培训方法、装置、系统与计算机可读存储介质
文献发布时间:2023-06-19 13:46:35
技术领域
本发明涉及机器学习技术领域,尤其涉及培训方法、装置、系统与计算机可读存储介质。
背景技术
新进入保险公司的业务员往往业务知识匮乏,需要花费大量人力对新进的业务员进行培训,但是因为保险行业的人员本身就具有极高的流动性,所以就会导致负责培训讲师需要不停的对新进业务员进行培训,使得培训业务员的人力成本得不到释放,造成了人力成本极大的浪费,因此,如何节约培训业务员的人力成本,是急需解决的问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种培训方法、装置、系统与计算机可读存储介质,旨在解决如何在如何节约培训业务员的人力成本的问题。
为实现上述目的,本发明提供一种培训方法,所述培训方法包括如下步骤:
在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息;
通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将所述评估结果和所述业务问题的答案向所述用户展示。
优选地,在接收到启动指令时,将对应的问题向用户展示,并接收所述用户针对所述问题发出的语音信息的步骤之前,所述培训方法还包括:
通过数据搜集平台,搜集各种业务问题以及对应的答案,得到训练语料集合;
基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
优选地,在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息的步骤包括:
在接收到启动指令时,获取所述启动指令中对应的用户信息,并根据所述用户信息,确定对应的业务问题集合;
根据预设顺序,将所述业务问题集合中的业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息。
优选地,目标模型包括第一模型和第二模型,所述通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比的步骤之前,所述培训方法还包括:
基于所述训练语料集合,确定所述第一模型和所述第二模型的语义判断准确率;
将所述第一模型的语义判断准确率与所述第二模型的语义判断准确率进行对比,得到第一对比结果,并根据所述第一对比结果确定所述目标模型。
优选地,通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果的步骤包括:
通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,得到语义相似度;
将所述语义相似度与预设相似度进行对比,得到第二对比结果,并基于所述第二对比结果,确定评估结果。
优选地,通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,得到语义相似度的步骤包括:
通过目标模型将所述语音信息对应的语义转换为第一向量,并将所述业务问题的答案的语义转换为第二向量;
将所述第一向量与第二向量进行对比,以得到语义相似度。
优选地,通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将所述评估结果和所述业务问题的答案向所述用户展示的步骤之后,所述培训方法还包括:
根据所述语音信息和所述评估结果,对所述训练语料集合进行更新,并执行步骤:基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种培训装置,所述视频生成装置包括:
接收模块,用于在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息;
对比模块,用于通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将所述评估结果和所述业务问题的答案向所述用户展示。
进一步地,所述接收模块还包括训练模块,所述训练模块用于:
通过数据搜集平台,搜集各种业务问题以及对应的答案,得到训练语料集合;
基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
进一步地,所述接收模块还用于:
在接收到启动指令时,获取所述启动指令中对应的用户信息,并根据所述用户信息,确定对应的业务问题集合;
根据预设顺序,将所述业务问题集合中的业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息。
进一步地,所述对比模块还用于:
基于所述训练语料集合,确定所述第一模型和所述第二模型的语义判断准确率;
将所述第一模型的语义判断准确率与所述第二模型的语义判断准确率进行对比,得到第一对比结果,并根据所述第一对比结果确定所述目标模型。
进一步地,所述对比模块还用于:
通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,得到语义相似度;
将所述语义相似度与预设相似度进行对比,得到第二对比结果,并基于所述第二对比结果,确定评估结果。
进一步地,所述对比模块还用于:
通过目标模型将所述语音信息对应的语义转换为第一向量,并将所述业务问题的答案的语义转换为第二向量;
将所述第一向量与第二向量进行对比,以得到语义相似度。
进一步地,所述对比模块还包括更新模块,所述更新模块用于:
根据所述语音信息和所述评估结果,对所述训练语料集合进行更新,并执行步骤:基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种培训系统,所述培训系统包括:存储器、处理器及储存在所述存储器上并可在所述处理器上运行的培训程序,所述培训程序被所述处理器执行时实现如上所述的培训方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述可读储存介质上储存有培训程序,所述培训程序被处理器执行时实现如上所述的培训方法的步骤。
本发明提出的培训方法,在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息;通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将所述评估结果和所述业务问题的答案向所述用户展示;本发明通过目标模型,将业务问题的答案的语义与用户针对业务问题发出的语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将评估结果和业务问题的答案向用户展示,使得用户能够自主学习,进而节约了培训的人力成本。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图;
图2为本发明培训方法第一实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例设备可以是PC机或服务器设备。
如图1所示,该设备可以包括:处理器1001,例如CPU,网络接口1004,用户接口1003,存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的储存装置。
本领域技术人员可以理解,图1中示出的设备结构并不构成对设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图1所示,作为一种计算机储存介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及培训程序。
其中,操作系统是管理和控制便携储存设备与软件资源的程序,支持网络通信模块、用户接口模块、培训程序以及其他程序或软件的运行;网络通信模块用于管理和控制网络接口1002;用户接口模块用于管理和控制用户接口1003。
在图1所示的储存设备中,所述储存设备通过处理器1001调用存储器1005中储存的培训程序,并执行下述培训方法各个实施例中的操作。
基于上述硬件结构,提出本发明培训方法实施例。
参照图2,图2为本发明培训方法第一实施例的流程示意图,所述方法包括:
步骤S10,在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息;
步骤S20,通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将所述评估结果和所述业务问题的答案向所述用户展示。
本实施例培训方法运用于保险公司或其他行业的培训设备中,该培训设备可以PC、手机或移动终端等,并具有接收语音信息的功能;为描述方便,以培训设备为例进行描述;培训设备在接收到启动指令时,获取启动指令中对应的用户信息,并根据用户信息,确定对应的业务问题集合,根据预设顺序,将业务问题集合中的业务问题向用户展示,用户根据展示的业务问题,进行回答;培训设备在接收到用户针对业务问题进行回答的语音信号时,将语音信号输入目标模型中,通过目标模型将业务问题的答案的语义与语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,评估结果用于确定用户的回答是否正确,并将评估结果和业务问题的答案向用户展示;需要说明的是,无论用户针对业务问题的回答是否正确,都将业务问题对应的答案向用户展示,以使得用户知晓业务问题对应的答案,以获得更好的培训效果。
本实施例的培训方法,在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收用户针对业务问题发出的语音信息;通过目标模型将业务问题的答案的语义与语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将业务问题的答案向用户展示;本发明通过目标模型,将业务问题的答案的语义与用户针对业务问题发出的语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将业务问题的答案向用户展示,使得用户能够自主学习,进而节约了培训的人力成本。
以下将对各个步骤进行详细说明:
步骤S10,在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息;
在本实施例中,培训设备在接收到启动指令时,获取启动指令中的用户信息,根据用户信息确定用户需要培训的业务问题集合,并将业务问题集合中的业务问题向用户展示,用户根据培训设备展示的业务问题进行回答,培训设备接收用户针对业务问题进行回答的语音信号。
具体地,步骤S10还包括:
步骤a,在接收到启动指令时,获取所述启动指令中对应的用户信息,并根据所述用户信息,确定对应的业务问题集合;
在该步骤中,培训设备在接收到启动指令时,获取启动指令中对应的用户信息,并根据用户信息,确定用户需要进行的培训,以确定对应的业务问题集合;在一实施例中,用户可通过手机或电脑,登录自己的账户,便可使得培训设备接收到启动指令,启动指令中包括用户信息,培训设备在接收到启动指令时,获取启动指令中的用户信息,并通过用户信息确定该用户是否有培训记录,若有培训记录,则根据培训记录继续向用户展示业务问题,若不存在培训记录,则根据用户信息,确定用户的部门、职位、从事的业务内容等具体情况,进而确定用户对应的业务问题集合;需要说明的是,用户可以通过手动输入或语音输入等方式登录自己的账户;培训设备具有记录功能,可以记录用户的培训记录、回答错误记录等,可根据培训记录、回答错误记录等,继续对用户进行培训,以提高用户对业务问题的掌握度。
步骤b,根据预设顺序,将所述业务问题集合中的业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息。
在该步骤中,培训设备根据预设顺序,将业务问题集合中的业务问题依次向用户展示,用户在看到对应的业务问题时,根据业务问题说出相应的答案,培训设备接收用户针对业务问题说出的答案对应的语音信息;在一实施例中,培训设备在确定了用户对应的业务问题集合后,可根据业务问题集合中业务问题的难易程度或重要程度等,确定向用户展示业务问题的预设顺序,可选地,培训设备根据业务问题的难易程度,将较容易的业务问题优先向用户展示,使得用户先回答较容易的业务问题,可选地,培训设备根据业务问题的重要程度,将较为重要的业务问题优先向用户展示,可以理解的是,较为重要的业务问题可能是用户在处理具体业务时,经常会碰到的问题,也可能是较为基础的业务问题,通过优先展示较为重要的业务问题,使得用户快速了解业务,培训设备向用户展示业务问题后,启动收音的功能,接收用户针对业务问题说出的答案对应的语音信息,用户在回答完毕后,可通过按下确定按钮,确定答案,或者培训设备在检测到用户不再继续回答时,关闭收音功能,并确定答案。需要说明的是,用户在回答完毕后,如果觉得还有更好的回答,可以选择重新回答。
步骤S20,通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将所述评估结果和所述业务问题的答案向所述用户展示。
在本实施例中,培训设备将用户针对业务问题发出的语音信号输入目标模型,通过目标模型将对应业务问题的答案的语义与语音信号对应的语义进行对比,以得到评估结果,以确定用户的回答是否正确,并将评估结果和业务问题对应的答案通过文字形式向用户展示。需要说明的是,目标模型包括第一模型和第二模型,其中,第一模型为simnet模型,第二模型为语义表示模型,包括ernie模型和gru模型。
具体地,步骤S20之前还包括:
步骤c,基于所述训练语料集合,确定所述第一模型和所述第二模型的语义判断准确率;
在该步骤中,培训设备将训练语料集合中的训练语料分别输入第一模型和第二模型,进而分别确定第一模型和第二模型对应的语义判断准确率,在一实施例中,培训设备根据具体需求,将训练语料集合中的每个训练语料分别输入第一模型和第二模型,分别记录第一模型和第二模型对训练语料集合的语义预测准确率;在另一实施例中,培训设备根据具体设定,将训练语料集合中的所有训练语料平均分为10份,并将这10份训练语料分别输入第一模型和第二模型,分别记录第一模型和第二模型对这10份训练语料的语义预测准确率,并对第一模型的10个语义预测准确率取平均数,得到第一模型对应的语义预测准确率,对第二模型的10个语义预测准确率取平均数,得到第二模型对应的语义预测准确率。需要说明的是,以上确定第一模型和第二模型的语义预测准确率的过程仅仅用于举例说明,并不是进行限定,其他能确定第一模型和第二模型的语义预测准确率的可行方法都可以应用在该步骤中,在此不做限定。
步骤d,将所述第一模型的语义判断准确率与所述第二模型的语义判断准确率进行对比,得到第一对比结果,并根据所述第一对比结果确定所述目标模型。
在该步骤中,培训设备将第一模型的语义判断准确率与第二模型的语义判断准确率进行对比,得到第一对比结果,若第一对比结果为第一模型的语义判断准确率大于第二模型的语义判断准确率,则确定目标模型为第一模型,即simnet模型,若第一对比结果为第一模型的语义判断准确率小于第二模型的语义判断准确率,则确定目标模型为第二模型,即为语义表示模型,包括ernie模型和gru模型。具体地,步骤S20包括:
步骤e,通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,得到语义相似度;
在该步骤中,培训设备通过目标模型将业务问题的答案的语义与语音信息对应的语义进行对比,得到语义相似度;需要说明的是,在培训设备运行之初,由于语义表示模型缺少对应业务的训练语料,语义表示模型语义判断准确率低于第一模型即simnet模型的语义判断准确率,因此在培训设备运行之初,基本都是以第一模型即simnet模型作为目标模型,将用户的语音信息与业务问题的答案进行语义对比,以得到语义相似度;在培训设备经过一段时间的运行后,语义表示模型语义判断准确率大于第一模型即simnet模型的语义判断准确率,此时基本都是以第二模型即ernie模型和gru模型作为目标模型,将用户的语音信息与业务问题的答案进行语义对比,以得到语义相似度。
进一步地,步骤e包括:
通过目标模型将所述语音信息对应的语义转换为第一向量,并将所述业务问题的答案的语义转换为第二向量;
在该步骤中,培训设备通过目标模型,将语音信息对应的语义转换为第一向量,并将业务问题的答案的语义转换为第二向量;在一实施例中,目标模型为第一模型即simnet模型时,培训设备将得到的语音信息和业务问题的答案输入simnet模型,通过simnet模型将语音信息转换成文本信息,并将文本信息对应的语义转换为第一向量,再将业务问题的答案的语义转换为第二向量;在另一实施例中,目标模型为第二模型即ernie模型和gru模型时,培训设备将得到的语音信息和业务问题的答案输入ernie模型,通过ernie模型将语音信息转换成文本信息,并将文本信息对应的语义转换为第一向量,再将业务问题的答案的语义转换为第二向量。
将所述第一向量与第二向量进行对比,以得到语义相似度。
在该步骤中,培训设备将第一向量和第二向量进行对比,以得到语义相似度;在一实施例中,目标模型为第一模型即simnet模型时,培训设备通过simnet模型将第一向量和第二向量进行对比,通过计算第一向量与第二向量的距离,以得到语音信息与业务问题的答案的语义相似度;在另一实施例中,目标模型为第二模型即即ernie模型和gru模型时,培训设备通过ernie模型得到第一向量和第二向量后,将第一向量和第二向量输入gru模型进行对比,通过gru模型计算第一向量与第二向量的距离,以得到语音信息与业务问题的答案的语义相似度。
步骤f,将所述语义相似度与预设相似度进行对比,得到第二对比结果,并基于所述第二对比结果,确定评估结果。
在该步骤中,培训设备将语音信息与业务问题的答案的语义相似度和预设相似度进行对比,得到第二对比结果,若第二对比结果为语音信息与业务问题的答案的语义相似度大于预设相似度,则确定评估结果为用户回答正确,若第二对比结果为语音信息与业务问题的答案的语义相似度小于预设相似度,则确定评估结果为用户回答错误;如:相关研发人员在培训设备中提前设定的预设相似度为70%,若培训设备得到语音信息与业务问题的答案的语义相似度大于70%时,则确定评估结果为用户回答正确,若培训设备得到语音信息与业务问题的答案的语义相似度小于70%,则确定评估结果为用户回答错误。
具体地,步骤S20之后还包括:
步骤g,根据所述语音信息和所述评估结果,对所述训练语料集合进行更新,并执行步骤:基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
在该步骤中,培训设备基于语音信息和评估结果,对训练语料集合进行更新,并基于更新后的训练语料集合,对目标模型进行训练,以基于经过训练后的目标模型继续进行其他步骤;如:训练语料集合中包括评估结果为用户回答错误的语音信息集合、评估结果为用户回答正确的语音信息集合以及业务问题集合对应的答案集合,培训设备将评估结果为用户回答错误的语音信息添加到评估结果为用户回答错误的语音信息集合中,或将评估结果为用户回答正确的语音信息添加到评估结果为用户回答正确的语音信息集合中,对训练语料集合进行更新,并通过更新后的训练语料集合,对目标模型进行训练,以提高目标模型的语义判断准确率。
本实施例的培训设备在接收到启动指令时,获取启动指令中对应的用户信息,并根据用户信息,确定对应的业务问题集合,根据预设顺序,将业务问题集合中的业务问题向用户展示,用户根据展示的业务问题,进行回答;培训设备在接收到用户针对业务问题进行回答的语音信号时,将语音信号输入目标模型中,通过目标模型将业务问题的答案的语义与语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,评估结果用于确定用户的回答是否正确,并将评估结果和业务问题的答案向用户展示,使得用户能够自主学习,进而节约了培训的人力成本。
进一步地,基于本发明培训方法第一实施例,提出本发明培训方法第二实施例。
培训方法的第二实施例与培训方法的第一实施例的区别在于,在步骤S10之前,培训方法还包括:
步骤h,通过数据搜集平台,搜集各种业务问题以及对应的答案,得到训练语料集合;
步骤i,基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
本实施例中,培训设备通过数据搜集平台,搜集各种业务问题以及对应的答案,各种业务问题对应的答案包括错误的答案和正确的答案,进而得到训练语料集合,基于训练语料集合对目标模型进行训练,如:相关培训人员通过登录数据搜集平台,输入将各种业务问题以及对应的正确答案和错误答案,培训设备根据各种业务问题以及对应的正确答案和错误答案,得到训练语料集合,并基于训练语料集合对目标模型进行训练,需要说明的是,业务文艺对应的正确答案包括通过不同语义表达的正确答案,例如,标准答案为“首先输入账号与密码。然后点击登录”,不同语义表达的其他正确答案可为:如:“第一步输入账号密码,第二步点击登录按钮”、“输入账号并输入密码,再点击登录”等。
本实施例的培训设备通过数据搜集平台,搜集各种业务问题以及对应的答案,得到训练语料集合,基于训练语料集合对目标模型进行训练,使得目标模型符合上线运行的条件,有助于节约培训的人力成本。
本发明还提供一种培训装置。本发明培训装置包括:
接收模块,用于在接收到启动指令时,将业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息;
对比模块,用于通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,以得到评估结果,并将所述评估结果和所述业务问题的答案向所述用户展示。
进一步地,所述接收模块还包括训练模块,所述训练模块用于:
通过数据搜集平台,搜集各种业务问题以及对应的答案,得到训练语料集合;
基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
进一步地,所述接收模块还用于:
在接收到启动指令时,获取所述启动指令中对应的用户信息,并根据所述用户信息,确定对应的业务问题集合;
根据预设顺序,将所述业务问题集合中的业务问题向用户展示,并接收所述用户针对所述业务问题发出的语音信息。
进一步地,所述对比模块还用于:
基于所述训练语料集合,确定所述第一模型和所述第二模型的语义判断准确率;
将所述第一模型的语义判断准确率与所述第二模型的语义判断准确率进行对比,得到第一对比结果,并根据所述第一对比结果确定所述目标模型。
进一步地,所述对比模块还用于:
通过目标模型将所述业务问题的答案的语义与所述语音信息对应的语义进行对比,得到语义相似度;
将所述语义相似度与预设相似度进行对比,得到第二对比结果,并基于所述第二对比结果,确定评估结果。
进一步地,所述对比模块还用于:
通过目标模型将所述语音信息对应的语义转换为第一向量,并将所述业务问题的答案的语义转换为第二向量;
将所述第一向量与第二向量进行对比,以得到语义相似度。
进一步地,所述对比模块还包括更新模块,所述更新模块用于:
根据所述语音信息和所述评估结果,对所述训练语料集合进行更新,并执行步骤:基于所述训练语料集合对目标模型进行训练。
本发明还提供一种培训系统。
培训系统包括:存储器、处理器及储存在所述存储器上并可在所述处理器上运行的培训程序,所述培训程序被所述处理器执行时实现如上所述的培训方法的步骤。
其中,在所述处理器上运行的培训程序被执行时所实现的方法可参照本发明培训方法各个实施例,此处不再赘述。
本发明还提供一种计算机可读存储介质。
计算机可读存储介质上储存有培训程序,所述培训程序被处理器执行时实现如上所述的培训方法的步骤。
其中,在所述处理器上运行的培训程序被执行时所实现的方法可参照本发明培训方法各个实施例,此处不再赘述。
需要说明的是,在本文中,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、物品或者系统不仅包括那些要素,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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。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可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品储存在如上所述的一个储存介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,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的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书与附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
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