以接收或发送消息等。例如，用户10可以在终端设备101的客户端应用的客服界面输入咨询信息，并通过网络103将该咨询信息发送给服务器103，同时用户10也可以在终端设备101的客户端应用的客服界面中接收客服的答复信息。
服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如根据用户10利用终端设备101发送来的咨询信息确定出答复信息，并将答复信息反馈给终端设备101。
需要说明的是，本公开实施例所提供的信息处理方法、和/或构建客服对话工作流的方法一般可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的信息处理装置、和/或构建客服对话工作流的装置一般可以设置于服务器103中。本公开实施例所提供的信息处理方法、和/或构建客服对话工作流的方法也可以由不同于服务器103且能够与终端设备101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的信息处理装置、和/或构建客服对话工作流的装置也可以设置于不同于服务器103且能够与终端设备101和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
应该理解，图1中的用户、终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意个数的用户、终端设备、网络和服务器。
需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。
图2示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法的流程图。图3示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中工作流30的结构示例。
如图2所示，结合图3的示意，根据本公开实施例的信息处理方法可以包括操作s210～操作s270。
首先操作s210，获取用于客服对话的工作流，该工作流可以包括按照逻辑顺序连接的多个节点，其中，多个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征。
例如，图3中工作流30包括节点a～h，其中节点a～h之间按照逻辑顺序相连接。例如在工作流30中，节点a位于节点b之前，节点b位于节点c之前，并且节点c之后可以是节点f，节点f之后可以是节点g或节点h，节点h也可以位于节点g之前。另外节点d也可以是一个起始节点，节点d之后是节点e，节点e之后是节点f。
每个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征。假设工作流30为提供预定酒店服务的客服工作流，节点a对应的关键词例如可以是“地点”，节点b对应的关键词例如可以是“酒店价位”，节点c例如可以是“入住时间段”，其他节点e～h也各自对应于提供酒店服务时的工作流的关键词。
然后在操作s220，接收第一用户10的咨询信息。例如，用户10通过终端设备101发送咨询信息。该咨询信息可以是与客服的对话中用户10反馈的信息。
接着在操作s230，提取咨询信息中的用户关键词。
之后在操作s240，基于匹配关系获取多个节点关键词中与咨询信息中的用户关键词匹配的第一节点关键词。该匹配关系例如可以是预先配置的。例如，可以设置用户咨询信息中的地名与“地点”相匹配，用户咨询信息中涉及金额的关键词与“价格”相匹配。
此后在操作s250，确定当前对话进行到工作流中由所第一节点关键词表征的第一节点。
接着在操作s260，基于工作流中第一节点的下一节点对应的节点关键词，得到下一对话信息。
最后在操作s270，将下一对话信息发送给第一用户。
继续以工作流30为提供预定酒店服务的客服工作流为例对本公开实施例的方法进行示例性说明，其中节点a对应的关键词例如可以是“地点”，节点b对应的关键词例如可以是“酒店价位”，节点c例如可以是“入住时间段”、节点f为“出行目的”等。
例如，当在一轮对话中用户答复“要预订700元一晚的酒店”。此时根据用户关键词信息“700元”可以确定出当前对话进行到了工作流30的节点b。接下来，客服可以根据节点b之后的节点c的关键词“入住时间段”继续提问“您什么时候入住，打算住多久呢？”，并将该提问发给用户10。
又例如，用户在回答了入住时间段时同时讲要带家人一起旅游，所以希望离景点近一些。根据用户的该回复可以从中提取出“旅游”这一用户关键词，与节点f的客服关键词“出行目的”相匹配。这样客服可以基于节点f之后的节点g或者节点h进行新的提问。
以此类推，逐步按照工作流30不断推进询问，并通过不断汇总用户答复信息中提供的各类需求，推荐给用户满意的酒店。
可见，根据本公开的实施例的方法，可以根据与用户的对话内容保持对话的持续和流畅推进，提高了智能客服的人性化，提高用户体验。
图4示意性示出了根据本公开实施例的信息处理方法中操作s210获取工作流的方法流程图。
如图4所示，根据本公开的实施例操作s210可以包括操作操作s211～操作s214。
在操作s211，获取至少一个对话日志，对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志。对话日志可以包括客服与用户的多轮往来对话内容。
在操作s212，从至少一个对话日志中提取多个节点关键词。
在操作s213，基于多个节点关键词在至少一个对话日志中出现的顺序，获取逻辑顺序。
在操作s214，以多个节点关键词分别表征多个节点，按照逻辑顺序将多个节点连接得到工作流。
例如，假设获取如下一个对话日志：
人工客服：您好，有什么能够帮助到您？
用户：我想订个北京的酒店。
人工客服：请问您想订北京哪个区的？
用户：海淀的。
人工客服：您想订什么价位的？
用户：700左右一晚的。
人工客服：请问您什么时候入住，打算住多久呢？
用户：本周末两天，我和我妻子。
人工客服：请问订双人间可以吗？
用户：可以。
人工客服：您还有其他要求吗？
用户：最好离景点近一些。
人工客服：为您推荐以下几个酒店，供您选择。
从该对话日志中可以获得的客服提供服务时的节点关键词可以依次包括“北京”“区域”“价位”“入住时间”“房间类型”“其他”。即在该对话日志中人工客服的工作流程依次为“北京”“区域”“价位”“入住时间”“房间类型”“其他”。
根据本公开的实施例，可以获取大量如上例所示的人工客服对话日志，并从这些对话日志中的每个对话日志中提取出节点关键词，其中，在不同对话中的节点关键词的顺序可能有不同。例如，有的对话日志中会先询问入住时间，再询问价格。
基于大量对话日志的多个节点关键词的排列顺序的统计汇总，可以确定出在提供酒店服务的场景中多个节点关键词中两两关键词的关系，例如可以是因果关系、并发关系、和/或择一关系。其中因果关系被设置为两个节点关键词相邻且前后顺序确定。并发关系被设置为两个节点关键词相邻且前后顺序可互换择一关系被设置为两个节点关键词同为另一节点关键词的上游关键词或下游关键词，并且两个节点关键词无前后顺序。
然后根据多个节点关键词两两之间的逻辑关系，可以确定出多个节点关键词两两之间的先后顺序，按照该先后顺序将多个节点关键词相互连接，就可以得到例如图3所示的工作流30。
图5示意性示出了根据本公开实施例在获取工作流时操作s212中提取多个节点关键词的方法流程图。
如图5所示，根据本公开的实施例操作s212可以包括操作s501～操作s505。根据本公开的另一实施例，操作s212还可以包括操作s506。
在操作s501，从客服发送给用户的每一个对话内容中提取出客服关键词向量，以得到至少一个客服关键词向量。例如，一个客服关键词向量可以表示为xs＝{x1，x2，...，xi，...，xn}，其中，xi表示的是第i个维度上的客服关键词对应的值。例如，从对话“请问您想订北京哪个区的酒店？”提取出关键词“北京”及“区域”两个关键词，并基于这两个关键词形成关键词向量，假设x1代表为省级字段，x2代表的是地市级字段，xi代表是第i个维度(例如，价位、或时间)字段。进一步地，北京对应于x1且取值为1，区域对应于x2且取值为2，那么从对话“请问您想订北京哪个区的酒店？”可以得到的客服关键词向量为x1＝{1，2，...，0，...，0}。
在操作s502，从用户发送给客服的每一个对话内容中提取出用户关键词向量，以得到至少一个用户关键词向量。类似于获取客户关键词向量的方式，可以每个从对话内容中用户发送的咨询信息中提取出用户关键词，并基于用户关键词得到用户关键词向量yr＝{y1，y2，...，yi，...，yn}。
这样，从每一个对话日志中可以得到一系列客服关键词向量xs和用户关键词向量yr。
在操作s503，计算至少一个客服关键词向量中的每个客服关键词向量xs与至少一个用户关键词向量中的每个用户关键词向量yr之间的余弦距离，以得到与每个客服关键词向量对应的余弦距离的距离最大值。其中，客服关键词向量xs与用户关键词向量yr之间的余弦距离计算如式(1)所示。
在操作s504，从至少一个客服关键词向量中选择出距离最大值大于预定值(例如，0.9)的余弦距离所对应的客服关键词向量作为目标关键词向量，以得到至少一个目标关键词向量。例如，对于向量x1＝{1，2，...，0，...，0}，可以计算该x1与搜集到的所有用户关键词向量yr之间的余弦距离，并从中找到最大余弦距离d1max。当d1max大于0.9时确定x1为目标管检测向量。
在操作s505，从至少一个目标关键词向量中提取出关键词，以得到多个节点关键词。例如，从x1＝{1，2，...，0，...，0}提取出的对应的节点关键词为“北京”、以及“区域”。
根据本公开的另一实施例，操作s212还可以包括操作s506。
在操作s506，对于多个节点关键词，确定距离最大值对应的节点关键词和用户关键词具有匹配关系。即，对于被确定为节点关键词的xs，确定取值最大ds，r(xs，yr)中yr与xs对应，二者中的关键词具有匹配关系。该匹配关系可以用于在客服提供服务的过程，确定出当前交流处于哪个节点(即，操作s240)。
图6示意性示出了根据本公开实施例在获取工作流时操作s213中提获取逻辑顺序的方法流程图。
如图6所示，根据本公开的实施例操作s213可以包括操作s601～操作s603。
在操作s601，基于在至少一个对话日志中的每个对话日志中多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对。
在操作s602，基于多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系。
在操作s603，基于逻辑关系得到逻辑顺序。
以下再次以图3所示的工作流30的构建过程为例，对本公实施例的方法的实现过程进行示例性描述。
例如，从人工客服提供的服务中获得的三个对话日志提取出的客服关键词向量包括a，b，c，d，e，f，g，h，i，用户关键词向量包括a，b，c，d，e，f，g，h。
在操作s503中计算每个客服关键词向量与每个用户关键词向量之间的余弦距离如下表1所示：
表1：
假设操作s504中用于筛选目标关键词向量的预定值为0.9。那么根据操作s504可以筛选出的目标关键词向量为a，b，c，d，e，f，g，h。其中向量i与户关键词向量a，b，c，d，e，f，g，h的余弦距离最大值为0.87，小于0.9，因此，认为向量i为非重要向量。
接着，可以在操作s505中从目标关键词向量a，b，c，d，e，f，g，h中提取出对应的关键词。最简单的情况假设向量a，b，c，d，e，f，g，h中每个向量中仅有一个字段有数字，其他字段的数值为0，从而可以得到8个节点关键词为a，b，c，d，e，f，g，h。
这8个节点关键词在三个日志中的出现顺序例如如下：
σ1＝(a，b，c，f)
σ2＝(a，b，c，d，e，f，g)
σ3＝(a，b，c，d，e，f，h，g)。
根据σ1、σ2以及σ3中各个关键词的先后顺序，可以从中提取出每个节点关键词和与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，如下：a->b，b->c，c->f，d->e，e->f，f->g，h->g，f->h
操作s602中根据同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系。
例如，两个节点关键词相邻且前后顺序确定则为因果关系。该例子中具有因果关系的节点关键词为：
a->b，b->c，c->f，d->e，e->f，f->g，h->g，f->h式(2)
又例如，两个节点关键词相邻且前后顺序可互换则为并发关系。表1所式的例子中由于样本较少，不存在具有并发关系的节点关键词。
在例如，两个节点关键词同为另一节点关键词的上游关键词或下游关键词，并且两个节点关键词无前后顺序时，为择一关系。同样，表1所是的例子中由于样本较少，不存在具有择一关系的节点关键词。
然后，按照式(2)所示的两两因果关系可以得到如图3所示的工作流30。其中，在工作流30中，节点a位于节点b之前，节点b位于节点c之前，并且节点c之后可以是节点f，节点f之后可以是节点g或节点h，节点h也可以位于节点g之前。另外节点d也可以是一个起始节点，节点d之后是节点e，节点e之后是节点f。
图7示意性示出了根据本公开实施例的构建客服对话工作流的方法的流程图。
如图7所示，根据本公开的实施例，该构建客服对话工作流的方法可以包括操作s710～操作s740。
在操作s710，获取至少一个对话日志，对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容。
在操作s720，从至少一个对话日志中提取多个节点关键词。
在操作s730，基于多个节点关键词在至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使人工智能模型输出多个节点关键词的逻辑顺序。
在操作s740，以多个节点关键词分别表征多个节点，按照逻辑顺序将多个节点连接得到工作流。
s710～操作s740与前述s211～操作s214分别对应，详细描述可以参照前文内容。
根据本公开的一个实施例，操作s730可以包括训练人工智能模型以实现，首先基于在至少一个对话日志中的每个对话日志中多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对，然后基于多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系，最后基于逻辑关系得到逻辑顺序。
根据本公开的实施例，可以获取大量的对话日志，并从中提取出多个节点关键词以及在每个对话日志中的节点关键词的顺序，使人工智能模型根据大量日志中的节点关系词的出现顺序，来学习这些节点关系词两两之间的逻辑关系(因果关系、并发关系或择一关系)，从而得到可以用于智能客服系统的工作流。通过人工智能训练方法，可以使获得复杂的工作流。例如，所构建的工作流可以包括多个分支，甚至可以达到从任意某一个节点关键词开始对话最终都能够通过不断提问推荐的方式获取到用户的需求，并解答用户的问题，这样可以使智能客服在提供服务的过程中更为灵活，更贴近人们日常交流的随意性和灵活性。
图8a示意性示出了根据本公开实施例的信息处理装置800的方框图。
如图8a所示，根据本公开的实施例该信息处理装置800可以包括获取模块810、接收模块820、提取模块830、匹配模块840、确定模块850、对话信息获得模块860、以及发送模块870。根据本公开的实施例，该装置800可以用于实现参考图2～图6所描述的方法。
获取模块810用于获取用于客服对话的工作流，工作流包括按照逻辑顺序连接的多个节点，其中，多个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征。
接收模块820用于接收第一用户的咨询信息。
提取模块830用于提取咨询信息中的用户关键词。
匹配模块840用于基于匹配关系获取多个节点关键词中与咨询信息中的用户关键词匹配的第一节点关键词。
确定模块850用于确定当前对话进行到工作流中由所第一节点关键词表征的第一节点。
对话信息获得模块860用于基于工作流中第一节点的下一节点对应的节点关键词，得到下一对话信息。发送模块用于将下一对话信息发送给第一用户。
图8b示意性示出了根据本公开实施例的信息处理装置800中获取模块810的方框图。
如图8b所示，根据本公开的实施例，获取模块810包括第一获取子模块811、提取子模块812、第二获取子模块813、以及工作流构建子模块814。
第一获取子模块811用于获取至少一个对话日志，对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容。
提取子模块812用于从至少一个对话日志中提取多个节点关键词。
第二获取子模块813用于基于多个节点关键词在至少一个对话日志中出现的顺序，获取逻辑顺序。
工作流构建子模块814用于以多个节点关键词分别表征多个节点，按照逻辑顺序将多个节点连接得到工作流。
根据本公开的实施例，提取子模块812还用于首先从客服发送给用户的每一个对话内容中提取出客户关键词向量，以得到至少一个客户关键词向量，并且从用户发送给客服的每一个对话内容中提取出用户关键词向量，以得到至少一个用户关键词向量，然后计算至少一个客服关键词向量中的每个客服关键词向量与至少一个用户关键词向量中的每个用户关键词向量之间的余弦距离，以得到与每个客服关键词向量对应的余弦距离的距离最大值，接着从至少一个客服关键词向量中选择出距离最大值大于预定值的余弦距离所对应的客服关键词向量作为目标关键词向量，之后以得到至少一个目标关键词向量，从至少一个目标关键词向量中提取出关键词，以得到多个节点关键词。
根据本公开的实施例，第二获取子模块813用于首先基于在至少一个对话日志中的每个对话日志中多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对，然后基于多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出与每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系，之后基于逻辑关系得到逻辑顺序。
图9示意性示出了根据本公开实施例的构建客服对话工作流的装置900的方框图。
如图9所示，根据本公开的实施例，该构建客服对话工作流的装置900包括第二获取模块910、第二提取模块920以及训练模块930。该构建客服对话工作流的装置900可以用于实现参考图7所描述的方法。
第二获取模块910用于获取至少一个对话日志，对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容。
第二提取模块920用于从至少一个对话日志中提取多个节点关键词。
训练模块930用于基于多个节点关键词在至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使人工智能模型输出多个节点关键词的逻辑顺序，以及以多个节点关键词分别表征多个节点，按照逻辑顺序将多个节点连接得到工作流。
根据本公开的实施例，训练模块930还用于训练人工智能模型以实现，首先基于在至少一个对话日志中的每个对话日志中多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对，然后基于多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系，之后基于逻辑关系得到逻辑顺序。
根据本公开的实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、子模块、单元、子单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
例如，获取模块810、接收模块820、提取模块830、匹配模块840、确定模块850、对话信息获得模块860、发送模块870、第一获取子模块811、提取子模块812、第二获取子模块813、工作流构建子模块814、第二获取模块910、第二提取模块920、以及训练模块930中的任意多个可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本公开的实施例，获取模块810、接收模块820、提取模块830、匹配模块840、确定模块850、对话信息获得模块860、发送模块870、第一获取子模块811、提取子模块812、第二获取子模块813、工作流构建子模块814、第二获取模块910、第二提取模块920、以及训练模块930中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，获取模块810、接收模块820、提取模块830、匹配模块840、确定模块850、对话信息获得模块860、发送模块870、第一获取子模块811、提取子模块812、第二获取子模块813、工作流构建子模块814、第二获取模块910、第二提取模块920、以及训练模块930中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
图10示意性示出了适于实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的框图。图10示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图10所示，计算机系统1000包括处理器1010、以及计算机可读存储介质1020。该计算机系统1000可以执行根据本公开实施例的信息处理方法、或构建客服对话工作流的方法。
具体地，处理器1010例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))，等等。处理器1010还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器1010可以是用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
计算机可读存储介质1020，例如可以是非易失性的计算机可读存储介质，具体示例包括但不限于：磁存储装置，如磁带或硬盘(hdd)；光存储装置，如光盘(cd-rom)；存储器，如随机存取存储器(ram)或闪存；等等。
计算机可读存储介质1020可以包括计算机程序1021，该计算机程序1021可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器1010执行时使得处理器1010执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
计算机程序1021可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序1021中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括1021a、模块1021b、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器1010执行时，使得处理器1010可以执行根据本公开实施例的方法或其任何变形。
根据本发明的实施例，获取模块810、接收模块820、提取模块830、匹配模块840、确定模块850、对话信息获得模块860、发送模块870、第一获取子模块811、提取子模块812、第二获取子模块813、工作流构建子模块814、第二获取模块910、第二提取模块920、以及训练模块930中的至少一个可以实现为参考图10描述的计算机程序模块，其在被处理器1010执行时，可以实现上面描述的相应操作。
本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本公开实施例的方法。
根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。
尽管已经参照本公开的特定示例性实施例示出并描述了本公开，但是本领域技术人员应该理解，在不背离所附权利要求及其等同物限定的本公开的精神和范围的情况下，可以对本公开进行形式和细节上的多种改变。因此，本公开的范围不应该限于上述实施例，而是应该不仅由所附权利要求来进行确定，还由所附权利要求的等同物来进行限定。
1.一种信息处理方法，包括：
获取用于客服对话的工作流，所述工作流包括按照逻辑顺序连接的多个节点，其中，所述多个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征；
接收第一用户的咨询信息；
提取所述咨询信息中的用户关键词；
基于匹配关系获取所述多个节点关键词中与所述咨询信息中的用户关键词匹配的第一节点关键词；
确定当前对话进行到所述工作流中由所第一节点关键词表征的第一节点；
基于所述工作流中所述第一节点的下一节点对应的节点关键词，得到下一对话信息；以及
将所述下一对话信息发送给所述第一用户。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取用于客服对话的工作流包括：
获取至少一个对话日志，所述对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；所述对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容；
从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词；
基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序，获取所述逻辑顺序；以及
以所述多个节点关键词分别表征所述多个节点，按照所述逻辑顺序将所述多个节点连接得到所述工作流。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词包括：
从客服发送给用户的每一个对话内容中提取出客服关键词向量，以得到至少一个客服关键词向量；
从用户发送给客服的每一个对话内容中提取出用户关键词向量，以得到至少一个用户关键词向量；
计算所述至少一个客服关键词向量中的每个客服关键词向量与所述至少一个用户关键词向量中的每个用户关键词向量之间的余弦距离，以得到与所述每个客服关键词向量对应的余弦距离的距离最大值；
从所述至少一个客服关键词向量中选择出所述距离最大值大于预定值的余弦距离所对应的客服关键词向量作为目标关键词向量，以得到至少一个目标关键词向量；以及
从所述至少一个目标关键词向量中提取出关键词，以得到所述多个节点关键词。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
对于所述多个节点关键词，确定所述距离最大值对应的节点关键词和用户关键词具有所述匹配关系。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序，获取所述逻辑顺序包括：
基于在所述至少一个对话日志中的每个对话日志中所述多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对；
基于所述多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系；以及
基于所述逻辑关系得到所述逻辑顺序。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述逻辑关系包括以下至少之一：
因果关系，被设置为两个节点关键词相邻且前后顺序确定；
并发关系，被设置为两个节点关键词相邻且前后顺序可互换；以及
择一关系，被设置为两个节点关键词同为另一节点关键词的上游关键词或下游关键词，并且所述两个节点关键词无前后顺序。
7.一种构建客服对话工作流的方法，包括：
获取至少一个对话日志，所述对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；所述对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容；
从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词；
基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使所述人工智能模型输出所述多个节点关键词的逻辑顺序；以及
以所述多个节点关键词分别表征多个节点，按照所述逻辑顺序将所述多个节点连接得到所述工作流。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使所述人工智能模型输出所述多个节点关键词的逻辑顺序，包括训练所述人工智能模型以实现：
基于在所述至少一个对话日志中的每个对话日志中所述多个节点关键词出现的先后顺序，提取出每个节点关键词与其相邻的节点关键词组成的节点关键词对，以得到多个节点关键词对；
基于所述多个节点关键词对中同一个关键词的上游关键词和下游关键词的对比，确定出每个节点关键词与其他节点关键词的逻辑关系；以及
基于所述逻辑关系得到所述逻辑顺序。
9.一种信息处理装置，包括：
获取模块，用于获取用于客服对话的工作流，所述工作流包括按照逻辑顺序连接的多个节点，其中，所述多个节点分别以多个节点关键词一一对应来表征；
接收模块，用于接收第一用户的咨询信息；
提取模块，用于提取所述咨询信息中的用户关键词；
匹配模块，用于基于匹配关系获取所述多个节点关键词中与所述咨询信息中的用户关键词匹配的第一节点关键词；
确定模块，用于确定当前对话进行到所述工作流中由所第一节点关键词表征的第一节点；
对话信息获得模块，用于基于所述工作流中所述第一节点的下一节点对应的节点关键词，得到下一对话信息；以及
发送模块，用于将所述下一对话信息发送给所述第一用户。
10.一种构建客服对话工作流的装置，包括：
第二获取模块，用于获取至少一个对话日志，所述对话日志为由人工客服提供服务时形成的日志；所述对话日志包括客服与用户的多轮往来对话内容；
第二提取模块，用于从所述至少一个对话日志中提取所述多个节点关键词；以及
训练模块，用于基于所述多个节点关键词在所述至少一个对话日志中出现的顺序训练人工智能模型，以使所述人工智能模型输出所述多个节点关键词的逻辑顺序，以及以所述多个节点关键词分别表征多个节点，按照所述逻辑顺序将所述多个节点连接得到所述工作流。
技术总结