(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 202210604990.4 (22)申请日 2022.05.30 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 赵子健　胡炎根　陈瑞年　张冠炜　 江会星　 (74)专利代理 机构 北京曼威知识产权代理有限 公司 11709 专利代理师 王宏财 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/958(2019.01) G06F 16/31(2019.01) G06F 40/205(2020.01)G06F 40/30(2020.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种回复信息推荐方法、 装置、 存储介质及 电子设备 (57)摘要 本说明书提供了一种回复信息推荐 方法、 装 置、 存储介质及电子设备。 在本说明书提供的回 复信息推荐方法中， 首先获取用户输入的输入信 息， 提取输入信息中每个词的文本特征； 将与输 入信息中各词的文本特征匹配的候选回复信息 确定为与输入信息匹配的候选回复信息， 再根据 候选回复信息的文本特征， 筛选出推荐给商户的 回复信息。 采用本方法进行回复信息推荐时， 会 根据输入信息中多个不同的词， 将 输入信息发散 出多种语义， 并根据每种语义召回不同的候选回 复信息， 从候选回复信息中筛选出最适合的回复 信息推荐给商户， 使商户回复的选择面更广， 回 复效果更好。 权利要求书3页 说明书13页 附图3页 CN 115017282 A 2022.09.06 CN 115017282 A 1.一种回复信息推荐方法， 其特 征在于， 包括： 获取用户输入的输入信息； 提取所述输入信息中每 个词的文本特 征； 针对所述输入信息中每个词， 确定与该词的文本特征匹配的候选回复信息， 作为与所 述输入信息匹配的候选回复信息； 根据所述候选回复信 息的文本特征， 在各候选回复信 息中筛选出推荐给商户的回复信 息。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 提取所述输入信息中每个词的文本特征， 具 体包括： 将所述输入信 息输入预先训练 的模型中， 以通过所述模型提取所述输入信 息中各词的 文本特征； 在根据所述候选回复信 息的文本特征， 在各候选回复信 息中筛选出推荐给商户的回复 信息之前， 所述方法还 包括： 将所述候选回复信 息输入所述模型中， 以通过所述模型提取所述候选回复信 息的文本 特征。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定与该词的文本特征匹配的候选回复信 息， 具体包括： 根据该词的文本特征， 在预先建立的索引库中确定与该词匹配的索引输入信 息， 其中， 所述索引库中包含索引输入信息、 索引回复信息、 索引输入信息的文本特征以及各索引输 入信息与各索引回复信息的对应关系； 根据所述索引库， 确定与所述索引输入信息对应的索引回复信息， 作为与该词的文本 特征匹配的候选回复信息 。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述候选回复信息的文本特征， 在各候 选回复信息中筛 选出推荐给商户的回复信息， 具体包括： 针对每个候选回复信 息， 根据该候选回复信 息的文本特征与 所述输入信 息中各词的文 本特征， 确定所述输入信息对应于该候选回复信息的相关文本特 征； 根据所述输入信 息对应于各候选回复信 息的相关文本特征， 在各候选回复信 息中筛选 出推荐给商户的回复信息 。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据该候选回复信 息的文本特征与 所述输入 信息中各词的文本特征， 确定所述输入信息对应于该候选回复信息的相关文本特征， 具体 包括： 针对所述输入信息中的每个词， 根据该词的文本特征与该候选回复信息的文本特征， 确定该词对应于该候选回复信息的权 重； 根据所述输入信 息中各词的文本特征以及各词对应于各候选回复信 息的权重， 确定所 述输入信息对应于该候选回复信息的相关文本特 征。 6.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据所述输入信 息对应于各候选回复信 息的 相关文本特 征， 在各候选回复信息中筛 选出推荐给商户的回复信息， 具体包括： 针对每个候选回复信息， 根据所述输入信息对应于该候选回复信息的相关文本特征， 以及该候选回复信息的文本特 征， 确定所述输入信息与该候选回复信息的相关程度；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115017282 A 2根据各候选回复信 息与所述输入信 息的相关程度， 在所述各候选回复信 息中筛选出推 荐给商户的回复信息 。 7.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 预 先建立索引库， 具体包括： 获取索引输入信息、 索引回复信息， 以及各索引输入信息与各索引回复信息之间的对 应关系； 提取所述索引输入信息中各词的文本特 征和所述索引回复信息的文本特 征； 针对每个索引输入信 息中的每个词， 根据 该词的文本特征和与 该索引输入信 息匹配的 索引回复信息的文本特 征， 确定该词与该索引回复信息的相关程度； 根据该词与该索引回复信息的相关程度， 确定该索引输入信息的文本特 征； 根据各索引输入信息与各索引回复信息的对应关系、 各索引输入信息的文本特征， 建 立索引库。 8.如权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 针对索引库中的每个索引回复信 息， 当存在至少两个以上的与 该索引回复信 息对应的 索引输入信息时， 对与该索引回复信息对应的各索引输入信息的文本特征进行均值化处 理， 得到提纯文本特 征； 将所述提纯文本特征重新确定为与该索引回复信息对应的各索引输入信息的文本特 征。 9.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 预 先训练模型， 具体包括： 获取样本输入信息、 样本回复信息， 以及各样本输入信息和各样本回复信息之间的对 应关系； 将所述样本输入信 息输入待训练的模型中， 以通过所述模型提取所述样本输入信 息中 各词的待优化文本特 征； 根据所述样本输入信 息中各词的待优化文本特征， 在各样本回复信 息中确定与所述样 本输入信息匹配的候选样本回复信息； 提取各候选样本回复信息的待优化文本特 征； 根据所述样本输入信息中各词的待优化文本特征和各候选样本回复信息的待优化文 本特征， 确定所述样本 输入信息与各候选样本回复信息的相关程度； 针对每个样本输入信 息， 以与该样本输入信 息的相关程度最大的候选样本回复信 息为 与该样本 输入信息对应的样本回复信息为优化目标， 对所述模型进行训练。 10.一种回复信息推荐装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 获取用户输入的输入信息； 提取模块， 提取 所述输入信息中每 个词的文本特 征； 确定模块， 针对所述输入信息中每个词的文本特征， 确定与该词的文本特征匹配的候 选回复信息， 作为与所述输入信息匹配的候选回复信息； 筛选模块， 根据所述候选回复信息的文本特征， 在各候选回复信息中筛选出推荐给商 户的回复信息 。 11.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现上述权利要求1～ 9任一项所述的方法。 12.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115017282 A 3