Патент
Действует
Изобретение № 2730449

СПОСОБ СОЗДАНИЯ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ДИАЛОГОВ НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОБРАБОТКИ ЗАПРОСОВ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ И СИСТЕМА, ИСПОЛЬЗУЮЩАЯ ТАКУЮ МОДЕЛЬ

Правообладатель: Публичное акционерное общество "Сбербанк России" (ПАО Сбербанк) (RU), Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (государственный университет)" (МФТИ) (RU) Авторы: Антюхов Денис Олегович (RU), Пугачёв Леонид Петрович (RU)
Формула изобретения

1. Компьютерно-реализуемый способ создания модели анализа диалогов на базе искусственного интеллекта для обработки обращений пользователей, выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора и содержащий этапы, на которых:

• получают набор первичных данных, причем набор включает в себя по меньшей мере текстовые данные диалогов между пользователями и операторами, содержащие обращения пользователей и ответы операторов;

• осуществляют обработку полученного набора данных, в ходе которой формируют обучающую выборку для искусственной нейронной сети, содержащую положительные и отрицательные примеры обращений пользователей на основании анализа контекста диалогов, причем положительные примеры содержат семантически связанный набор реплик оператора в ответ на обращение пользователя;

• выполняют выделение и кодирование векторных представлений каждой реплики из упомянутых на предыдущем шаге положительных и отрицательных примеров обучающей выборки;

• применяют сформированную обучающую выборку для обучения модели определения релевантных реплик из контекста пользовательских обращений в диалогах.

2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что модель представляет собой по меньшей мере одну искусственную нейронную сеть.

3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что положительные примеры формируются на основании законченных цепочек диалогов оператора с пользователем, причем такая цепочка содержит по меньшей мере одно вопросительное предложение.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что при подборе релевантных реплик для ответа на фразу обращения пользователя на стадии обучения модели для каждой ответной реплики рассчитывается скоринговый балл.

5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что на этапе кодирования реплик в векторное представление реплики, представляющие предложения, кодируются как матрица семантических векторов.

6. Система для обработки обращений пользователей в информационном канале с помощью искусственного интеллекта, содержащая

- по меньшей мере один процессор;

- по меньшей мере одну память, соединенную с процессором, которая содержит машиночитаемые инструкции, которые при их выполнении по меньшей мере одним процессором обеспечивают:

- получение пользовательского обращения с помощью информационного канала;

- обработку пользовательского обращения с помощью модели машинного обучения для автоматизированной обработки обращений пользователей, созданной с помощью способа по любому из пп. 1-5;

- формирование и передачу в информационном канале ответного сообщения на обращение пользователя.

7. Система по п. 6, характеризующаяся тем, что представляет собой сервер, мейнфрейм или суперкомпьютер.

8. Система по п. 6, характеризующаяся тем, что информационный канал представляет собой чат-сессию, VoIP связь или канал телефонной связи.

9. Система по п. 6, характеризующаяся тем, что чат-сессия представляет собой чат с помощью мобильного приложения или чат на веб-сайте.

показать больше
Спасибо! Мы перезвоним вам в ближайшее время!