CN108256123A - 服务咨询自学习方法及装置 - Google Patents

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CN108256123A CN201810156364.7A CN201810156364A CN108256123A CN 108256123 A CN108256123 A CN 108256123A CN 201810156364 A CN201810156364 A CN 201810156364A CN 108256123 A CN108256123 A CN 108256123A
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吴鹏
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Abstract

本发明实施例提供一种服务咨询自学习方法及装置。所述服务咨询自学习方法包括：接收实时咨询问题；通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示；当接收到用户在所述多项回复项中选择一个作为目标回复项的操作时，将所述实时咨询问题作为标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中以更新所述咨询样本库，并与所述目标回复项建立对应关系。

Description

服务咨询自学习方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种服务咨询自学习方法及装置。
背景技术
由于电子商务的发展，导致网上咨询的也越来越多了，客服人员的数量不能完全满足顾客的咨询需求。因此，现有技术有通过设置机器人回复顾客咨询的问题，以提高咨询效率。但是机器人不能完全识别并准确回答所有的问题。因此还需要进一步地提高机器人能够识别问题的成功率。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种服务咨询自学习方法及装置。
本发明实施例提供的一种服务咨询自学习方法，应用于电子终端，所述电子终端中存储有咨询样本库，所述咨询样本库中存储有多项回复项及与每个回复项对应的标准咨询问题，每个标准咨询问题对应多个标准咨询问题样本，所述服务咨询自学习方法包括：
接收实时咨询问题；
通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示，所述识别模型为以所述咨询样本库为训练样本使用深度学习模型训练得到的识别模型；
当接收到用户在所述多项回复项中选择一个作为目标回复项的操作时，将所述实时咨询问题作为标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中以更新所述咨询样本库，并与所述目标回复项建立对应关系。
本发明实施例还提供一种服务咨询自学习装置，应用于电子终端，所述电子终端中存储有咨询样本库，所述咨询样本库中存储有多项回复项及与每个回复项对应的标准咨询问题，每个标准咨询问题对应多个样本，所述服务咨询自学习装置包括：
咨询接收模块，用于接收实时咨询问题；
查询模块，用于通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示，所述识别模型为以所述咨询样本库为训练样本使用深度学习模型训练得到的识别模型；
存储模块，用于当接收到用户在所述多项回复项中选择一个作为目标回复项的操作时，将所述实时咨询问题作为标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中以更新所述咨询样本库，并与所述目标回复项建立对应关系。
与现有技术相比，本发明实施例的服务咨询自学习方法及装置。通过将能够识别得到的实时咨询问题写入所述咨询样本库中，使咨询样本库中的内容能够更加完善，使电子终端识别问题能力能够很好地提升，从而提高电子终端问题的成功识别率。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明较佳实施例提供的电子终端与咨询终端进行交互的示意图。
图2为本发明较佳实施例提供的电子终端的方框示意图。
图3为本发明较佳实施例提供的服务咨询自学习方法的流程图。
图4为本发明另一较佳实施例提供的服务咨询自学习方法的部分流程图。
图5为本发明再一较佳实施例提供的服务咨询自学习方法的部分流程图。
图6为本发明较佳实施例提供的服务咨询自学习装置的功能模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
如图1所示，是本发明较佳实施例提供的电子终端100与咨询终端200进行交互的示意图。所述电子终端100通过网络与一个或多个咨询终端200进行通信连接，以进行数据通信或交互。所述电子终端100可以是网络服务器、数据库服务器、个人电脑(personalcomputer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等。所述咨询终端200可以是个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等。
在一种实施方式中，所述电子终端100安装有指定应用程序的服务端程序，所述咨询终端200可以安装有指定应用程序的客户端程序。所述指定应用程序可以是京东、淘宝、聚美优品等销售类应用程序。所述指定应用程序还可以是网上医生等服务类应用程序。
在另一种实施方式中，所述电子终端100为放置在服务厅内的机器人。所述机器人通过语音识别获取咨询问题。然后使用机器学习对所述咨询问题进行识别，当能够识别到所述咨询问题时，提供该咨询问题对应的目标回复项以回复该咨询问题。例如，可以通过语音播报的形式播放所述目标回复项，还可以将所述目标回复项显示在所述机器人的显示屏上。
图2示出了电子终端100的方框示意图。所述电子终端包括服务咨询自学习装置110、存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115、显示单元116。图2所示的结构仅为示意，其并不对电子终端100的结构造成限定。例如，电子终端100还可包括比图2中所示更多或者更少的组件，或者具有与图2所示不同的配置。
所述存储器111、存储控制器112、处理器113、外设接口114、输入输出单元115及显示单元116各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述服务咨询自学习装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器111中或固化在所述电子终端100的操作***(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器113用于执行存储器中存储的可执行模块，例如所述服务咨询自学习装置110包括的软件功能模块或计算机程序。
其中，所述存储器111可以是，但不限于，随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。其中，存储器111用于存储程序，所述处理器113在接收到执行指令后，执行所述程序，本发明实施例任一实施例揭示的过程定义的电子终端100所执行的方法可以应用于处理器113中，或者由处理器113实现。
所述处理器113可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器113可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述外设接口114将各种输入/输入装置耦合至处理器113以及存储器111。在一些实施例中，外设接口114，处理器113以及存储控制器112可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
所述输入输出单元115用于提供给用户输入数据。所述输入输出单元115可以是，但不限于，鼠标和键盘等。音频单元向用户提供音频接口，其可包括一个或多个麦克风、一个或者多个扬声器以及音频电路。
所述显示单元116在所述电子终端100与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)或用于显示图像数据给用户参考。在本实施例中，所述显示单元可以是液晶显示器或触控显示器。若为触控显示器，其可为支持单点和多点触控操作的电容式触控屏或电阻式触控屏等。支持单点和多点触控操作是指触控显示器能感应到来自该触控显示器上一个或多个位置处同时产生的触控操作，并将该感应到的触控操作交由处理器进行计算和处理。
请参阅图3，是本发明较佳实施例提供的应用于图2所示的电子终端100的服务咨询自学习方法的流程图。下面将对图3所示的具体流程进行详细阐述。
步骤S101，接收实时咨询问题。
本实施例中，所述实时咨询问题可以是由与所述电子终端通信连接的咨询终端发送的咨询问题；也可以是由电子终端接收到的语音消息，对该语音消息进行识别得到的咨询问题。
步骤S102，通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示。
本实施例中，所述识别模型可以是以所述咨询样本库为训练样本使用深度学习模型训练得到的识别模型。
本实施例中，步骤S102包括：通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题；在所述咨询样本库中查找出分别与所述多个标准咨询问题对应的多项回复项并进行显示。
在一种实施方式中，所述咨询样本库中存储有多项回复项及与每个回复项对应的标准咨询问题，每个标准咨询问题对应多个样本。例如，一回复项为“某某快递”，该回复项对应的标准咨询问题的样本可以是“发什么快递”、“默认快速是啥”等。当所述实时咨询问题与“发什么快递”、“默认快速是啥”任一标准咨询问题匹配度超过了60％时，则显示回复项“某某快递”。当所述实时咨询问题与多项标准咨询问题的匹配度都超过了所述预设匹配度，则显示所述多项标准咨询问题对应的多项回复项供用户选择。
步骤S103，当接收到用户在所述多项回复项中选择一个作为目标回复项的操作时，将所述实时咨询问题作为标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中以更新所述咨询样本库，并与所述目标回复项建立对应关系。
本实施例中，所述标准咨询问题为所述目标回复项对应的标准咨询问题。
本实施例中，所述服务咨询自学习方法还包括：将所述目标回复项发送给所述咨询终端，以使所述咨询终端显示所述目标回复项。
例如，所述电子终端接收到用户将所述“某某快递”作为所述目标回复项的操作时，将所述临时咨询消息作为所述“某某快递”对应的标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中，并与所述回复项“某某快递”建立对应关系。
进一步地，所述电子终端接收到用户选择多项回复项作为所述目标回复项的操作，则将所述实时咨询问题存储在所述咨询样本库中，与多项回复项均建立对应关系。本实施例中，所述用户可以是客服人员。
本实施例中的方法通过在服务过程中通过接收实时咨询问题，以及用户进行确认得到所述目标回复项，以将所述实时咨询问题与所述目标回复项进行关联，以实现所述电子终端的自学习过程，从而使用电子终端能够在提供服务咨询的过程中完善所述咨询样本库，以更好地识别接收到的实时咨询问题。
在其它实施例中，如图4所示，所述服务咨询自学习方法还可包括：步骤S104至步骤S107。
步骤S104，通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题。
步骤S105，将所述多个标准咨询问题发送给所述咨询终端，以使所述咨询终端显示。
步骤S106，接收所述咨询终端在所述多个标准咨询问题选择发送的咨询项。
步骤S107，根据所述咨询项向所述咨询终端发送所述咨询项对应的回复项，以使所述咨询终端显示。
通过步骤S105至S107，通过接收咨询终端的确认咨询项，使咨询项更满足所述电子终端的识别模型可以更好地识别的咨询问题，可以使回复给咨询终端的答案更能够满足咨询者的需求。
在其它实施例中，如图5所示，所述方法还包括步骤S108至步骤S1011，具体描述如下。
步骤S108，接收用户输入回复字符串，将所述用户输入的字符串作为所述目标回复项，将该目标回复项作为所述实时咨询问题的答案回复所述实时咨询问题。
本实施例中，当电子终端生成的回复项不符合所述实时咨询问题所需答案时，可以将接收到的用户输入的回复字符串作为目标回复项发送给所述咨询终端。
步骤S109，获取指定时间段内接收到的咨询数据。
本实施例中，所述咨询数据包括所述指定时间段内接收到的实时咨询问题及与实时咨询问题对应的用户输入的回复字符串。
步骤S1010，获取所述咨询数据中的回复字符串出现频率大于预设概率的目标回复字符串。
步骤S1011，将所述目标回复字符串作为回复项写入所述咨询样本库中，并将所述目标回复字符串对应的咨询问题作为该目标回复字符串对应的标准咨询问题写入所述咨询样本库中。
本实施例中，所述预设概率可是预先设置的概率，在多次执行步骤S109至步骤S1011时均可以使用该概率。所述预设概率也可以是在每次执行步骤S108至步骤S1011以进行更新咨询样本库时候接受用户输入概率。
通过上述步骤可以获取到咨询者比较关注的问题，可以将咨询者关注的问题进行存储，以减少客户端的用户是工作量，也能很好地为咨询者提供解答。
本实施例中，所述电子终端可以每隔指定时间后执行步骤S109至S1011对所述咨询样本库进行更新。将所述咨询样本库定时更新可以使咨询样本库能够更符合咨询者的习惯用语，能够更好地为咨询者提供解答。
本实施例中，所述服务咨询自学习方法还包括：按照指定时间周期以更新后的所述咨询样本库使用深度学习模型训练得到更新的识别模型。
本实施例中，通过不断更新所述电子终端中的样本库，样本多了经验就多了，在所述电子终端中形成了对语言含义的判断方法，从而能够举一反三识别到相同含义咨询的不同表达方式。通过本实施例中的方法中的样本的积累，不断在所述电子终端的实际工作中积累样本，从而提升了这个电子终端识别能力，从而提升电子终端的识别的准确率。
本发明实施例的服务咨询自学习方法，通过将能够识别得到的实时咨询问题写入所述咨询样本库中，使咨询样本库中的内容能够更加完善，使电子终端识别问题能力能够很好地提升，从而提高电子终端问题的成功识别率。
请参阅图6，是本发明较佳实施例提供的图2所示的服务咨询自学习装置110的功能模块示意图。本实施例中的服务咨询自学习装置110中的各个模块用于执行上述方法实施例中的步骤。所述服务咨询自学习装置110包括：咨询接收模块1101、查询模块1102及存储模块1103。
所述咨询接收模块1101，用于接收实时咨询问题。
所述查询模块1102，用于通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示。
所述存储模块1103，用于当接收到用户在所述多项回复项中选择一个作为目标回复项的操作时，将所述实时咨询问题作为标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中以更新所述咨询样本库，并与所述目标回复项建立对应关系。
本实施例中，所述查询模块1102包括：问题匹配单元及回复查找单元。
所述问题匹配单元，用于通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题。
所述回复查找单元，用于在所述咨询样本库中查找出分别与所述多个标准咨询问题对应的多项回复项并进行显示。
本实施例中，所述咨询接收模块1101还用于接收所述咨询终端发送的所述实时咨询问题；所述服务咨询自学习装置110还包括：训练模块1104，用于训练模块1104，用于按照指定时间周期以更新后的所述咨询样本库使用深度学习模型训练得到更新的识别模型。
所述电子终端与咨询终端通信连接，请再次参阅图6，所述服务咨询自学习装置还包括：发送模块1105及接收模块1106。
所述查询模块1102还用于通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题。
所述发送模块1105，用于将所述多个标准咨询问题发送给所述咨询终端，以使所述咨询终端显示。
所述确认接收模块1106，用于接收所述咨询终端在所述多个标准咨询问题选择发送的咨询项。
所述存储模块1103还用于根据所述咨询项向所述咨询终端发送所述咨询项对应的回复项，以使所述咨询终端显示。
本实施例中，所述服务咨询自学习装置110还包括回复接收模块1107、获取模块1108、得到模块1109及更新模块11010。
所述回复接收模块1107，用于接收用户输入回复字符串，将所述回复字符串发送给所述咨询终端，以使所述咨询终端显示所述目标回复项；
所述获取模块1108，用于获取指定时间段内接收到的咨询数据，所述咨询数据包括所述指定时间段内接收到的实时咨询问题及与实时咨询问题对应的用户输入的回复字符串。
所述得到模块1109，用于获取所述咨询数据中的回复字符串出现频率大于预设概率的目标回复字符串。
所述更新模块11010还用于将所述目标回复字符串作为回复项写入所述咨询样本库中，并将所述目标回复字符串对应的咨询问题作为该目标回复字符串对应的标准咨询问题写入所述咨询样本库中。
关于本实施例中的其它细节可以进一步地参考上述方法实施例中的描述，在此不再赘述。
本发明实施例的服务咨询自学习装置。通过将能够识别得到的实时咨询问题写入所述咨询样本库中，使咨询样本库中的内容能够更加完善，使电子终端识别问题能力能够很好地提升，从而提高电子终端问题的成功识别率。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、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，所述模块、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方式中，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，两个连续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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种服务咨询自学习方法，其特征在于，应用于电子终端，所述电子终端中存储有咨询样本库，所述咨询样本库中存储有多项回复项及与每个回复项对应的标准咨询问题，每个标准咨询问题对应多个样本，所述服务咨询自学习方法包括：
接收实时咨询问题；
通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示，所述识别模型为以所述咨询样本库为训练样本使用深度学习模型训练得到的识别模型；
当接收到用户在所述多项回复项中选择一个作为目标回复项的操作时，将所述实时咨询问题作为标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中以更新所述咨询样本库，并与所述目标回复项建立对应关系。
2.如权利要求1所述的服务咨询自学习方法，其特征在于，通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示的步骤包括：
通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题；
在所述咨询样本库中查找出分别与所述多个标准咨询问题对应的多项回复项并进行显示。
3.如权利要求1所述的服务咨询自学习方法，其特征在于，所述电子终端与咨询终端通信连接，所述方法还包括：
通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题；
将所述多个标准咨询问题发送给所述咨询终端，以使所述咨询终端显示；
接收所述咨询终端在所述多个标准咨询问题选择发送的咨询项；
根据所述咨询项向所述咨询终端发送所述咨询项对应的回复项，以使所述咨询终端显示。
4.如权利要求1所述的服务咨询自学习方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收用户输入回复字符串，将所述用户输入的字符串作为所述目标回复项，将该目标回复项作为所述实时咨询问题的答案回复所述实时咨询问题；
获取指定时间段内接收到的咨询数据，所述咨询数据包括所述指定时间段内接收到的实时咨询问题及与实时咨询问题对应的用户输入的回复字符串；
获取所述咨询数据中的回复字符串出现频率大于预设概率的目标回复字符串；
将所述目标回复字符串作为回复项写入所述咨询样本库中，并将所述目标回复字符串对应的咨询问题作为该目标回复字符串对应的标准咨询问题写入所述咨询样本库中。
5.如权利要求1-4任意一项所述的服务咨询自学习方法，其特征在于，所述方法还包括：
按照指定时间周期以更新后的所述咨询样本库使用深度学习模型训练得到更新的识别模型。
6.一种服务咨询自学习装置，其特征在于，应用于电子终端，所述电子终端中存储有咨询样本库，所述咨询样本库中存储有多项回复项及与每个回复项对应的标准咨询问题，每个标准咨询问题对应多个样本，所述服务咨询自学习装置包括：
咨询接收模块，用于接收实时咨询问题；
查询模块，用于通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，以得到与所述实时咨询问题匹配度超过预设匹配度的多项回复项并进行显示，所述识别模型为以所述咨询样本库为训练样本使用深度学习模型训练得到的识别模型；
存储模块，用于当接收到用户在所述多项回复项中选择一个作为目标回复项的操作时，将所述实时咨询问题作为标准咨询问题的样本存入所述咨询样本库中以更新所述咨询样本库，并与所述目标回复项建立对应关系。
7.如权利要求6所述的服务咨询自学习装置，其特征在于，所述查询模块包括：
问题匹配单元，用于通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题；
回复查找单元，用于在所述咨询样本库中查找出分别与所述多个标准咨询问题对应的多项回复项并进行显示。
8.如权利要求6所述的服务咨询自学习装置，其特征在于，所述电子终端与咨询终端通信连接，所述装置还包括：
所述查询模块还用于通过识别模型对所述实时咨询问题进行识别，查找出与所述实时咨询问题相似度高于预设匹配度的多个标准咨询问题；
发送模块，用于将所述多个标准咨询问题发送给所述咨询终端，以使所述咨询终端显示；
确认接收模块，用于接收所述咨询终端在所述多个标准咨询问题选择发送的咨询项；
所述存储模块还用于根据所述咨询项向所述咨询终端发送所述咨询项对应的回复项，以使所述咨询终端显示。
9.如权利要求6所述的服务咨询自学习装置，其特征在于，所述装置还包括：
回复接收模块，用于接收用户输入回复字符串，将所述用户输入的字符串作为所述目标回复项，将该目标回复项作为所述实时咨询问题的答案回复所述实时咨询问题；
获取模块，用于获取指定时间段内接收到的咨询数据，所述咨询数据包括所述指定时间段内接收到的实时咨询问题及与实时咨询问题对应的用户输入的回复字符串；
得到模块，用于获取所述咨询数据中的回复字符串出现频率大于预设概率的目标回复字符串；
更新模块，用于将所述目标回复字符串作为回复项写入所述咨询样本库中，并将所述目标回复字符串对应的咨询问题作为该目标回复字符串对应的标准咨询问题写入所述咨询样本库中。
10.如权利要求6-9任意一项所述的服务咨询自学习装置，其特征在于，所述装置还包括：训练模块，用于按照指定时间周期以更新后的所述咨询样本库使用深度学习模型训练得到更新的识别模型。
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