CN118093839B - 基于深度学习的知识运营问答对话处理方法及*** - Google Patents

Abstract

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于深度学习的知识运营问答对话处理方法及***，通过本申请的应用，企业能够显著提升知识运营效率、增强用户体验和忠诚度。具体而言，该方法能够自动回答用户提出的问题、提供个性化的知识服务，并与用户进行智能交互。这不仅减轻了人工客服的负担、提高了服务效率，还能够更准确地满足用户的需求、提升用户满意度。同时，通过实时捕捉用户需求的变化并调整服务策略，企业能够更好地适应市场变化、保持竞争优势。

Description

基于深度学习的知识运营问答对话处理方法及***

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的知识运营问答对话处理方法及***。

背景技术

随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展，越来越多的企业开始重视知识运营，即通过有效地管理和利用知识资源，提升用户体验和服务质量。在这一背景下，如何准确理解用户的提问并提供个性化的知识服务成为了亟待解决的问题。

传统的知识运营方法往往依赖于人工客服或简单的关键词匹配技术，无法充分理解用户的语义和需求，导致服务效率低下和用户满意度不高。近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著进展，为实现更高级别的语义理解和智能交互提供了可能。

然而，现有的深度学习***在处理用户提问时仍面临一些挑战。首先，用户提问往往包含复杂的语义结构和多层次的信息需求，需要***具备强大的问题理解能力。其次，用户需求可能随着时间和情境的变化而发生跳变，要求***能够实时捕捉并适应这种变化。最后，为了实现个性化的知识服务，***需要能够根据用户的提问生成与之匹配的答案。

发明内容

为了改善上述问题，本申请提供了一种基于深度学习的知识运营问答对话处理方法及***。

第一方面，本申请实施例提供一种基于深度学习的知识运营问答对话处理方法，应用于深度学习***，所述方法包括：

获取目标知识运营提问文本，所述目标知识运营提问文本包括具有语义关联的若干个在线用户提问段落；

确定所述若干个在线用户提问段落中每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子；所述多阶提问句子中各阶提问句子是对相应的所述在线用户提问段落进行文本细粒度调整所得到的，所述多阶提问句子中各阶提问句子的文本细粒度呈递减趋势；

对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量；所述问题理解表征向量用于反映所述每个在线用户提问段落各自在若干个不同线性向量容量权重下的、且与用户需求跳变存在联系的嵌入语义向量；

对于所述若干个在线用户提问段落中任意连续的两个在线用户提问段落，依据所述两个在线用户提问段落分别相应的所述问题理解表征向量，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析。

在一些技术方案中，所述对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量，包括：

对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的多阶问题理解向量关系网；所述多阶问题理解向量关系网中不同特征阶的问题理解向量关系网相应的线性向量容量权重以及语义向量簇个数不同；

依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量；

依据所述每个在线用户提问段落分别相应的问句要素线性变量，确定所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量。

在一些技术方案中，所述依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量，包括：

依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，确定所述多阶问题理解向量关系网中各阶问题理解向量关系网中各问题理解向量单元的基础问句要素线性变量；

确定所述基础问句要素线性变量在目标语义特征坐标系上的第一语义要素线性变量和第二语义要素线性变量；所述第一语义要素线性变量用于指示问题理解向量单元在词级别注意力指标下的语义向量；所述第二语义要素线性变量用于指示问题理解向量单元在句级别注意力指标下的语义向量；

针对每个语义向量簇，依据所述语义向量簇中各问题理解向量单元相应的第一语义要素线性变量、以及所述语义向量簇中所包含的问题理解向量单元总数，确定所述语义向量簇的第一局部问题理解向量；

针对每个语义向量簇，依据所述语义向量簇中各问题理解向量单元相应的第二语义要素线性变量、以及所述语义向量簇中所包含的问题理解向量单元总数，确定所述语义向量簇的第二局部问题理解向量；

依据所述第一局部问题理解向量和相应的所述第二局部问题理解向量，确定所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量。

在一些技术方案中，所述问题理解表征向量包括用于反映词级别注意力指标的词级别文本语义、和用于反映句级别注意力指标的句级别文本语义；

所述依据所述两个在线用户提问段落分别相应的所述问题理解表征向量，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析，包括：

依据所述两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重分别相应的所述词级别文本语义，确定所述两个在线用户提问段落在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的词级别比较结果；

依据所述两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重分别相应的所述句级别文本语义，确定所述两个在线用户提问段落在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的句级别比较结果；

依据所述词级别比较结果和所述句级别比较结果，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析。

在一些技术方案中，所述依据所述词级别比较结果和所述句级别比较结果，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析，包括：

将所述若干个不同线性向量容量权重中最大线性向量容量权重作为当前线性向量容量权重；

比对分析在所述当前线性向量容量权重下各对应语义向量簇的提问需求变化信息所相应的提问需求变化权重、与相应的提问需求标签值的大小；

如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变，确定被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变；

如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下不存在企业用户需求跳变，将所述若干个不同线性向量容量权重中下一个线性向量容量权重作为当前线性向量容量权重；

跳转至所述比对分析在所述当前线性向量容量权重下各对应语义向量簇的提问需求变化信息所相应的提问需求变化权重、与相应的提问需求标签值的大小的步骤，直到符合跳变捕捉终止要求。

在一些技术方案中，所述如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变，确定被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变步骤之前，所述方法还包括：

在所述当前线性向量容量权重下，确定比对分析结果符合设定识别条件的当前量化统计结果；

如果所述当前量化统计结果大于等于所述当前线性向量容量权重相应的预设统计门限，确定比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变；

如果所述当前量化统计结果小于所述当前线性向量容量权重相应的预设统计门限，确定比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下不存在企业用户需求跳变；

其中，所述预设统计门限与所述当前线性向量容量权重相应的语义向量簇的个数相关。

在一些技术方案中，所述比对分析结果包括用于指示词级别比较结果的第一比对分析观点，和用于指示句级别比较结果的第二比对分析观点；

所述在所述当前线性向量容量权重下，确定比对分析结果符合设定识别条件的当前量化统计结果，包括：

在所述当前线性向量容量权重下，确定所述第一比对分析观点符合设定识别条件的第一量化统计结果，以及确定所述第二比对分析观点符合设定识别条件的第二量化统计结果；

依据所述第一量化统计结果和所述第二量化统计结果，确定所述当前量化统计结果。

在一些技术方案中，所述方法还包括：

若企业用户需求跳变分析结果表征被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变标注。

在一些技术方案中，所述若企业用户需求跳变分析结果表征被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变标注，包括：

若企业用户需求跳变分析结果表征所述被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变关联；

对经需求跳变关联的所述被分析的在线用户提问段落进行答案检索关键词标注，得到经需求跳变标注的目标在线用户提问段落，所述目标在线用户提问段落相应的提问句子影响权重小于相应的所述被分析的在线用户提问段落的提问句子影响权重。

第二方面，本申请实施例提供一种深度学习***，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行第一方面所述的方法。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现第一方面所述的方法。

本申请提出了一种基于深度学习技术的自然语言处理和语义理解方法。该方法首先获取目标知识运营提问文本，包括具有语义关联的若干个在线用户提问段落。然后，对每个在线用户提问段落进行文本细粒度调整，生成多阶提问句子，以更全面地理解用户的提问内容。接下来，利用深度学习技术对多阶提问句子进行问题理解向量挖掘，得到问题理解表征向量，以反映用户在不同线性向量容量权重下的嵌入语义向量。最后，对连续的用户提问段落进行企业用户需求跳变分析，以捕捉用户需求的动态变化。

通过本申请的应用，企业能够显著提升知识运营效率、增强用户体验和忠诚度。具体而言，该方法能够自动回答用户提出的问题、提供个性化的知识服务，并与用户进行智能交互。这不仅减轻了人工客服的负担、提高了服务效率，还能够更准确地满足用户的需求、提升用户满意度。同时，通过实时捕捉用户需求的变化并调整服务策略，企业能够更好地适应市场变化、保持竞争优势。

附图说明

图1为本申请实施例所提供的一种基于深度学习的知识运营问答对话处理方法的流程图。

图2为本申请实施例所提供的一种深度学习***200的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面通过附图以及具体实施例对本申请技术方案做详细的说明，应当理解本申请实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。

图1示出一种基于深度学习的知识运营问答对话处理方法，应用于深度学习***，所述方法包括以下步骤101-步骤104。

步骤101、获取目标知识运营提问文本，所述目标知识运营提问文本包括具有语义关联的若干个在线用户提问段落。

步骤102、确定所述若干个在线用户提问段落中每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子；所述多阶提问句子中各阶提问句子是对相应的所述在线用户提问段落进行文本细粒度调整所得到的，所述多阶提问句子中各阶提问句子的文本细粒度呈递减趋势。

步骤103、对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量；所述问题理解表征向量用于反映所述每个在线用户提问段落各自在若干个不同线性向量容量权重下的、且与用户需求跳变存在联系的嵌入语义向量。

步骤104、对于所述若干个在线用户提问段落中任意连续的两个在线用户提问段落，依据所述两个在线用户提问段落分别相应的所述问题理解表征向量，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析。

为便于更好地理解上述技术方案，下面先通过3个应用场景来进行整体介绍，然后对步骤所涉及的技术术语进行名词解释，接着针对每个步骤进行详细的介绍说明。

应用场景1：智能客服***中的用户需求跳变分析

在一个大型电商平台的智能客服***中，深度学习***被用于处理和分析用户的在线咨询提问，以更精准地理解用户需求，并提供个性化的服务。

深度学习***从智能客服的交互日志中捕获了一系列用户的提问文本，这些文本构成了目标知识运营提问文本。这些文本包括用户在咨询商品信息、订单状态、售后服务等多个方面的连续提问，每个提问都包含了用户的某种需求或关注点。

对于每一个用户的提问段落，深度学习***利用自然语言处理技术进行细粒度的文本分析。***对每个提问段落进行分层处理，生成多阶提问句子。这些多阶提问句子按照文本细粒度的递减趋势排列，从具体到抽象，逐层概括用户的提问内容。

接下来，深度学习***对每一个多阶提问句子进行问题理解向量的挖掘。通过训练好的深度学习模型，***将每个提问句子转换为高维语义空间中的一个向量，这个向量即问题理解表征向量。这个向量不仅包含了提问句子的字面意思，还隐含了与用户需求跳变相关的深层语义信息。

当用户连续提出多个问题时，深度学习***会对这些连续的问题进行用户需求跳变分析。***会比较相邻两个问题的问题理解表征向量，在不同的线性向量容量权重下分析这两个向量之间的差异和联系。通过这种分析，***能够捕捉到用户在咨询过程中需求的变化和跳转，从而为后续的个性化服务提供依据。

例如，用户可能先询问某个商品的详细信息，然后突然跳转到询问订单的发货时间。通过深度学习***的用户需求跳变分析，智能客服可以迅速识别出这种需求的变化，并及时提供用户所需的信息，从而提升用户体验和满意度。

应用场景2：在线教育平台的学生问题解答***

在一个在线教育平台中，深度学习***被用来自动分析和解答学生在学习过程中提出的问题，以便提供更及时和个性化的学习支持。

深度学***台的论坛或实时问答***中收集学生的提问文本，这些文本构成了目标知识运营提问文本。这些提问文本通常涉及课程内容、作业问题、考试准备等方面，且由于学生之间的讨论和交流，这些文本往往具有语义上的关联性。

对于收集到的每个学生的提问段落，深度学习***利用自然语言处理技术进行解析和分层处理。***首先识别出提问段落中的核心问题，然后逐步展开，生成多阶提问句子。这些多阶提问句子按照从具体到抽象的顺序排列，确保在后续的处理中能够捕捉到问题的不同层次和细节。

深度学习***使用预训练的模型对每个多阶提问句子进行向量化表示，即挖掘问题理解表征向量。这些向量不仅包含了句子的字面含义，还融入了句子的上下文信息和语义关系。通过向量化表示，***能够将复杂的文本信息转换为计算机可以处理的数值形式，为后续的分析提供基础。

在在线教育平台中，学生的提问往往随着学习进程的推进而发生变化，表现出需求跳变的特点。深度学习***通过对连续提问段落的问题理解表征向量进行比较和分析，能够捕捉到学生需求的变化和转移。例如，学生可能最初询问一个基础概念的解释，但随着理解的深入，他们可能会提出更高级或更具体的问题。***能够识别这种需求跳变，并据此调整答案的生成策略，以提供更贴合学生当前需求的学习支持。

通过这种方式，深度学***台中学生的提问文本，提供及时、准确和个性化的学习帮助，从而提升学生的学习体验和效果。

应用场景3：企业营销转化领域的客户需求分析***

在企业营销转化领域，深度学习***被应用于一个客户需求分析***，该***旨在通过分析潜在客户的在线提问文本，理解其需求变化，并据此优化营销策略，提高转化率。

深度学***台、在线客服***等渠道收集潜在客户的提问文本。这些文本包含了客户对产品、服务、价格、促销活动等方面的询问，构成了目标知识运营提问文本。这些文本通常具有语义上的关联性，因为它们反映了客户在了解企业产品和服务过程中的思考和决策过程。

对于收集到的每个客户的提问段落，深度学习***利用自然语言处理技术进行解析和分层处理。它首先识别出提问段落中的核心问题，然后逐步展开，生成多阶提问句子。这些多阶提问句子按照从具体到抽象、从细节到整体的顺序排列，以便更全面地捕捉客户的疑问和需求。

深度学习***使用预训练的模型对每个多阶提问句子进行向量化表示，即挖掘问题理解表征向量。这些向量不仅包含了句子的字面含义，还融入了句子的上下文信息和语义关系。通过向量化表示，***能够将复杂的文本信息转换为计算机可以处理的数值形式，为后续的需求分析提供基础。

在企业营销转化场景中，客户的需求往往随着了解的深入而发生变化，表现出需求跳变的特点。深度学习***通过对连续提问段落的问题理解表征向量进行比较和分析，能够捕捉到客户需求的变化和转移。例如，客户最初可能询问产品的基本功能，但随着了解的深入，他们可能会关注产品的性能、兼容性、售后服务等方面。***能够识别这种需求跳变，并据此调整营销策略，提供更符合客户当前需求的信息和服务。

通过这种方式，深度学习***在企业营销转化领域中能够有效地分析潜在客户的需求变化，帮助企业更精准地定位目标客户群体，优化营销策略，提高转化率和客户满意度。

接下来，针对步骤101-步骤104所涉及的技术术语进行名词解释（以大型电商平台的智能客服***为例）。

目标知识运营提问文本：在大型电商平台的智能客服***中，“目标知识运营提问文本”指的是从用户与智能客服的交互中捕获的一系列提问文本。这些文本是用户在实际购物或咨询过程中产生的，反映了用户对于商品信息、订单状态、售后服务等各方面的需求和疑问。这些文本数据是智能客服***进行深度学***台服务质量和提升用户体验的关键。

具有语义关联的若干个在线用户提问段落：在智能客服***的语境下，“具有语义关联的若干个在线用户提问段落”指的是从目标知识运营提问文本中识别出的一组相互关联的提问段落。这些段落通常由同一用户或不同用户在连续时间内的提问组成，它们之间在语义上存在着某种联系或逻辑顺序。例如，用户可能先询问商品的尺寸和颜色，然后进一步询问该商品的库存和发货时间，这些提问就构成了具有语义关联的提问段落。

每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子：是指对于每一个具有语义关联的在线用户提问段落，智能客服***通过自然语言处理技术将其细化为多个层次的提问句子。这些多阶提问句子按照从具体到抽象、从细节到整体的顺序排列，以便更全面地捕捉用户的疑问和需求。例如，对于用户询问商品尺寸的提问段落，多阶提问句子可能包括“这件衣服的具体尺寸是多少？”、“是否有详细的尺寸表可以参考？”等。

各阶提问句子：是指在多阶提问句子中，每一阶所对应的提问句子。这些句子在语义上呈现出从具体到抽象、从细节到整体的递进关系。较低阶的提问句子通常关注具体的细节信息，而较高阶的提问句子则更侧重于整体的理解和概括。这种分层的提问句子结构有助于智能客服***更深入地理解用户的疑问和需求。

文本细粒度调整：是指在对在线用户提问段落进行处理时，智能客服***根据需要对文本的细节程度进行调整的过程。这种调整可以是对文本进行更细致的划分，以提取出更具体的信息点；也可以是对文本进行概括和抽象化，以捕捉更高层次的主题和概念。文本细粒度调整的目的是使智能客服***能够更好地适应不同用户的需求和理解层次，提供更精准和个性化的服务。

文本细粒度呈递减趋势：是指在生成多阶提问句子的过程中，随着阶数的增加，提问句子的文本细粒度逐渐降低的趋势。也就是说，从低阶到高阶的提问句子中，具体细节信息的描述逐渐减少，而整体概括和抽象化的程度逐渐增加。这种趋势反映了智能客服***在处理用户提问时从具体到抽象、从细节到整体的理解过程。这种递减的文本细粒度有助于***在不同层次上捕捉和理解用户的需求，为提供更全面的服务奠定基础。

问题理解向量挖掘：在大型电商平台的智能客服***中，“问题理解向量挖掘”是指利用深度学习技术，对用户的提问文本进行深层次的语义分析和向量化表示的过程。这一过程旨在从用户的文字描述中抽取出关键信息，并将其转化为计算机能够理解和处理的数值形式，即向量。通过对这些向量的进一步分析和挖掘，智能客服***可以更准确地把握用户的真实意图和需求，从而提供更为精准和个性化的服务。例如，当用户询问“这款手机的电池续航能力如何？”时，***通过问题理解向量挖掘，可以识别出用户关注的是手机的电池性能，进而提供相关的详细信息和比较数据。

问题理解表征向量：是在问题理解向量挖掘过程中生成的一种数值化表示，它反映了用户提问在语义空间中的位置和方向。每个问题理解表征向量都是对用户提问的一种高度抽象和概括，它包含了提问中的关键信息和语义特征，可以用于后续的自然语言处理任务，如相似问题匹配、答案检索等。在智能客服***中，问题理解表征向量是实现用户需求理解和服务响应的基础。

线性向量容量权重：是指在向量空间中，不同维度或特征对于整体向量表示的重要性或贡献度。在智能客服***的语境下，线性向量容量权重反映了用户提问中不同信息点对于整体需求理解的重要性。通过对这些权重的合理设置和调整，***可以更加准确地捕捉用户的核心关注点，提高服务响应的准确性和效率。例如，在处理商品咨询类问题时，价格、品质、售后等关键信息点可能会被赋予较高的权重，以确保这些信息在需求理解和服务响应中得到充分考虑。

用户需求跳变：是指在用户与智能客服***的交互过程中，用户需求发生变化或转移的现象。这种跳变可能是由于用户对商品或服务的了解加深、外部环境的影响、个人偏好的改变等多种原因造成的。在大型电商平台的智能客服***中，用户需求跳变是一种常见且复杂的现象，它要求***能够实时跟踪和适应用户需求的变化，提供持续且连贯的服务支持。例如，用户在浏览商品时可能最初关注价格因素，但随着对商品性能的深入了解，可能逐渐转向对品质或售后服务的关注。

嵌入语义向量：是指将文本中的词汇或短语映射到低维向量空间中的一种技术，这些向量包含了词汇或短语的语义信息，使得语义上相似的词汇在向量空间中的位置相近。在智能客服***中，嵌入语义向量被广泛应用于用户提问的理解和表示。通过将用户提问转化为嵌入语义向量，***可以更方便地进行语义相似度计算、聚类分析等操作，从而实现更精准的用户需求理解和服务响应。

在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析：这句话是指在进行用户需求跳变分析时，至少考虑一个线性向量容量权重的影响。在实际应用中，这意味着智能客服***需要综合考虑用户提问中的多个关键信息点（这些信息点对应着不同的线性向量容量权重），以及这些信息点之间的相互关系和影响，来全面而准确地把握用户需求的变化和转移。通过这种方式，***可以更加深入地理解用户的购物决策过程和服务需求变化，为电商企业提供更有针对性的营销策略和服务优化建议。

就步骤101而言，在大型电商平台的运营中，智能客服***扮演着至关重要的角色，它不仅是用户与平台之间沟通的桥梁，更是提升用户体验、促进交易转化的关键。而深度学习***作为智能客服***的“大脑”，负责处理和分析海量的用户提问文本，以精准地理解用户需求并提供个性化的服务。

在这个过程中，深度学***台上的真实提问记录，它们反映了用户在购物过程中的各种疑问和需求。这些提问文本可能来自于商品详情页、购物车页面、订单结算页面等各个环节，涵盖了商品信息、价格咨询、促销活动、售后服务等各个方面。

为了获取这些目标知识运营提问文本，深度学***台的数据库进行连接，通过数据接口实时获取用户的提问记录。这些记录被存储在数据库中，并按照时间顺序进行排列，保证了提问文本的连贯性和时序性。

在获取提问文本的过程中，深度学习***还会对文本进行预处理，包括去除无关字符、统一文本格式、识别并纠正错别字等，以保证文本的准确性和规范性。同时，***还会利用自然语言处理技术对文本进行分词、词性标注等处理，为后续的语义分析和向量挖掘打下基础。

值得注意的是，这些目标知识运营提问文本并不是孤立的，它们之间存在着语义上的关联。这种关联可能表现为同一用户在不同时间点的提问之间的逻辑联系，也可能表现为不同用户针对同一商品或服务的相似提问。深度学习***会利用这种语义关联，将相关的提问文本进行聚合和分组，形成具有语义关联的若干个在线用户提问段落。

这些在线用户提问段落是深度学***台提供更加精准和个性化的服务支持。同时，这些提问段落也是电商平台优化商品信息展示、改进服务流程的重要依据，有助于提高用户的购物体验和平台的运营效率。

就步骤102而言，在大型电商平台的智能客服***中，深度学习技术发挥着核心作用，特别是在理解和解析用户提问的过程中。当用户与智能客服交互时，他们的提问往往包含多个层次的信息和意图。为了更准确地捕捉这些信息和意图，深度学习***会采取一系列步骤来确定每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子。

首先，深度学***台上的在线用户提问段落。这些段落是用户在购物过程中产生的，可能包含商品信息、订单状态、售后服务等多个方面的疑问。获取到这些提问段落后，***会进行必要的预处理，如去除无关字符、统一文本格式等，以确保文本的准确性和规范性。

接下来，深度学习***会利用自然语言处理技术对预处理后的提问段落进行语义关联识别和主题分类。通过识别段落中的关键词和短语，***可以确定不同段落之间的语义关联，以及每个段落所属的主题类别。这有助于***更准确地理解用户的意图和需求。

在确定了语义关联和主题分类后，深度学习***会对每个在线用户提问段落进行文本细粒度调整。这一步骤的目的是将用户的提问从具体到抽象、从细节到整体进行分层处理。通过文本细粒度调整，***可以生成多阶提问句子，其中每阶提问句子都对应着原始提问段落中的不同层次的信息和意图。

具体来说，***会首先识别出提问段落中的具体细节信息，如商品的具体规格、颜色等，形成较低阶的提问句子。然后，***会逐步抽象和概括这些信息，形成更高阶的提问句子，这些句子关注更广泛的主题或概念。这样，从低阶到高阶的提问句子就形成了一个文本细粒度呈递减趋势的多阶提问句子结构。

经过文本细粒度调整后，深度学习***会确定每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子。这些多阶提问句子不仅包含了用户的原始提问信息，还通过分层处理揭示了用户意图和需求的不同层次。这使得智能客服***能够更全面地理解用户的疑问和需求，为后续的响应和服务提供有力支持。

总的来说，深度学***台提供了更精准、个性化的服务基础，有助于提升用户体验和平台运营效率。

就步骤103而言，在大型电商平台的智能客服***中，深度学习技术是实现精准用户需求理解的关键。当用户与智能客服交互时，他们的提问往往包含复杂且多层次的语义信息。为了准确捕捉这些信息，深度学习***会对每个在线用户提问段落进行问题理解向量挖掘，以得到能反映用户需求的问题理解表征向量。

首先，深度学***台上的在线用户提问段落。这些段落是用户在购物过程中产生的，涵盖了商品信息、订单状态、售后服务等多个方面。获取到这些提问段落后，***会进行必要的预处理，如去除无关字符、统一文本格式、纠正错别字等，以确保文本的准确性和规范性。

接下来，***会对每个在线用户提问段落进行文本细粒度调整，生成多阶提问句子。这些句子从具体到抽象、从细节到整体反映了用户的提问内容。通过这一步骤，***能够更全面地理解用户的意图和需求。

在生成多阶提问句子后，深度学习***会利用先进的自然语言处理技术和深度学习算法，对每个多阶提问句子进行问题理解向量挖掘。这一步骤的目的是将文本信息转化为计算机能够理解和处理的数值形式，即向量。

具体来说，***会首先对每个多阶提问句子进行语义分析，提取出关键信息和特征。然后，利用深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对这些信息和特征进行学习和表示，生成相应的问题理解向量。这些向量捕捉了提问句子中的语义信息和用户需求。

通过对每个多阶提问句子进行问题理解向量挖掘，深度学习***最终会得到每个在线用户提问段落相应的问题理解表征向量。这些向量是对原始提问段落的深层次抽象和概括，它们包含了提问中的关键信息和语义特征，同时反映了用户需求的不同层次和方面。

值得注意的是，这些问题理解表征向量是在若干个不同线性向量容量权重下得到的。这些权重反映了不同信息点对于整体需求理解的重要性，有助于***更准确地把握用户的核心关注点。同时，这些问题理解表征向量还与用户需求跳变存在联系。当用户需求发生变化或转移时，相应的问题理解表征向量也会发生变化，从而实时跟踪和适应用户需求的变化。

总的来说，深度学***台提供了更精准、个性化的服务基础，有助于提升用户体验和平台运营效率。同时，它们也是后续自然语言处理任务（如相似问题匹配、答案检索等）的重要输入和依据。

就步骤104而言，在大型电商平台的运营场景中，智能客服***扮演着至关重要的角色，它不仅是企业与用户之间沟通的桥梁，更是提升用户体验、促进交易转化的关键。深度学习***作为智能客服***的核心，通过处理和分析用户提问文本，以精准地理解用户需求并提供个性化的服务。当面对连续的用户提问时，深度学习***需要进行企业用户需求跳变分析，以捕捉用户需求的动态变化。

首先，深度学***台上连续的两个在线用户提问段落。这些段落可能来自于同一用户在不同时间点的提问，也可能来自于不同用户针对相似问题的提问。这些连续的提问段落构成了分析的基础数据。

接下来，深度学习***会利用已训练好的模型，对每个在线用户提问段落进行问题理解向量挖掘，得到相应的问题理解表征向量。这些向量是对用户提问的深层次抽象和概括，包含了提问中的关键信息和语义特征。

在进行企业用户需求跳变分析时，深度学习***需要考虑不同线性向量容量权重对分析结果的影响。这些权重反映了不同信息点对于整体需求理解的重要性。***会根据实际情况和经验，选择合适的线性向量容量权重进行分析。

在确定了问题理解表征向量和线性向量容量权重后，深度学习***会利用相关算法和技术，对连续的两个在线用户提问段落进行需求跳变分析。这一步骤的目的是捕捉用户在不同时间点或不同问题上的需求变化。

具体来说，***会计算两个提问段落的问题理解表征向量在选定线性向量容量权重下的相似度或差异度。如果相似度较高，说明用户的需求没有发生显著变化；如果差异度较大，则说明用户的需求发生了跳变。

最后，深度学习***会将需求跳变分析的结果输出给智能客服***。根据这些结果，智能客服***可以采取相应的策略来应对用户的需求变化。例如，当检测到用户需求发生跳变时，智能客服***可以主动引导用户确认新的需求，或者推荐相关商品和服务以满足用户的新需求。

总的来说，深度学***台提供更加精准和个性化的服务支持。这有助于提高用户的购物体验和平台的运营效率。

可见，本申请利用深度学习技术实现自然语言处理和语义理解，通过自动回答用户提出的问题，提供个性化的知识服务，从而实现了与用户的智能交互。该方法包括问题理解、信息检索、答案生成和对话管理等步骤，能够全面提升知识运营效率，增强用户体验和忠诚度。

具体而言，本申请的有益效果主要体现在以下几个方面：

提高问题理解的准确性：通过深度学习***获取目标知识运营提问文本，包括具有语义关联的若干个在线用户提问段落，能够更全面地理解用户的真实意图和需求。同时，对每个在线用户提问段落进行文本细粒度调整，生成多阶提问句子，进一步提高了问题理解的准确性和深度；

实现个性化知识服务：通过对每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子进行问题理解向量挖掘，得到问题理解表征向量，能够反映每个用户在不同线性向量容量权重下的嵌入语义向量，从而为用户提供更加个性化的知识服务。这种服务方式能够更好地满足用户的需求，提升用户的满意度和忠诚度；

捕捉用户需求跳变：本申请还能够对连续的用户提问段落进行企业用户需求跳变分析，及时捕捉用户需求的动态变化。这有助于企业更快速地响应用户的需求变化，调整服务策略，提高服务质量和效率；

提升知识运营效率：通过自动化的问题理解、信息检索、答案生成和对话管理等步骤，本申请能够大幅度提升知识运营的效率。企业可以更加高效地处理用户的问题，节省人力成本，提高运营效率。

综上所述，本申请利用深度学习技术实现自然语言处理和语义理解，通过提供个性化的知识服务和智能交互，能够显著提升企业的知识运营效率、用户体验和忠诚度。这对于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位具有重要意义。

在一些可选的实施例中，所述对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量，包括：对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的多阶问题理解向量关系网；所述多阶问题理解向量关系网中不同特征阶的问题理解向量关系网相应的线性向量容量权重以及语义向量簇个数不同；依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量；依据所述每个在线用户提问段落分别相应的问句要素线性变量，确定所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量。

在一些可选的实施例中，深度学习***会对每个在线用户提问段落进行更为深入的处理，以获取更为精确的问题理解表征向量。具体来说，***会首先对每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子进行问题理解向量挖掘。这一步骤中，深度学习模型会分析每个提问句子的语义，将其转化为向量形式，捕捉到句子中的关键信息和含义。

通过这一挖掘过程，***会得到每个在线用户提问段落分别相应的多阶问题理解向量关系网。这个关系网是一个复杂的结构，它包含了不同特征阶的问题理解向量，并且每个特征阶的向量关系网都有相应的线性向量容量权重和语义向量簇个数。这些权重和个数是根据向量的重要性和信息量来确定的，它们反映了不同向量在理解用户提问时的贡献程度。

接下来，***会依据每个在线用户提问段落相应的多阶问题理解向量关系网，进一步提取出各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量。这些问句要素线性变量是对用户提问中的关键要素进行量化表示的结果，它们包含了用户提问的核心信息和需求。

最终，***会根据每个在线用户提问段落分别相应的问句要素线性变量，确定出每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量。这个表征向量是对用户提问的全面、深入的理解，它综合了用户提问中的多个层次和方面的信息，为后续的需求跳变分析和答案生成提供了坚实的基础。

通过这种方式，深度学习***能够更准确地理解用户的提问，捕捉到用户需求的细微差别和变化。这有助于***提供更个性化、更精准的知识服务，提升用户体验和满意度。同时，这种处理方法也增强了***的灵活性和适应性，使其能够更好地应对不同场景和用户的需求变化。

总的来说，本申请的技术方案通过深度学习技术对在线用户提问进行多层次、深入的处理和理解，实现了对用户需求的精准把握和个性化服务。这不仅提高了知识运营的效率和质量，也为企业赢得了更多的用户忠诚度和市场竞争力。

在接下来的步骤中，所述依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量，包括：依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，确定所述多阶问题理解向量关系网中各阶问题理解向量关系网中各问题理解向量单元的基础问句要素线性变量；确定所述基础问句要素线性变量在目标语义特征坐标系上的第一语义要素线性变量和第二语义要素线性变量；所述第一语义要素线性变量用于指示问题理解向量单元在词级别注意力指标下的语义向量；所述第二语义要素线性变量用于指示问题理解向量单元在句级别注意力指标下的语义向量；针对每个语义向量簇，依据所述语义向量簇中各问题理解向量单元相应的第一语义要素线性变量、以及所述语义向量簇中所包含的问题理解向量单元总数，确定所述语义向量簇的第一局部问题理解向量；针对每个语义向量簇，依据所述语义向量簇中各问题理解向量单元相应的第二语义要素线性变量、以及所述语义向量簇中所包含的问题理解向量单元总数，确定所述语义向量簇的第二局部问题理解向量；依据所述第一局部问题理解向量和相应的所述第二局部问题理解向量，确定所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量。

在接下来的步骤中，深度学习***会依据之前构建的多阶问题理解向量关系网，进一步深入到每个在线用户提问段落的细节，提取出问题理解向量关系网中的关键信息，即各语义向量簇相应的问句要素线性变量。

首先，***会针对每个在线用户提问段落相应的多阶问题理解向量关系网，确定出其中各阶问题理解向量关系网中的各个问题理解向量单元的基础问句要素线性变量。这些基础问句要素线性变量是对问题理解向量单元的基本属性和特征的量化表示，它们构成了理解用户提问的基础。

然后，***会进一步确定这些基础问句要素线性变量在目标语义特征坐标系上的第一语义要素线性变量和第二语义要素线性变量。这里的目标语义特征坐标系是一个用于描述和理解语义特征的框架或空间。第一语义要素线性变量主要关注词级别注意力指标下的语义向量，即用户提问中的关键词或短语的含义和重要性；而第二语义要素线性变量则侧重于句级别注意力指标下的语义向量，即用户提问中整个句子的含义和结构。

接下来，对于每个语义向量簇，***会依据其中各问题理解向量单元相应的第一语义要素线性变量，以及该语义向量簇中所包含的问题理解向量单元的总数，来确定该语义向量簇的第一局部问题理解向量。这个第一局部问题理解向量是对语义向量簇中所有问题理解向量单元在词级别注意力下的综合表示，它反映了用户提问中某一方面的关键信息。

同样地，对于每个语义向量簇，***还会依据其中各问题理解向量单元相应的第二语义要素线性变量，以及该语义向量簇中所包含的问题理解向量单元的总数，来确定该语义向量簇的第二局部问题理解向量。这个第二局部问题理解向量则是对语义向量簇中所有问题理解向量单元在句级别注意力下的综合表示，它补充和完善了第一局部问题理解向量的信息。

最后，***会根据每个语义向量簇的第一局部问题理解向量和相应的第二局部问题理解向量，综合确定出每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量。这些问句要素线性变量是对用户提问中各个关键要素的全面、深入的理解，它们为后续的需求跳变分析和答案生成提供了重要的依据。

通过这样的处理流程，深度学***，还能够为用户提供更加个性化、精准的知识服务体验。

在一些优选的实施例中，所述问题理解表征向量包括用于反映词级别注意力指标的词级别文本语义、和用于反映句级别注意力指标的句级别文本语义；所述依据所述两个在线用户提问段落分别相应的所述问题理解表征向量，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析，包括：依据所述两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重分别相应的所述词级别文本语义，确定所述两个在线用户提问段落在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的词级别比较结果；依据所述两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重分别相应的所述句级别文本语义，确定所述两个在线用户提问段落在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的句级别比较结果；依据所述词级别比较结果和所述句级别比较结果，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析。

在一些优选的实施例中，深度学习***在进行企业用户需求跳变分析时，会特别关注问题理解表征向量中的词级别文本语义和句级别文本语义。这两种文本语义分别反映了用户提问中不同层次的注意力指标，对于全面理解用户需求至关重要。

具体来说，词级别文本语义主要关注用户提问中的关键词或短语，以及它们之间的关系和重要性。这些关键词或短语通常是用户需求的直接体现，因此词级别文本语义对于捕捉用户需求的细微差别和变化非常敏感。而句级别文本语义则更注重用户提问的整体结构和含义，包括句子的语法、语义和上下文信息。通过句级别文本语义，***可以理解用户提问的更深层次含义和目的。

在进行企业用户需求跳变分析时，***会首先依据两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重下分别相应的词级别文本语义，确定它们在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的词级别比较结果。这个比较结果可以揭示两个提问段落之间在关键词或短语层面上的相似性和差异性，以及用户需求可能发生的变化。

同样地，***还会依据两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重下分别相应的句级别文本语义，确定它们在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的句级别比较结果。这个比较结果则能够揭示两个提问段落之间在整体结构和含义层面上的相似性和差异性，进一步补充和完善词级别比较结果的信息。

最后，***会综合考虑词级别比较结果和句级别比较结果，对两个在线用户提问段落在最少一个线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析。这个分析过程会全面考虑用户提问中的多个层次和方面的信息，从而更准确地捕捉用户需求的变化和跳变。通过这样的处理方式，***能够更深入地理解用户的真实需求，为企业提供更精准、个性化的知识服务。同时，这也有助于提升企业的服务质量和用户满意度，增强企业的市场竞争力。

进一步地，所述依据所述词级别比较结果和所述句级别比较结果，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析，包括：将所述若干个不同线性向量容量权重中最大线性向量容量权重作为当前线性向量容量权重；比对分析在所述当前线性向量容量权重下各对应语义向量簇的提问需求变化信息所相应的提问需求变化权重、与相应的提问需求标签值的大小；如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变，确定被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变；如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下不存在企业用户需求跳变，将所述若干个不同线性向量容量权重中下一个线性向量容量权重作为当前线性向量容量权重；跳转至所述比对分析在所述当前线性向量容量权重下各对应语义向量簇的提问需求变化信息所相应的提问需求变化权重、与相应的提问需求标签值的大小的步骤，直到符合跳变捕捉终止要求。

进一步地，在实施技术方案时，深度学习***会按照一系列步骤来进行企业用户需求跳变分析。这个过程旨在通过比对不同线性向量容量权重下的提问需求变化信息，来捕捉用户需求的变化和跳变。

首先，***会设定一个初始的当前线性向量容量权重，通常选择若干个不同线性向量容量权重中的最大线性向量容量权重作为起点。这个权重代表了用户提问中语义信息的最大容量，是分析用户需求跳变的重要参考点。

接着，***会在当前线性向量容量权重下，比对分析各对应语义向量簇的提问需求变化信息。具体来说，***会计算每个语义向量簇的提问需求变化权重，并与相应的提问需求标签值进行大小比较。提问需求变化权重反映了用户在该语义向量簇上的需求变化程度，而提问需求标签值则是预先设定的标准值，用于衡量用户需求是否达到跳变的阈值。

如果比对分析结果显示，在当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变，即某个或某些语义向量簇的提问需求变化权重超过了相应的提问需求标签值，那么***会确定被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变。这意味着用户的需求发生了显著的变化或转移，需要***做出相应的响应和调整。

然而，如果比对分析结果显示在当前线性向量容量权重下不存在企业用户需求跳变，即所有语义向量簇的提问需求变化权重均未超过相应的提问需求标签值，那么***会继续分析下一个线性向量容量权重。具体来说，***会将若干个不同线性向量容量权重中的下一个线性向量容量权重作为新的当前线性向量容量权重，并跳转回比对分析的步骤重新进行计算和比较。

这个过程会一直持续进行，直到***符合跳变捕捉终止要求为止。跳变捕捉终止要求可以是达到预设的最大迭代次数、所有线性向量容量权重都已分析完毕、或者用户需求跳变的变化率低于某个阈值等条件。一旦满足终止要求，***就会停止分析并输出最终的企业用户需求跳变分析结果。

通过这样的处理方式，深度学习***能够全面而深入地分析用户提问中的语义信息，捕捉用户需求在不同层次和方面的变化和跳变。这有助于企业更准确地理解用户的真实需求，提供更个性化、精准的知识服务，从而提升用户体验和满意度。

在又一些示例性设计思路下，所述如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变，确定被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变步骤之前，所述方法还包括：在所述当前线性向量容量权重下，确定比对分析结果符合设定识别条件的当前量化统计结果；如果所述当前量化统计结果大于等于所述当前线性向量容量权重相应的预设统计门限，确定比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变；如果所述当前量化统计结果小于所述当前线性向量容量权重相应的预设统计门限，确定比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下不存在企业用户需求跳变；其中，所述预设统计门限与所述当前线性向量容量权重相应的语义向量簇的个数相关。

在又一些示例性设计思路下，深度学习***在执行企业用户需求跳变分析时，会引入额外的判断条件，以增强分析的准确性和可靠性。这一设计思路的核心在于，在确定是否存在用户需求跳变之前，***首先会对比对分析结果进行量化统计，并将统计结果与预设的统计门限进行比较。

具体来说，当***在某一当前线性向量容量权重下进行比对分析时，它会计算出一个当前量化统计结果。这个量化统计结果反映了在当前权重下，用户提问中语义向量簇的变化情况，是对用户需求变化的一种量化度量。这个量化统计结果可以是变化权重的平均值、最大值、累计和或其他统计量，具体取决于***设计和分析目标。

接着，***会获取与当前线性向量容量权重相应的预设统计门限。这个预设统计门限是一个预先设定的阈值，用于判断用户需求变化是否达到了显著的程度。值得注意的是，这个预设统计门限与当前线性向量容量权重相应的语义向量簇的个数相关。这是因为不同的语义向量簇个数代表了用户提问中不同的语义丰富度和复杂性，因此需要根据实际情况调整统计门限的值。

然后，***会将当前量化统计结果与预设统计门限进行比较。如果当前量化统计结果大于等于预设统计门限，说明在当前线性向量容量权重下，用户需求的变化超过了预设的阈值，可以认为存在企业用户需求跳变。此时，***会执行相应的处理步骤，如记录跳变信息、更新用户画像等。

相反，如果当前量化统计结果小于预设统计门限，说明在当前线性向量容量权重下，用户需求的变化并不显著，可以认为不存在企业用户需求跳变。在这种情况下，***会继续按照之前描述的流程，选择下一个线性向量容量权重作为当前权重，并进行下一轮的比对分析。

通过这样的设计思路，深度学习***能够更加准确地捕捉用户需求的变化和跳变。它不仅考虑了用户提问中的语义信息，还通过量化统计和预设门限的方式，对用户需求的变化进行了进一步的验证和筛选。这有助于提高***的鲁棒性和准确性，为企业提供更可靠的用户需求分析结果。

在另一些优选的实施例中，所述比对分析结果包括用于指示词级别比较结果的第一比对分析观点，和用于指示句级别比较结果的第二比对分析观点；所述在所述当前线性向量容量权重下，确定比对分析结果符合设定识别条件的当前量化统计结果，包括：在所述当前线性向量容量权重下，确定所述第一比对分析观点符合设定识别条件的第一量化统计结果，以及确定所述第二比对分析观点符合设定识别条件的第二量化统计结果；依据所述第一量化统计结果和所述第二量化统计结果，确定所述当前量化统计结果。

在另一些优选的实施例中，深度学习***在进行企业用户需求跳变分析时，会对比对分析结果进行更为细致的处理。具体来说，比对分析结果不再是一个单一的值或结论，而是包括用于指示词级别比较结果的第一比对分析观点和用于指示句级别比较结果的第二比对分析观点。

词级别比较结果，即第一比对分析观点，主要关注用户提问中的关键词或短语的变化。***会比较两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重下的词级别文本语义，分析各对应语义向量簇之间的词级别差异和相似性。这种差异和相似性可以通过计算词向量的余弦相似度、欧氏距离等指标来量化表示。第一比对分析观点就是基于这些量化指标得出的结论，用于反映用户提问在词级别上的需求变化。

句级别比较结果，即第二比对分析观点，则更注重用户提问的整体结构和含义的变化。***会比较两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重下的句级别文本语义，分析各对应语义向量簇之间的句级别差异和相似性。这种差异和相似性可以通过计算句子向量的语义匹配度、句子结构相似度等指标来量化表示。第二比对分析观点就是基于这些量化指标得出的结论，用于反映用户提问在句级别上的需求变化。

在确定比对分析结果符合设定识别条件的当前量化统计结果时，***会分别对第一比对分析观点和第二比对分析观点进行处理。具体来说，***会在当前线性向量容量权重下，确定第一比对分析观点符合设定识别条件的第一量化统计结果，以及确定第二比对分析观点符合设定识别条件的第二量化统计结果。这里的设定识别条件可以是预设的阈值、规则或模型等，用于判断比对分析观点是否有效或显著。

第一量化统计结果和第二量化统计结果可以是各种量化指标的值、统计量或概率等，具体取决于***设计和分析目标。例如，第一量化统计结果可以是词级别差异的平均值、最大值或累计和等；第二量化统计结果可以是句级别相似性的得分、排名或分类结果等。

最后，***会依据第一量化统计结果和第二量化统计结果，确定当前量化统计结果。这个当前量化统计结果是一个综合了词级别和句级别比较结果的量化值或结论，用于反映在当前线性向量容量权重下用户需求的整体变化程度。这个当前量化统计结果将作为后续判断是否存在企业用户需求跳变的重要依据。

通过这样的处理方式，深度学习***能够更全面地考虑用户提问中的多个层次和方面的信息，从而更准确地捕捉用户需求的变化和跳变。同时，这也提高了***的灵活性和可扩展性，使得***能够适应不同场景和需求下的用户需求分析任务。

在一种可替换的实施例中，所述方法还包括：若企业用户需求跳变分析结果表征被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变标注。

在一种可替换的实施例中，深度学习***在完成企业用户需求跳变分析后，会进一步对分析结果进行处理。具体来说，如果分析结果表明被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，***会执行一个额外的步骤，即对该提问段落进行需求跳变标注。

需求跳变标注是一个标记或注解的过程，旨在明确指示出用户提问中发生需求跳变的部分。这种标注可以是文字、符号、颜色、图标等形式，具体取决于***的设计和用户的偏好。标注的目的在于方便后续的处理和识别，使得***或用户能够快速定位和理解需求跳变的内容。

在执行需求跳变标注时，***会根据之前的企业用户需求跳变分析结果，确定需要标注的提问段落。这些段落是***认为存在需求跳变的部分，即用户的提问意图或关注点发生了显著变化的地方。

标注的具体方式可以根据实际情况进行选择。例如，***可以在提问段落的旁边添加一个特定的标注符号或文字说明，以指示该段落存在需求跳变。或者，***也可以使用不同的颜色或图标来区分标注的段落和其他部分，使得标注更加直观和易于识别。

此外，需求跳变标注还可以包含一些额外的信息，以帮助***或用户更好地理解需求跳变的性质和原因。例如，标注可以包含跳变类型、跳变程度、相关的关键词或短语等。这些信息可以是***自动生成的，也可以是用户手动添加的。

完成需求跳变标注后，被分析的在线用户提问段落将被标记为包含需求跳变的内容。这样，在后续的处理或展示中，***可以特别关注这些标注的段落，以便更好地满足用户的需求或提供相关的服务。

通过引入需求跳变标注这一步骤，深度学***，也为用户提供了更加个性化和精准的服务体验。

进一步地，所述若企业用户需求跳变分析结果表征被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变标注，包括：若企业用户需求跳变分析结果表征所述被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变关联；对经需求跳变关联的所述被分析的在线用户提问段落进行答案检索关键词标注，得到经需求跳变标注的目标在线用户提问段落，所述目标在线用户提问段落相应的提问句子影响权重小于相应的所述被分析的在线用户提问段落的提问句子影响权重。

进一步地，在深度学习***执行企业用户需求跳变分析的过程中，如果分析结果表明被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，***会采取一系列步骤对这段提问进行特殊处理，以便更好地理解和满足用户的需求。

首先，***会进行需求跳变关联。这一步骤的目的是建立当前提问段落与之前或之后的提问段落之间的联系，从而识别出用户需求的变化轨迹。需求跳变关联可以通过分析提问段落之间的时间顺序、主题相似性、关键词共现等方式来实现。例如，***可以比较当前提问段落与之前提问段落的关键词，如果发现关键词发生了显著变化，就可以认为这两个段落之间存在需求跳变关联。

完成需求跳变关联后，***会对经关联的提问段落进行答案检索关键词标注。这一步骤的目的是提取出提问段落中的关键信息，以便在后续的答案检索过程中使用。答案检索关键词可以是提问段落中的核心词汇、短语或概念，它们能够准确反映用户的提问意图和需求。***可以通过自然语言处理技术，如词频分析、词性标注、命名实体识别等，来自动提取答案检索关键词。同时，为了提高标注的准确性和效率，***还可以利用预先定义的领域词典、用户画像等辅助信息。

在答案检索关键词标注的过程中，***还会根据需求跳变的情况调整提问句子的影响权重。具体来说，如果存在需求跳变，那么经关联和标注后的目标在线用户提问段落中的提问句子影响权重会小于原始的被分析的在线用户提问段落中的提问句子影响权重。这是因为需求跳变意味着用户的关注点或意图发生了变化，所以新的提问句子在反映用户需求方面的重要性相对较低。通过调整影响权重，***可以更加准确地评估不同提问句子的重要性，从而在后续的答案检索和推荐过程中给予适当的关注。

最终，经过需求跳变关联、答案检索关键词标注和影响权重调整等步骤后，***会得到一个经需求跳变标注的目标在线用户提问段落。这个段落不仅包含了用户的原始提问信息，还通过关联和标注等方式丰富了其语义和上下文信息，使得***能够更加深入地理解用户的需求并提供更加精准的服务。同时，通过调整提问句子的影响权重，***还可以更加灵活地应对用户需求的变化和跳变情况。

在一些可独立的实施例中，在对于所述若干个在线用户提问段落中任意连续的两个在线用户提问段落，依据所述两个在线用户提问段落分别相应的所述问题理解表征向量，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析之后，所述方法还包括：根据企业用户需求跳变分析所得的企业用户需求跳变观点，生成所述目标知识运营提问文本的提问思维导图，并基于所述提问思维导图生成目标问答对话集。

进一步地，在另一些可独立的实施例中，根据企业用户需求跳变分析所得的企业用户需求跳变观点，生成所述目标知识运营提问文本的提问思维导图，并基于所述提问思维导图生成目标问答对话集，包括：

根据企业用户需求跳变分析提取关键的企业用户需求跳变观点；所述企业用户需求跳变观点反映了用户在不同提问段落之间需求的变化和转移，是生成提问思维导图的基础；

基于提取的企业用户需求跳变观点，构建提问思维导图的初始节点。每个节点代表一个用户需求或关注点，节点的位置、大小和颜色属性基于需求的重要性和紧急程度进行设定；

通过分析企业用户需求跳变观点之间的逻辑关系和语义联系，确定思维导图节点之间的关系；思维导图节点之间的关系包括层次关系、并列关系和因果关系，用于反映用户需求之间的内在联系和演变路径；

根据初始节点和节点关系，利用图形化技术生成可视化的提问思维导图；所述思维导图用于展示用户需求的整体结构和变化过程；

从生成的提问思维导图中提取关键的问答对；每个问答对包含一个问题和一个对应的答案，问题反映了用户的具体需求，答案则是***根据用户需求生成的回应；

将提取的问答对组织成目标问答对话集；该对话集包含了用户在不同需求阶段提出的问题和***的回答，是***对用户需求的全面响应；对话集的格式可调；

定期或实时地对提问思维导图和目标问答对话集进行优化和更新；包括添加新的节点、调整节点关系和更新问答对操作。

通过以上子步骤，***能够有效地利用企业用户需求跳变分析的结果来生成提问思维导图和目标问答对话集，从而提升***的智能化水平和用户满意度。

1、提取企业用户需求跳变观点

***首先会接收并分析大量的在线用户提问段落。这些段落可能来自企业的客户支持论坛、产品反馈区、社交媒体互动等。利用自然语言处理和机器学习技术，***会识别出用户在不同提问段落之间的需求变化，这些变化被称为“需求跳变”。

例如，一个用户可能首先询问产品的某个功能如何使用，然后在接下来的提问中转移到与该功能相关的故障排查，最后又跳转到对新产品功能的期待。***需要准确地捕捉到这些需求的变化，并将它们提炼为“企业用户需求跳变观点”。

2、构建提问思维导图的初始节点

基于上一步提取的需求跳变观点，***会开始构建提问思维导图的初始节点。每个节点都代表一个特定的用户需求或关注点，如产品的某个功能、服务的某个方面等。

节点的属性（如位置、大小和颜色）会根据需求的重要性和紧急程度进行设定。例如，对于频繁出现或对用户来说非常关键的需求，***可能会将其节点设置得更大、更醒目，并放置在思维导图的中心位置。

3、确定思维导图节点之间的关系

在这一步，***会深入分析需求跳变观点之间的逻辑关系和语义联系。这包括识别哪些需求是相互关联的、哪些需求是顺序依赖的、哪些需求是并行的等。

例如，如果用户首先询问了产品的基本功能，然后询问了高级功能，***可能会判断这两个需求之间存在层次关系。同样，如果用户同时询问了产品的多个不同功能，***可能会判断这些需求之间是并列关系。

4、生成可视化的提问思维导图

利用图形化技术（如D3.js、Vis.js等），***会根据初始节点和节点关系生成一个可视化的提问思维导图。这个思维导图不仅展示了用户需求的整体结构，还揭示了需求之间的内在联系和演变路径。

通过查看这个思维导图，企业可以快速地了解用户在不同阶段的需求变化，以及这些需求是如何相互关联的。这有助于企业更全面地理解用户需求，从而制定更有效的产品策略和服务计划。

5、提取关键的问答对

***会从生成的提问思维导图中提取关键的问答对。这些问答对是基于用户在不同需求阶段提出的问题和***的回答生成的。

为了确保提取的问答对具有代表性和准确性，***可能会利用自然语言处理技术对问题和答案进行语义分析和相似度匹配。这样，即使问题表述不同，但只要语义相同或相似，***都能将它们归类为同一个问答对。

6、组织目标问答对话集

最后，***会将提取出的问答对组织成一个目标问答对话集。这个对话集不仅包含了用户在不同需求阶段提出的问题和***的回答，还可能包含一些额外的信息，如问题的提出时间、用户的反馈等。

对话集的格式可以根据需要进行灵活调整。例如，它可以是一个简单的文本文件，也可以是一个包含丰富元数据的JSON文件。此外，为了方便查看和分析，***还可以提供可视化的界面来展示这个对话集。

7、优化和更新思维导图及对话集

随着时间的推移和用户需求的变化，***需要定期或实时地对提问思维导图和目标问答对话集进行优化和更新。这可能包括添加新的节点以反映新的用户需求、调整节点关系以更好地展示用户需求之间的联系、更新问答对以确保***的回应始终与用户的当前需求保持一致等。

为了实现这一点，***可能会利用机器学习和数据挖掘技术对历史数据进行持续分析和学习。这样，***就能不断地自我优化和完善，以更好地满足用户的需求。

图2为本申请实施例提供的一种深度学习***200的结构示意图。如图2所示的深度学习***200包括处理器210，处理器210可以从存储器中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。

可选地，如图2所示，深度学习***200还可以包括存储器230。其中，处理器210可以从存储器230中调用并运行计算机程序，以实现本申请实施例中的方法。

其中，存储器230可以是独立于处理器210的一个单独的器件，也可以集成在处理器210中。

可选地，如图2所示，深度学习***200还可以包括收发器220，处理器210可以控制该收发器220与其他设备进行交互，具体地，可以向其他设备发送信息或数据，或接收其他设备发送的信息或数据。

可选地，该深度学习***200可以实现本申请实施例的各个方法中存储引擎或存储引擎中的部件（如处理模块）或者部署有存储引擎的设备对应的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。

应理解，本申请实施例的处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法实施例的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器（Digital SignalProcessor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，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申请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。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、可编程只读存储器（Programmable ROM，PROM）、可擦除可编程只读存储器（Erasable PROM，EPROM）、电可擦除可编程只读存储器（Electrically EPROM，EEPROM）或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器（Random Access Memory，RAM），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器（Static RAM，SRAM）、动态随机存取存储器（Dynamic RAM，DRAM）、同步动态随机存取存储器（Synchronous DRAM，SDRAM）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（Double Data RateSDRAM，DDR SDRAM）、增强型同步动态随机存取存储器（Enhanced SDRAM，ESDRAM）、同步连接动态随机存取存储器（Synchlink DRAM，SLDRAM）和直接内存总线随机存取存储器（DirectRambus RAM，DR RAM）。应注意，本文描述的***和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

应理解，上述存储器为示例性但不是限制性说明，例如，本申请实施例中的存储器还可以是静态随机存取存储器（static RAM，SRAM）、动态随机存取存储器（dynamic RAM，DRAM）、同步动态随机存取存储器（synchronous DRAM，SDRAM）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（doubledata rate SDRAM，DDR SDRAM）、增强型同步动态随机存取存储器（enhanced SDRAM，ESDRAM）、同步连接动态随机存取存储器（synch link DRAM，SLDRAM）以及直接内存总线随机存取存储器（Direct Rambus RAM，DR RAM）等等。也就是说，本申请实施例中的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在上述基础上，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述的方法。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。

Claims (5)

1.一种基于深度学习的知识运营问答对话处理方法，其特征在于，应用于深度学习***，所述方法包括：

获取目标知识运营提问文本，所述目标知识运营提问文本包括具有语义关联的若干个在线用户提问段落；

确定所述若干个在线用户提问段落中每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子；所述多阶提问句子中各阶提问句子是对相应的所述在线用户提问段落进行文本细粒度调整所得到的，所述多阶提问句子中各阶提问句子的文本细粒度呈递减趋势；

对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量；所述问题理解表征向量用于反映所述每个在线用户提问段落各自在若干个不同线性向量容量权重下的、且与用户需求跳变存在联系的嵌入语义向量；

对于所述若干个在线用户提问段落中任意连续的两个在线用户提问段落，依据所述两个在线用户提问段落分别相应的所述问题理解表征向量，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析；

所述对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量，包括：对所述每个在线用户提问段落相应的多阶提问句子分别进行问题理解向量挖掘，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的多阶问题理解向量关系网；所述多阶问题理解向量关系网中不同特征阶的问题理解向量关系网相应的线性向量容量权重以及语义向量簇个数不同；依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量；依据所述每个在线用户提问段落分别相应的问句要素线性变量，确定所述每个在线用户提问段落分别相应的问题理解表征向量；

所述依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，得到所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量，包括：依据所述每个在线用户提问段落相应的所述多阶问题理解向量关系网，确定所述多阶问题理解向量关系网中各阶问题理解向量关系网中各问题理解向量单元的基础问句要素线性变量；确定所述基础问句要素线性变量在目标语义特征坐标系上的第一语义要素线性变量和第二语义要素线性变量；所述第一语义要素线性变量用于指示问题理解向量单元在词级别注意力指标下的语义向量；所述第二语义要素线性变量用于指示问题理解向量单元在句级别注意力指标下的语义向量；针对每个语义向量簇，依据所述语义向量簇中各问题理解向量单元相应的第一语义要素线性变量、以及所述语义向量簇中所包含的问题理解向量单元总数，确定所述语义向量簇的第一局部问题理解向量；针对每个语义向量簇，依据所述语义向量簇中各问题理解向量单元相应的第二语义要素线性变量、以及所述语义向量簇中所包含的问题理解向量单元总数，确定所述语义向量簇的第二局部问题理解向量；依据所述第一局部问题理解向量和相应的所述第二局部问题理解向量，确定所述每个在线用户提问段落分别相应的各阶问题理解向量关系网中各语义向量簇相应的问句要素线性变量；

所述问题理解表征向量包括用于反映词级别注意力指标的词级别文本语义、和用于反映句级别注意力指标的句级别文本语义；所述依据所述两个在线用户提问段落分别相应的所述问题理解表征向量，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析，包括：依据所述两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重分别相应的所述词级别文本语义，确定所述两个在线用户提问段落在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的词级别比较结果；依据所述两个在线用户提问段落在相同线性向量容量权重分别相应的所述句级别文本语义，确定所述两个在线用户提问段落在同一线性向量容量权重下、各对应语义向量簇之间的句级别比较结果；依据所述词级别比较结果和所述句级别比较结果，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析；

所述依据所述词级别比较结果和所述句级别比较结果，对所述两个在线用户提问段落在最少一个所述线性向量容量权重下进行企业用户需求跳变分析，包括：将所述若干个不同线性向量容量权重中最大线性向量容量权重作为当前线性向量容量权重；比对分析在所述当前线性向量容量权重下各对应语义向量簇的提问需求变化信息所相应的提问需求变化权重、与相应的提问需求标签值的大小；如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变，确定被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变；如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下不存在企业用户需求跳变，将所述若干个不同线性向量容量权重中下一个线性向量容量权重作为当前线性向量容量权重；跳转至所述比对分析在所述当前线性向量容量权重下各对应语义向量簇的提问需求变化信息所相应的提问需求变化权重、与相应的提问需求标签值的大小的步骤，直到符合跳变捕捉终止要求；

所述如果比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变，确定被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变步骤之前，所述方法还包括：在所述当前线性向量容量权重下，确定比对分析结果符合设定识别条件的当前量化统计结果；如果所述当前量化统计结果大于等于所述当前线性向量容量权重相应的预设统计门限，确定比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下存在企业用户需求跳变；如果所述当前量化统计结果小于所述当前线性向量容量权重相应的预设统计门限，确定比对分析结果表征在所述当前线性向量容量权重下不存在企业用户需求跳变；其中，所述预设统计门限与所述当前线性向量容量权重相应的语义向量簇的个数相关。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比对分析结果包括用于指示词级别比较结果的第一比对分析观点，和用于指示句级别比较结果的第二比对分析观点；

所述在所述当前线性向量容量权重下，确定比对分析结果符合设定识别条件的当前量化统计结果，包括：

在所述当前线性向量容量权重下，确定所述第一比对分析观点符合设定识别条件的第一量化统计结果，以及确定所述第二比对分析观点符合设定识别条件的第二量化统计结果；

依据所述第一量化统计结果和所述第二量化统计结果，确定所述当前量化统计结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若企业用户需求跳变分析结果表征被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变标注。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若企业用户需求跳变分析结果表征被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变标注，包括：

若企业用户需求跳变分析结果表征所述被分析的在线用户提问段落存在企业用户需求跳变，对所述被分析的在线用户提问段落进行需求跳变关联；

对经需求跳变关联的所述被分析的在线用户提问段落进行答案检索关键词标注，得到经需求跳变标注的目标在线用户提问段落，所述目标在线用户提问段落相应的提问句子影响权重小于相应的所述被分析的在线用户提问段落的提问句子影响权重。

5.一种深度学习***，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-4任一项所述的方法。