(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211000746.3 (22)申请日 2022.08.19 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 李文兵　王子铭　昂娟　张全龙　 程梦琴　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 吴磊 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 16/332(2019.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于改进LDA模 型的对话模板匹配方法 及装置 (57)摘要 本申请公开了一种基于改进LDA模 型的对话 模板匹配方法及装置， 可应用于通讯技术领域或 金融领域。 在执行所述方法时， 获取用户发送的 对话数据； 基于预设的文档主题生成LDA模型， 从 预设的对话模板库中为所述对话数据匹配答复 对话数据， 其中， 所述预设的文档主题生成LDA模 型是基于蜻蜓算法对预先训练的文档主题生成 LDA模型的主题数优化得到的； 将所述答复对话 数据发送至用户。 由此可见， 本申请基于蜻蜓算 法对LDA模型的主题数进行优 化， 确定LDA模型的 最优主题数， 明确了LDA模型的主题数， 提高客服 机器人对话模板匹配的准确度和匹配效率。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115374247 A 2022.11.22 CN 115374247 A 1.一种基于改进LDA模型的对话模板匹配方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取用户发送的对话数据； 基于预设的文档主题生成LDA模型， 从预设的对话模板库中为所述对话数据匹配答复 数据， 其中， 所述预设的文档主题 生成LDA模 型是基于蜻蜓算法对预先训练的文档主题 生成 LDA模型的主题数优化得到的； 将所述答复数据发送至用户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预先训练的文档主题生成LDA模型， 包 括： 获取训练对话数据集， 所述训练对话数据集包括训练对话数据以及所述对话数据对应 的训练主题； 将所述训练对话数据作为文档主题生成LDA模型的输入， 将所述对话数据对应的训练 主题作为所述文档主题生成LDA模型的的输出， 并对所述文档主题生成LDA模型进行训练， 以获得所述预先训练的文档主题生成LDA模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述预设的文档主题生成LDA模型是基于 蜻蜓算法对预 先训练的文档主题生成LDA模型的主题数优化得到的， 包括： 以模型初始准确率作为所述蜻蜓算法的初始适应度， 以模型初始主题数作为所述蜻蜓 算法的初始 位置， 对所述预先训练的文档主题 生成LDA模 型进行迭代更新， 以得到最优主题 数， 其中， 所述模型初始 准确率是预设测试集输入 所述预先训练的文档主题生成LDA模型后 计算得到的； 确定所述预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数为所述最优主题数， 以得到所述 预设的文档主题生成LDA模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于预设的文档主题生成LDA模型， 从 预设的对话模板库中为所述对话数据匹配答复数据， 包括： 将所述对话数据输入所述预设的文档主题生成LDA模型， 以获得 所述用户的对话主题； 基于预设的知识库映射关系， 从预设的对话模板库中为所述对话主题匹配答复数据。 5.一种基于改进LDA模型的对话模板匹配装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取用户发送的对话数据； 匹配模块， 用于基于预设的文档主题生成LDA模型， 从预设的对话模板库中为所述对话 数据匹配答复数据， 其中， 所述预设的文档主题生 成LDA模型是基于蜻蜓算法对 预先训练的 文档主题生成LDA模型的主题数优化得到的； 发送模块， 用于将所述 答复数据发送至用户。 6.根据权利要求5所述的装置， 其特征在于， 所述预先训练的文档主题生成LDA模型， 包 括： 获取训练对话数据集， 所述训练对话数据集包括训练对话数据以及所述对话数据对应 的训练主题； 将所述训练对话数据作为文档主题生成LDA模型的输入， 并将所述对话数据对应的训 练主题作为所述文档主题生成LDA模型的的输出， 对所述文档主题生成LDA模型进行训练， 以获得所述预先训练的文档主题生成LDA模型。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述预设的文档主题生成LDA模型是基于权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115374247 A 2蜻蜓算法对预 先训练的文档主题生成LDA模型的主题数优化得到的， 包括： 以模型初始准确率作为所述蜻蜓算法的初始适应度， 以模型初始主题数作为所述蜻蜓 算法的初始 位置， 对所述预先训练的文档主题 生成LDA模 型进行迭代更新， 以得到最优主题 数， 其中， 所述模型初始 准确率是预设测试集输入 所述预先训练的文档主题生成LDA模型后 计算得到的； 确定所述预先训练的文档主题生成LDA模型的主题数为所述最优主题数， 以得到所述 预设的文档主题生成LDA模型。 8.根据权利要求7 所述的装置， 其特 征在于， 所述匹配模块包括： 主题获取子模块， 用于将所述对话数据输入所述预设的文档主题生成LDA模型， 以获得 所述用户的对话主题； 对话匹配子模块， 用于基于预设的知识库映射关系， 从预设的对话模板库中为所述对 话主题匹配答复数据。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储一个或多个程序； 处理器； 当所述一个或多个程序被所述处理器执行时， 实现如权利要求1至4中任一项 所述的方法。 10.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质上存储有程序， 所述程序被处理器执行 时实现权利要求1至4中任一项所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115374247 A 3