基于人工智能的知识缺陷识别方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的知识缺陷识别方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着人工智能技术的兴起，人工智能模型已广泛应用于金融服务平台中，金融服务平台可以是保险系统、银行系统、交易系统、订单系统等，金融服务平台可以支持购物、社交、互动游戏、资源转移等功能，还可以具有申请贷款、信用卡或者购买保险、理财产品等功能。

2、在金融服务平台中，不可避免需要为用户提供人工服务，例如，人工服务的项目包括产品推荐、客服服务、售后处理等项目，因此需要对业务人员的业务能力进行培训，现有的业务能力培训方法通常是系统的，例如提供完整的业务手册由业务人员学习等。

3、但是，系统培养的方式缺乏对业务人员培训的针对性，导致业务人员在培训时难以针对自身薄弱点进行针对学习，培训成效较差。因此，如何提高业务培训的针对性，进而提高业务人员的业务能力成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于人工智能的知识缺陷识别方法、装置、设备及介质，以解决业务培训的针对性较差的问题。

2、第一方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的知识缺陷识别方法，所述知识缺陷识别方法包括：

3、获取目标人员的视频业务数据和语音业务数据，使用语义理解模型对所述语音业务数据进行话术推荐，得到推荐话术；

4、使用表情推荐模型对所述视频业务数据进行表情推荐，得到推荐表情，将所述推荐话术和所述语音业务数据中的真实话术进行比对，得到第一比对结果，将所述推荐表情和所述视频业务数据中的真实表情进行比对，得到第二比对结果；

5、根据预设的映射表，结合所述第一比对结果和所述第二比对结果映射，得到修正向量，所述修正向量包括n个业务知识分别对应的修正参数，n为大于一的整数；

6、根据获取到的所述目标人员对应每个业务知识的学习数据，使用业务知识推荐模型对每个业务知识的推荐程度进行预测，得到每个业务知识分别对应的推荐值；

7、针对任一业务知识，将所述业务知识对应的修正系数和推荐值相乘，得到相乘结果，确定所述相乘结果为对应所述业务知识的修正推荐值，确定所有修正推荐值中的最大值对应的业务知识为目标知识，所述目标知识用于指示所述目标人员进行业务学习。

8、第二方面，本发明实施例提供一种基于人工智能的知识缺陷识别装置，所述知识缺陷识别装置包括：

9、话术推荐模块，用于获取目标人员的视频业务数据和语音业务数据，使用语义理解模型对所述语音业务数据进行话术推荐，得到推荐话术；

10、表情推荐模块，用于使用表情推荐模型对所述视频业务数据进行表情推荐，得到推荐表情，将所述推荐话术和所述语音业务数据中的真实话术进行比对，得到第一比对结果，将所述推荐表情和所述视频业务数据中的真实表情进行比对，得到第二比对结果；

11、参数映射模块，用于根据预设的映射表，结合所述第一比对结果和所述第二比对结果映射，得到修正向量，所述修正向量包括n个业务知识分别对应的修正参数，n为大于一的整数；

12、知识推荐模块，用于根据获取到的所述目标人员对应每个业务知识的学习数据，使用业务知识推荐模型对每个业务知识的推荐程度进行预测，得到每个业务知识分别对应的推荐值；

13、知识确定模块，用于针对任一业务知识，将所述业务知识对应的修正系数和推荐值相乘，得到相乘结果，确定所述相乘结果为对应所述业务知识的修正推荐值，确定所有修正推荐值中的最大值对应的业务知识为目标知识，所述目标知识用于指示所述目标人员进行业务学习。

14、第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的知识缺陷识别方法。

15、第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的知识缺陷识别方法。

16、本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

17、获取目标人员的视频业务数据和语音业务数据，使用语义理解模型对语音业务数据进行话术推荐，得到推荐话术，使用表情推荐模型对视频业务数据进行表情推荐，得到推荐表情，将推荐话术和语音业务数据中的真实话术进行比对，得到第一比对结果，将推荐表情和视频业务数据中的真实表情进行比对，得到第二比对结果，根据预设的映射表，结合第一比对结果和第二比对结果映射，得到修正向量，修正向量包括n个业务知识分别对应的修正参数，根据获取到的目标人员对应每个业务知识的学习数据，使用业务知识推荐模型对每个业务知识的推荐程度进行预测，得到每个业务知识分别对应的推荐值，针对任一业务知识，将业务知识对应的修正系数和推荐值相乘，得到相乘结果，确定相乘结果为对应业务知识的修正推荐值，确定所有修正推荐值中的最大值对应的业务知识为目标知识，将业务人员在实际展业过程中的业务数据以及日常业务知识的学习数据相结合，有效确定出业务人员需要进行针对性学习的业务知识，提高了业务人员培训的效率，进而提高业务人员的业务能力，使得金融服务平台的人工业务更加可靠且专业。

技术特征：

1.一种基于人工智能的知识缺陷识别方法，其特征在于，所述知识缺陷识别方法包括：

2.根据权利要求1所述的知识缺陷识别方法，其特征在于，所述语义理解模型包括文本转换器、编码器和解码器；

3.根据权利要求2所述的知识缺陷识别方法，其特征在于，所述根据所述语义特征，使用所述解码器进行文本重构，得到文本重构结果，包括：

4.根据权利要求2所述的知识缺陷识别方法，其特征在于，所述知识缺陷识别方法还包括：

5.根据权利要求1所述的知识缺陷识别方法，其特征在于，所述使用表情识别模型对所述视频业务数据进行表情推荐，得到推荐表情，包括：

6.根据权利要求1至5任一项所述的知识缺陷识别方法，其特征在于，所述学习数据包括平均学习时长、学习频率和总学习时长；

7.根据权利要求6所述的知识缺陷识别方法，其特征在于，所述使用所述业务知识推荐模型将所述学习数据向量映射为对应所述业务知识的推荐值，包括：

8.一种基于人工智能的知识缺陷识别装置，其特征在于，所述知识缺陷识别装置包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的知识缺陷识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的知识缺陷识别方法。

技术总结
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的知识缺陷识别方法、装置、设备及介质。该方法对语音业务数据进行话术推荐，对视频业务数据进行表情推荐，将推荐话术和真实话术比对，得到第一比对结果，将推荐表情真实表情比对，得到第二比对结果，结合第一比对结果和第二比对结果映射得到修正向量，根据学习数据，预测每个业务知识的推荐程度，得到每个业务知识的推荐值，将业务知识对应的修正系数和推荐值相乘，得到修正推荐值，确定最大修正推荐值对应的业务知识为目标知识，有效确定出业务人员需要进行针对性学习的业务知识，提高了业务人员培训的效率，进而提高业务人员的业务能力，使得金融服务平台的人工业务更加可靠且专业。

技术研发人员：梁亚妮
受保护的技术使用者：中国平安人寿保险股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16