CN118113839B - 一种智能政务客服应用系统 - Google Patents

Abstract

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种智能政务客服应用系统，该系统中，任务建立模块响应于用户发起的政务提问请求，建立政务提问请求匹配的待处理客服任务；需求识别模块在待处理客服任务中，调用智能政务客服模型，并采用智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到待处理客服任务对应的用户需求数据；需求分析模块采用政务分流模型，对用户需求数据进行政务需求分析，获得用户需求数据匹配的目标政务处理流程。从而，通过目标政务处理流程能够智能化理解用户需求、快速匹配合适的政务处理流程，并为用户提供个性化、高效的政务服务，辅助政务服务水平的提升。

Description

一种智能政务客服应用系统

技术领域

本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种智能政务客服应用系统。

背景技术

政务类客服是指用于提供政府机构或组织与公众之间沟通和服务的客服系统。政务类客服旨在通过各种渠道(如电话、网站、移动应用程序等)与公众进行互动，解答他们关于政府政策、公共服务、行政流程等方面的问题，并提供必要的帮助和支持。

政务类客服的目标是，提供便捷、高效、准确的服务，方便公众获取所需的政府信息和服务，同时也能够帮助政府机构了解公众的需求和反馈，从而改进政策和服务。政务类客服通常会利用技术手段，如人工智能、自动应答系统等，来提供快速响应和解答常见问题。

相关技术中，采用传统通信技术的通信技术类客服，例如，城市12345、行政部门电话热线，这类客服场景无法支持高并发接入，导致占线、接不通等用户体验差。同时，客服人员的素养和知识限制了问题解决的效果。目前，在一些相关技术中虽然也会基于简单的标准化处理流程，设计自动化问答场景，但这些场景对话无法实现有效的交互，也无法适应政策变化等复杂业务场景。并且，为了实现高并发、良好用户体验和及时响应等能力，需要增加人工客服，从而导致成本不断增加。

因此，为提升用户体验，亟待提出一种全新的智能政务客服应用方案，用以克服上述技术问题。

发明内容

本申请提供了一种智能政务客服应用系统，用以智能化理解用户需求、快速匹配合适的政务处理流程，并为用户提供个性化、高效的政务服务，辅助政务服务水平的提升，提高政务客服效率以及政务处理效率，辅助提升用户体验。

第一方面，本申请提供了一种智能政务客服应用系统，包括：

任务建立模块，被配置为响应于用户发起的政务提问请求，建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务；所述待处理客服任务用于引导用户进一步反馈自身的政务需求；

需求识别模块，被配置为在所述待处理客服任务中，调用智能政务客服模型，并采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据；

需求分析模块，被配置为采用政务分流模型，对所述用户需求数据进行政务需求分析，获得所述用户需求数据匹配的目标政务处理流程。

第二方面，本申请实施例提供了一种智能政务客服应用方法，该方法包括：

响应于用户发起的政务提问请求，建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务；所述待处理客服任务用于引导用户进一步反馈自身的政务需求；

在所述待处理客服任务中，调用智能政务客服模型，并采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据；

采用政务分流模型，对所述用户需求数据进行政务需求分析，获得所述用户需求数据匹配的目标政务处理流程。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算设备，所述计算设备包括：

至少一个处理器、存储器和输入输出单元；

其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用所述存储器中存储的计算机程序来执行第一方面的智能政务客服应用系统。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行该指令时，使得计算机执行第一方面的智能政务客服应用系统。

本申请实施例提供的技术方案中，智能政务客服应用系统中，任务建立模块响应于用户发起的政务提问请求，建立政务提问请求匹配的待处理客服任务。这里，任务建立模块根据用户发起的政务提问请求，能够快速匹配相关的待处理客服任务，提高任务分配的效率和准确性。并且，该模块通过待处理客服任务引导用户进一步反馈自身的政务需求，促进用户更清晰地表达需求，有利于后续需求识别和分析的准确性。进而，需求识别模块在待处理客服任务中调用智能政务客服模型，并采用智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到待处理客服任务对应的用户需求数据。这样，该模块通过调用智能政务客服模型进行交互对话，能够实现更智能化、针对性更强的用户交互体验，提升智能对话体验。此外，该模块通过与用户的交互对话，获取用户需求数据，有助于准确理解用户意图和需求，进一步提升了用户需求提取的准确性，并为后续需求分析提供数据支持。最终，需求分析模块采用政务分流模型，对用户需求数据进行政务需求分析，获得用户需求数据匹配的目标政务处理流程。这样，采用政务分流模型对用户需求数据进行分析，能够快速准确地匹配目标政务处理流程，提高政务处理效率。从而，通过目标政务处理流程能够满足用户的政务需求，有助于完成智能政务客服，满足用户的政务需求，提升服务质量和效率。

本申请技术方案中，通过上述模块的协同作用，智能政务客服系统能够自动智能化理解用户需求、快速匹配合适的政务处理流程，并为用户提供个性化、高效的政务服务，辅助政务服务水平的提升。并且，上述模块的协同合作还大大提升了目标政务处理流程的匹配精度，保证了智能政务客服的准确性，避免出现答非所问或解答过于模糊的情况，进一步提升用户的政务客服体验。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本申请实施例的一种智能政务客服应用系统的结构示意图；

图2是本申请实施例的一种智能政务客服模型的原理示意图；

图3是本申请实施例的一种政务分流模型的原理示意图；

图4是本申请实施例的一种政务数据湖构建方法的原理示意图；

图5是本申请实施例的一智能政务客服应用方法的流程示意图；

图6是本申请实施例的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请。

相关技术中，采用传统通信技术的通信技术类客服，例如，城市12345、行政部门电话热线，这类客服场景无法支持高并发接入，导致占线、接不通等用户体验差。同时，客服人员的素养和知识限制了问题解决的效果。目前，在一些相关技术中虽然也会基于简单的标准化处理流程，设计自动化问答场景，但这些场景对话无法实现有效的交互，也无法适应政策变化等复杂业务场景。并且，为了实现高并发、良好用户体验和及时响应等能力，需要增加人工客服，从而导致成本不断增加。

因此，为提升用户体验，亟待提出一种全新的智能政务客服应用方案，用以克服上述至少一个技术问题。

为解决上述至少一个技术问题，本申请实施例提供了一种智能政务客服应用系统。

具体而言，智能政务客服应用系统中，任务建立模块响应于用户发起的政务提问请求，建立政务提问请求匹配的待处理客服任务。这里，任务建立模块根据用户发起的政务提问请求，能够快速匹配相关的待处理客服任务，提高任务分配的效率和准确性。并且，该模块通过待处理客服任务引导用户进一步反馈自身的政务需求，促进用户更清晰地表达需求，有利于后续需求识别和分析的准确性。进而，需求识别模块在待处理客服任务中调用智能政务客服模型，并采用智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到待处理客服任务对应的用户需求数据。这样，该模块通过调用智能政务客服模型进行交互对话，能够实现更智能化、针对性更强的用户交互体验，提升智能对话体验。此外，该模块通过与用户的交互对话，获取用户需求数据，有助于准确理解用户意图和需求，进一步提升了用户需求提取的准确性，并为后续需求分析提供数据支持。最终，需求分析模块采用政务分流模型，对用户需求数据进行政务需求分析，获得用户需求数据匹配的目标政务处理流程。这样，采用政务分流模型对用户需求数据进行分析，能够快速准确地匹配目标政务处理流程，提高政务处理效率。从而，通过目标政务处理流程能够满足用户的政务需求，有助于完成智能政务客服，满足用户的政务需求，提升服务质量和效率。

本申请技术方案中，通过上述模块的协同作用，智能政务客服系统能够自动智能化理解用户需求、快速匹配合适的政务处理流程，并为用户提供个性化、高效的政务服务，辅助政务服务水平的提升。并且，上述模块的协同合作还大大提升了目标政务处理流程的匹配精度，保证了智能政务客服的准确性，避免出现答非所问或解答过于模糊的情况，进一步提升用户的政务客服体验。

本申请实施例提供的智能政务客服应用方案，可以由一电子设备来执行，该电子设备可以是服务器、服务器集群、云服务器。该电子设备也可以是诸如手机、计算机、平板电脑、可穿戴设备、或者专用设备(如带有智能政务客服应用系统的专用终端设备等)等终端设备。在一可选实施例中，该电子设备上可以安装有用于执行智能政务客服应用方案的服务程序。

图1为本申请实施例提供的一种智能政务客服应用系统的示意图，如图1所示，该系统包括以下功能：

任务建立模块101，被配置为响应于用户发起的政务提问请求，建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务；所述待处理客服任务用于引导用户进一步反馈自身的政务需求；

需求识别模块102，被配置为在所述待处理客服任务中，调用智能政务客服模型，并采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据；

需求分析模块103，被配置为采用政务分流模型，对所述用户需求数据进行政务需求分析，获得所述用户需求数据匹配的目标政务处理流程。

通过上述模块101至103的协同作用，智能政务客服系统实现了自动化、智能化的用户需求理解，快速匹配适合的政务处理流程，并为用户提供个性化、高效的政务服务，有效辅助提升政务服务水平。这些模块相互配合，极大地提升了目标政务处理流程的匹配精度，确保智能政务客服系统的准确性，避免了答非所问或模糊解答的情况，进一步提升用户的政务客服体验。用户能够更快速地获得所需信息和服务，同时政府部门也能够提供更精准、个性化的支持，促进政务服务的现代化和效率提升。

这种智能化的政务客服方式将为用户提供更加便捷、周到的服务体验，有助于增进政府与公民之间的互信，推动社会科技发展。并且，这种智能化的政务客服方式还显著提升了政务客服的响应速度，改善了传统人工客服回复效率低、用户等待时间长等问题，从而极大地优化了用户体验。智能化的政务客服系统能够快速、准确地为用户提供所需信息和服务，使用户感受到高效、便捷的服务体验。

实际应用中，智能政务客服应用系统可以是基于深度学习和自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)技术实现的。

首先，任务建立模块101中，响应于用户发起的政务提问请求，建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务。这里，待处理客服任务用于引导用户进一步反馈自身的政务需求。

举例来说，当用户发起政务提问请求后，建立待处理客服任务可以通过引导用户进一步反馈自身的政务需求，以更好地理解用户问题并提供准确的帮助。以下是一个示例：

假设用户发起政务提问请求："我想了解办理营业执照的流程，可以帮我吗？"。那么，任务建立模块101建立待处理客服任务，并回复如下："感谢您的提问！为了帮助您更好地办理营业执照，我需要进一步了解您的具体情况。请问您是准备在哪个地区办理营业执照？您是否已经准备好了所需的材料？"通过这样的回复，任务建立模块101引导用户提供更多相关信息，如地区信息和材料准备情况，以便后续模块能够更准确地理解用户需求并为用户提供相应的办理流程和指导。

另一示例中，当用户发起政务提问请求时，任务建立模块101可以根据用户提问的内容建立匹配的待处理客服任务，并引导用户进一步反馈自身的政务需求。以下是一个示例：

用户发起政务提问请求：“我想咨询关于公共交通线路的信息，可以帮我查询吗？”随即，任务建立模块101建立待处理客服任务，并回复：“谢谢您的咨询！为了更好地帮助您查询公共交通线路信息，我需要进一步了解您的出行需求。请告诉我您想查询的具体起点和目的地是哪里？您是选择乘坐公交、地铁还是其他交通方式？”通过这样的回复，任务建立模块101引导用户提供更详细的信息，如起点、目的地和出行选择，以便系统能够准确地查询并提供相关的公共交通线路信息。这种待处理客服任务，可以帮助系统更好地理解用户的需求，并提供针对性的帮助，提升用户体验和服务质量。

这种待处理客服任务，能够促使用户更清晰地描述其需求，同时也为系统提供了更多的信息，有助于提高对用户需求的理解和解决能力。通过引导用户进一步反馈自身的政务需求，智能政务客服系统可以更好地为用户提供个性化、准确的服务，增强用户体验。

示例性地，任务建立模块101可以采用意图识别模型建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务。此处，引入意图识别模型，可以根据用户提问的文本内容初步判断用户的具体意图，例如查询信息、办理业务、投诉建议等。从而，任务建立模块101根据意图识别结果建立对应的待处理客服任务。

实际应用中，意图识别模型可以基于机器学习算法，例如朴素贝叶斯、支持向量机(SVM)、深度学习模型如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)中至少一个模型或算法建立。经过训练后的意图识别模型可以对用户输入文本进行预测，识别用户的意图类别。

除此之外，另一可选实施例中，任务建立模块101还可以采用任务引导系统建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务。具体来说，可以预先建立一个任务引导系统，根据用户可能提问的内容，推送相应的问题以引导用户进一步细化其需求。用户根据任务建立模块101提出的问题进行回答，进而任务建立模块101根据用户回答建立待处理客服任务。

示例性地，在政务客服系统中，实现任务建立模块101采用任务引导系统的方式建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务的工作流程如下：

假设用户发起了一个关于居住证明办理流程的政务提问请求，任务建立模块101需要根据用户提出的问题建立相应的待处理客服任务。

那么，用户输入了“我想了解居住证明的办理流程”，任务建立模块101收到用户的提问文本。进而，任务引导系统根据预设的问题模板和政务办理流程知识库，推送相关问题给用户，比如“您是新申请居住证明还是续签？”，“您需要办理个人还是单位的居住证明？”等。用户根据任务建立模块101提出的问题进行回答，比如“我是新申请个人居住证明”。从而，任务建立模块101根据用户的回答和任务引导系统的预设逻辑，自动建立待处理客服任务，包括整理用户需求、分类信息、指派处理人员等。

任务引导系统可以在完成待处理客服任务后向用户提供答复，比如提供居住证明办理的具体流程、所需材料等信息，以解决用户的疑问或问题。

通过任务引导系统的引导和用户回答的过程，任务建立模块101能够根据用户的逐步细化需求建立相应的待处理客服任务，从而提供更加个性化和专业的服务。这种方式不仅可以帮助用户更清晰地表达需求，也可以提高客服工作效率和服务质量。

需求识别模块102中，首先，在所述待处理客服任务中调用智能政务客服模型。并采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据。

举例来说，假设用户发起了一个政务提问请求，系统通过任务建立模块101创建了一个待处理客服任务，需要通过需求识别模块102中的智能政务客服模型来识别用户的需求并提供相应的服务。示例性地，系统调用智能政务客服模型，向用户发出问候并询问：“您好，请问有什么问题需要帮助解决？”用户回复说：“我想了解如何申请居住证明。”进而，智能政务客服模型分析用户的回答，提取出用户的具体需求即居住证明办理，回复用户说：“您可以前往市民服务中心办理居住证明，需准备身份证明材料和居住地址证明文件。”用户反馈：用户可能进一步询问：“办理需要多长时间？”智能政务客服模型可以进一步分析并提取这一需求。

作为一个可选实施例，所述智能政务客服模型至少包括：多模态输入层、多模态特征融合层、上下文感知持续对话层、迁移学习层。

在这个可选实施例中，智能政务客服模型包括多模态输入层、多模态特征融合层、上下文感知持续对话层和迁移学习层。

其中，多模态输入层，用于接收来自多种输入源的信息，比如文本、语音、图像等，以全面获取用户的输入信息。比如用户可以通过文字输入问题、语音描述需求、上传图片或文件等多种方式进行交互，多模态输入层能够处理这些不同类型的输入信息。

多模态特征融合层，用于将来自多模态输入层不同数据源的特征进行融合，以提高特征表征的丰富性和准确性。通过融合文本、语音、图像等多种数据源的特征，模型可以更全面地理解用户需求，提高对用户意图的识别和理解能力。

上下文感知持续对话层，负责处理用户与系统之间的持续对话，考虑到对话的上下文信息，以便更好地理解用户意图和提供连贯的对话体验。通过维护对话历史和上下文信息，模型可以实现更加智能的对话管理，不仅考虑单次对话而是整体对话流程，从而提供更连贯和个性化的服务。

迁移学习层，通过在不同任务之间共享知识和模型参数，实现在新任务上的知识迁移，加速模型训练和提升性能。在政务领域，通过迁移学习层可以将已有任务的知识和经验迁移到新任务中，提高模型对政务领域特定问题的理解和解决能力，缩短模型在政务领域的训练时间和成本。

综合以上各层的作用，智能政务客服模型可以更全面地接收和理解用户输入信息，提供个性化、连贯和高效的政务客服服务，提升用户体验和服务质量。同时，引入迁移学习层可以加速智能政务客服模型在政务领域的应用和优化过程。

基于上述结构，需求识别模块102，在采用智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到待处理客服任务对应的用户需求数据时，参见图2所示，该模块可以实现如下步骤：

201、通过多模态输入层，采用待处理客服任务匹配的交互对话生成模型，生成与用户之间的第一交互信息；从用户反馈的第二交互信息中获取多模态交互数据；多模态交互数据至少包括对话文本、对话图像、对话音频；

202、通过多模态特征融合层，从多模态交互数据中提取不同模态交互数据对应的初始需求语特征、以及不同模态交互数据之间的关联交互特征；

203、通过上下文感知持续对话层，按照上下文对话语义关系以及预先输入的历史交互对话特征序列，将基于第二交互信息提取得到的初始需求语特征与关联交互特征，转换为第一交互对话跟踪特征序列；

204、通过上下文感知持续对话层，对第一交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，并基于语义理解结果生成与用户之间的第三交互信息；

205、通过多模态输入层，从用户基于第三交互信息反馈的第四交互信息中获取多模态交互数据；

206、通过上下文感知持续对话层，按照上下文对话语义关系、以及预先输入的历史交互对话特征序列，将第一交互对话跟踪特征序列、基于第四交互信息提取得到的初始需求语特征与关联交互特征，转换为第二交互对话跟踪特征序列；

207、通过迁移学习层，采用政务对话需求识别模型对第一交互对话跟踪特征序列以及第二交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，以得到用户需求数据。

举例说明，在这个需求识别模块102中，通过多模态输入层、多模态特征融合层、上下文感知持续对话层和迁移学习层，实现政务对话中用户需求的识别和交互过程。以下将结合具体对话举例介绍通过需求识别模块102实现的交互过程：

首先，第一交互信息生成对应的交互过程如下：

用户：请问如何办理医疗保险？

系统：通过待处理客服任务匹配的交互对话生成模型，系统生成第一交互信息：您好，请问您需要办理医疗保险，我可以帮您了解相关流程和要求。

其次，第二交互信息提取对应的交互过程如下：

用户反馈：上传了医疗保险的相关资料，包括病历、身份证和保险单。

系统：获取多模态交互数据，如对话文本(用户反馈的文字信息)、对话图像(上传的病历、身份证图片)和对话音频(用户的语音备注)。

再次，第一交互对话跟踪特征生成过程如下：

通过上下文感知持续对话层，系统提取初始需求语特征(医疗保险办理需求)、关联交互特征(用户上传的相关资料)，转换为第一交互对话跟踪特征序列，用于进一步的语义理解处理。

接着，第三交互信息生成对应的交互过程如下：

系统基于第一交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，生成第三交互信息：感谢您上传了相关资料，我们将尽快处理您的医疗保险办理申请。

然后，第四交互信息提取对应的交互过程如下：

用户反馈：询问办理进度和需要补充的资料。

系统：再次通过多模态输入层，获取用户基于第三交互信息反馈的第四交互信息，包括文本询问和可能附带的图片或文件。

进一步，上下文感知持续对话层根据历史交互对话特征序列、第一交互对话跟踪特征序列和第四交互信息提取的初始需求语特征与关联交互特征，生成第二交互对话跟踪特征序列，用于后续的需求识别和理解。

最后，迁移学习层采用政务对话需求识别模型，对第一交互对话跟踪特征序列和第二交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，最终得到用户需求数据，如办理进度查询和资料补充要求。

通过以上步骤，可以根据用户和系统之间的多轮交互，结合多模态交互数据和上下文对话语义关系，识别用户需求并提供相应的服务和支持。这种基于多模态输入和持续对话的方式可以提高用户体验，有助于更智能地理解和满足用户需求。

其中，政务对话需求识别模型是基于各类客服任务以及对应的历史政务对话数据经过参数预处理以及微调得到的。进一步可选地，系统需要收集各类客服任务的相关数据，包括政务领域的问题、需求、解决方案等信息。同时，也需要获取大量历史政务对话数据，其中包含用户提问、系统回复、用户反馈等对话内容。在训练政务对话需求识别模型之前，需要对采集的数据进行参数预处理，包括数据清洗、去除噪音、标记化处理等步骤，以保证数据的质量和一致性。针对多模态数据，还需要进行特定的预处理，比如对文本数据进行分词、对图像数据进行特征提取等。进而，使用参数预处理后的客服任务数据和历史对话数据，对政务对话需求识别模型进行微调。在微调过程中，模型会通过学习数据中的模式和规律，提高对政务领域语境的理解和跨任务需求的识别能力。通过逐步调整模型参数和训练过程，使模型逐渐收敛并提升性能。在微调完成后，需要对政务对话需求识别模型进行评估，使用测试集数据评估模型在政务对话需求识别任务上的性能表现。此处，评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等，以确定模型是否达到预期的识别效果。经过评估确认政务对话需求识别模型的性能后，可以将政务对话需求识别模型部署到实际系统中，为政务客服提供智能识别用户需求的能力。政务对话需求识别模型部署后可以实时接收用户输入，并快速准确地识别用户需求，指导后续的对话交互流程。

通过以上功能步骤，基于各类客服任务和历史政务对话数据的参数预处理和微调，使得政务对话需求识别模型能够更好地适应政务领域的特点，提高对用户需求的准确识别能力，从而为政务客服系统提供更加智能、高效的服务。

进一步可选地，智能政务客服模型还包括：模型动态强化层。该模型动态强化层是智能政务客服模型中的一个关键组成部分，用于对初始需求语特征和关联交互特征进行对话评估处理，并根据动态对话评估结果对交互对话生成模型进行动态强化，从而优化模型的性能和效果。

作为一个可选实施例，需求识别模块102，在采用智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到待处理客服任务对应的用户需求数据之后，还具体被配置为：通过模型动态强化层，对初始需求语特征与关联交互特征进行对话评估处理，以获得动态对话评估结果；采用动态对话评估结果对交互对话生成模型进行动态强化，以实现对交互对话生成模型的优化处理。

具体来说，模型动态强化层会对每一轮用户和系统之间的交互对话过程进行评估，包括对用户提出的需求语和系统回复的关联交互特征进行分析和评估，从而理解对话的进行情况和用户需求的逐步演化。基于动态对话评估结果，模型动态强化层会对交互对话生成模型进行动态强化和优化处理。这种动态强化可以包括参数调整、模型更新、加强训练等方式，以提升模型在实际对话场景中的表现和准确性。通过评估处理，模型动态强化层将得到动态对话评估结果，这些结果反映了每一轮对话的质量、有效性和用户满意度，帮助系统识别优势和不足，为进一步的优化提供依据。通过动态强化模型，可以根据实时对话的评估情况对模型进行动态调整，以适应不同的用户需求和对话场景，提高对话交互的流畅性和智能程度，从而提升用户体验和服务质量。

总的来说，模型动态强化层在智能政务客服模型中扮演着关键的角色，通过对对话评估和模型优化的动态处理，实现了对交互对话生成过程的持续优化和精细调整，从而提高了系统的智能性、适应性和用户满意度。这种动态调整和优化机制有助于确保政务客服系统的高效运作和持续改进。

进一步地，为了提高智能政务客服模型的鲁棒性和泛化能力，可以使用数据增强技术，如生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks)或变分自编码器(Variational Autoencoders)，来扩充训练数据。同时，可以将优化的多个交互对话生成模型进行集成，通过模型融合或投票机制，获得更准确和可靠的回答结果。

作为一个可选实施例，智能政务客服模型还包括：模型集成层。具体来说，模型集成层也是智能政务客服模型中的重要组成部分，用于将不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，构建适用于不同任务的交互对话生成模型，并通过模型融合处理将这些模型集成为适用于各种类型客服任务的目标交互对话生成模型。

基于此，需求识别模块102，在采用智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到待处理客服任务对应的用户需求数据之前，还具体被配置为：

通过模型集成层，对不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，以得到政务对话多模态扩充集；采用政务对话多模态扩充集，为不同类型客服任务分别构建多个交互对话生成模型，并将多个交互对话生成模型经过模型融合处理，集成为适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型。

可以理解的是，模型集成层利用历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，将文字、语音、图像等不同形式的数据结合起来，构建更加丰富和全面的政务对话多模态扩充集，以提高模型的训练效果和泛化能力。基于政务对话多模态扩充集，模型集成层为不同类型客服任务分别构建多个交互对话生成模型，针对不同模态的数据和任务需求进行优化和建模，以满足不同客服任务的特定需求和场景。针对多个交互对话生成模型，模型集成层进行模型融合处理，集成各个模型的优势和特点，以获得更加全面和具有综合表现力的目标交互对话生成模型。这种模型融合可以通过集成学习、模型堆叠、模型融合等技术手段来实现。最终集成的交互对话生成模型能够适用于不同类型的客服任务，具备更高的通用性和适应性，可以处理多样化的客户需求和问题，提升政务客服系统的整体效率和服务质量。

通过模型集成层，政务客服系统能够更好地利用多模态数据进行建模和训练，构建适用于各种客服任务的强大交互对话生成模型，并提高系统在处理政务对话和服务用户方面的智能化水平和效果。这种模型集成的方式能够有效整合各种资源和信息，提升系统的整体性能和用户体验。

示例性地，模型集成层在智能政务客服模型中的应用可以通过一个例子进行说明。假设有以下两种不同类型的政务客服任务：申请政府福利和查询办事流程。为了更好地应对这两个任务需求，将运用模型集成层来优化模型和服务表现。

对于申请政府福利这一任务，可以收集和整理历史政务对话数据，并通过多模态数据增强处理，将文字、语音和图像等不同形式的数据结合起来，构建申请政府福利任务的政务对话多模态扩充集。同样地，针对查询办事流程任务，也进行类似的数据增强处理，得到针对该任务的政务对话多模态扩充集。基于申请政府福利任务的政务对话多模态扩充集，为该任务构建一个专门的交互对话生成模型，根据历史数据和需求特点进行建模和训练。同样地，针对查询办事流程任务，也建立一个独立的交互对话生成模型。接下来，通过模型集成层，将针对不同任务构建的多个交互对话生成模型进行模型融合处理，将这些交互对话生成模型集成为适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型。在模型融合处理中，可以运用集成学习方法，如投票法、加权投票法或模型融合算法，综合多个模型的输出，以达到更优的预测表现。

通过以上流程，模型集成层能够有效地结合不同类型客服任务的历史对话数据，构建多模态数据增强集并创建针对特定任务的交互对话生成模型，最后通过模型融合处理将这些模型集成为适用于不同类型客服任务的目标模型。这种方式能够提高政务客服系统在不同类型任务下的智能表现和适应性，为用户提供更加个性化和高效的服务体验。

作为一个可选实施例，需求识别模块102，通过模型集成层，对不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，以得到政务对话多模态扩充集时，具体被配置为：

对于历史政务对话数据中的文本数据，对文本数据中的关键词进行同义词或近义词替换处理；和/或，对文本数据进行语句结构转换处理；和/或，对文本数据中不同角色之间的对话语句进行对话仿生扩充；和/或，对文本数据进行噪声填充，以得到政务对话文本扩充数据。

针对需求识别模块102中通过模型集成层对不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理的具体配置，我们可以进行不同类型的文本数据处理，如同义词替换、语句结构转换、对话仿生扩充和噪声填充。以下是针对历史政务对话数据中文本数据的这几种处理方式的举例说明：

例如，同义词或近义词替换处理可以是，假设原始对话句子为：“用户：我想了解如何办理医保手续”。基于此，同义词替换后句子为：“用户：我希望了解怎样申请医疗保险手续”。在这个例子中，通过替换关键词“想了解”为“希望了解”和“如何办理”为“怎样申请”，可以使对话句子更加丰富多样，增加历史对话数据的多样性。

例如，语句结构转换处理可以是，假设原始对话句子为：“政务机构：请提供您的身份证明及相关材料”。基于此，语句结构转换后句子为：“请您提交身份证明和相关材料，以便办理手续”。通过对原始对话句子进行语句结构转换，可以改变表达方式和句子结构，使数据更加多样，有助于模型更全面地理解用户意图。

例如，对话仿生扩充处理可以是，假设原始对话句子为：“政务机构：请填写申请表格并递交到指定办公地点”。基于此，对话仿生扩充后对话为：“用户：我能否在线填写表格，然后直接上传？政务机构：是的，我们支持在线填写并上传资料”。通过模拟不同角色之间的对话交互，可以生成新的对话扩充数据，增加文本数据中的对话语句数量以及表达形式，拓展历史对话数据集的覆盖范围，提升模型的泛化能力。

例如，噪声填充处理可以是，假设原始对话句子为：“政务机构：请携带身份证明原件至办事大厅办理”。基于此，噪声填充后对话为：“政务机构：请携带身份证明印件至办事大厅办理，同时准备所需材料”。通过在文本数据中添加噪声，如插入冗余信息或语法错误，可以增加对话数据的多样性和复杂性，提高模型的鲁棒性和泛化能力，提升模型的抗干扰性。

通过这些方式对历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，可以有效地丰富数据的多样性和复杂性，为模型训练提供更加丰富和全面的数据基础，进而提高智能政务客服模型在需求识别和对话生成等方面的性能和效果。这样的处理方式有助于模型更好地理解用户需求，提供更加精准和个性化的服务。

具体来说，对话仿生扩充是一种通过模拟真实对话中不同角色之间的交互方式来扩充数据集的方法。这种处理方式可以帮助丰富历史对话数据集，提升模型的泛化能力和对不同情况的适应性。以下是一个具体的例子来解释对话仿生扩充的方式，假设原始对话如下：

用户：我想了解如何申请残疾人证。

政务机构：您可以携带身份证明和相关证明材料到社区事务受理中心办理。

基于上述对话，可以得到如下对话仿生扩充：

用户：我可以网上申请残疾人证吗？

政务机构：很抱歉，目前我们的系统暂不支持在线申请，您可以选择到社区事务受理中心办理。

在这个例子中，通过对原始对话进行仿生扩充处理，生成了一段模拟真实对话的交互内容。用户提出了在线申请的问题，政务机构做出了相应的回复。这样的对话仿生扩充可以帮助模型更好地理解用户可能提出的不同问题和需求，提高对话系统的泛化能力和应对能力。

另外一个对话仿生扩充的示例，假设原始对话如下：

用户：请问申请医疗保险需要哪些材料？

政务机构：您需要提供身份证明、社保卡和相关医疗证明文件。

基于上述对话，可以得到如下对话仿生扩充：

用户：医疗保险需要什么手续？

政务机构：在申请医疗保险时，您需要准备好身份证明、社保卡和相关医疗证明文件。

通过仿生扩充，模拟了用户的问题变体以及政府机构的回复。这种方式可以增加对话数据集的多样性，使模型更好地适应不同的提问方式和表达方式，提高智能政务客服系统在需求识别和对话生成方面的性能。

进一步可选地，要通过规则引擎和强化学习实现对话仿生扩充。即，首先，预先设置一系列规则来模拟政府机构和用户之间的对话情境，在规则中定义不同的用户提问和政府机构的回复。基于专业知识和经验，确定常见问题、常见回复和对话交互逻辑，建立规则库。定义规则的条件和动作，以模拟真实对话情境，制定规则的触发条件和执行逻辑。进而，将预先设设置的规则转化为计算机可执行的代码，构建规则引擎系统。规则引擎系统能够根据用户提问和当前对话情境，匹配相应的规则并生成政府机构的回复。规则引擎实现了对话的自动化生成，可以有效地模拟不同对话情境和扩充对话数据。接着，引入强化学习框架，建立智能体和环境的互动模型，智能体负责模拟用户提问行为，环境负责提供对应的政府机构回复。强化学习算法可以根据奖励信号来调整智能体的行为，以生成符合对话逻辑和真实情境的对话内容。通过强化学习，智能体可以不断学习和优化生成对话的能力，提高仿真对话的质量和逼真度。最后，将规则引擎生成的对话数据作为训练数据，引入强化学习来进一步优化对话的生成过程。在强化学习框架下，智能体可以基于规则引擎生成的对话数据进行学习和探索，以改进对话生成的准确性和自然度。结合规则引擎和强化学习的方法，可以实现对话仿生扩充的目标，生成更加多样和逼真的对话数据，提高系统在对话生成任务中的表现。

通过规则引擎和强化学习的结合应用，可以实现对话的自动化生成、不断学习和优化，从而生成符合真实对话情境的仿真对话数据，为模型训练和智能系统的发展提供更多样化和智能化的数据支持。

另一可选实施例，对于历史政务对话数据中的图像数据，对图像数据执行随机裁剪、翻转、图像旋转、缩放、像素扩充、颜色转换处理中的至少一种处理，以得到政务对话图像扩充数据。

举例说明，可以通过图像数据增强技术中的随机裁剪(Random Cropping)来扩充历史政务对话数据中的图像数据。随机裁剪是一种常用的数据增强方法，通过在图像上随机选择区域并进行裁剪，从而生成多样化的训练数据，提升模型的泛化能力。以下是一个示例说明如何利用随机裁剪来扩充历史政务对话数据中的图像数据。假设原始图像数据为，历史政务对话数据中的图像数据包含一张展示政务办事流程的图片。基于此，首先选择随机裁剪区域。在原始图像中随机选择一个区域作为裁剪区域。其次，执行随机裁剪。将选定的区域裁剪出来，生成一个新的图像。最后，数据保存。保存裁剪后的图像作为扩充数据，并记录裁剪的位置信息。

另一个扩充数据的示例中，原始图像展示政务办事流程的图片被随机裁剪，生成了多个不同裁剪区域的图像，每一张图像展示政务流程的不同部分或不同尺度，从而形成了多样化的扩充数据。扩充数据可以用于模型训练，增加模型对不同场景和视角的适应能力。

通过随机裁剪处理，可以生成多样化的政务对话图像扩充数据，提高数据的多样性和训练效果。除了随机裁剪，还可以结合其他图像增强技术如翻转、图像旋转、缩放等方法，进一步丰富扩充数据，提升模型的性能和泛化能力。

举例说明，像素扩充是一种常见的图像数据增强技术，通过在图像的像素级别进行变换和操作，生成新的扩充数据，从而增加数据的多样性和丰富性。以下是一个示例说明像素扩充。假设原始图像数据为历史政务对话数据中的图像数据包含一张政府工作人员办公场景的照片。基于此，通过对原始图像进行像素插值操作，可以将图像的分辨率增大或减小，生成不同像素密度的图像。对图像进行尺度缩放操作，可以放大或缩小图像的尺寸，生成不同大小的图像。在图像四周进行填充，扩充图像的边界像素，生成新的扩充图像。向图像中添加一定程度的像素噪声，改变图像的像素数值，使图像呈现出一定程度的变化。对图像的像素数值进行变换，如颜色调整、对比度增加等操作，生成具有不同视觉效果的图像。通过像素扩充方法，可以生成多个变体的政府工作人员办公场景照片，包括不同分辨率、尺度、填充、噪声水平和变换效果的图像。这些扩充数据可以用于增加模型对不同像素特征和图像变化的识别能力，提升模型的鲁棒性和泛化能力。

通过像素扩充技术，可以在像素级别对图像数据进行变换和处理，生成多样化的扩充数据，为模型训练提供更丰富的数据资源，有助于提升模型在政务对话图像识别和分析任务中的表现。

再一可选实施例，对于历史政务对话数据中的音频数据，对音频数据执行声音变速(Audio Speed Change)、混响、降噪、增强、复制、变换、剪切、组合中的至少一种处理，以得到政务对话音频扩充数据。

举例说明，针对历史政务对话数据中的音频数据，可以通过声音变速来实现音频数据扩充。声音变速是一种音频处理技术，通过调整音频信号的播放速度来改变声音的音调和速度，从而产生多样化的音频数据。以下是一个示例说明声音变速的处理过程，假设是原始音频数据为：历史政务对话数据中的音频数据包含一段政府宣传片中的讲话录音。基于此，声音变速处理如下：第一，选择变速比例。根据需求选择一个变速比例，可以是加快速度或减慢速度。第二，声音变速处理。对原始音频数据进行变速处理，加速或减慢音频的播放速度，同时相应地改变音频的音调。第三，保存处理结果。保存变速处理后的音频数据，作为扩充数据，并记录变速比例信息。第四，扩充数据示例。通过声音变速处理，可以生成加快或减慢速度的多个版本的政府宣传片讲话录音，每个版本的音频数据都具有不同的音调和语速。变速处理后的音频数据可以用于训练语音识别模型、情感分析模型等，增加模型对不同语速和音调的识别能力，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

通过声音变速处理，可以在音频数据的播放速度和音调上进行变化，生成多样化的音频扩充数据，为模型训练提供更丰富的数据资源，有助于提高模型在政务对话音频识别和分析任务中的性能。除了声音变速，也可以结合其他音频处理技术如混响、降噪、增强等方法，进一步丰富音频扩充数据，提升模型的表现。

进一步可选地，需求识别模块102，将多个交互对话生成模型经过模型融合处理，集成为适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型，具体被配置为：

获取多个交互对话生成模型各自的对话生成结果；基于对话生成结果以及预先添加的噪声结果，对多个交互对话生成模型进行投票，以获得待选的交互对话生成模型；采用预先设置的元模型，对待选的交互对话生成模型各自的对话生成结果进行融合分析，以得到目标交互对话生成模型。

举例来说，对于需求识别模块102中的模型融合处理，一种采用投票法(Voting)和元模型(Meta Model)来集成多个交互对话生成模型，从而生成适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型。示例性地，假设有三个不同的交互对话生成模型：交互对话生成模型A、交互对话生成模型B、交互对话生成模型C。步骤一，获取各个交互对话生成模型的对话生成结果。

即：

1.交互对话生成模型A生成的对话结果：用户问题——>交互对话生成模型A的回答

2.交互对话生成模型B生成的对话结果：用户问题——>交互对话生成模型B的回答

3.交互对话生成模型C生成的对话结果：用户问题——>交互对话生成模型C的回答

步骤二，基于投票法选出待选的交互对话生成模型。对于每个用户问题，三个模型各自生成回答，通过投票方式选出获得最多票数的回答，认定为待选的交互对话生成模型。步骤三，采用元模型进行融合分析。例如，元模型可以是加权组合模型，也可以是其他神经网络模型。对待选的交互对话生成模型各自的对话生成结果进行融合分析，结合预先设置的权重或策略，生成最终的目标交互对话生成模型的结果。

示例性地，用户提出一个关于政务办理流程的问题，模型A回答为"请登录官方网站查询"，模型B回答为"请致电政务咨询热线获取帮助"，模型C回答为"请前往当地政府办事大厅咨询"。通过投票法，选出模型C的回答为待选的交互对话生成模型。使用元模型进行融合分析，结合各个模型的回答结果和预设的分析策略，生成最终的目标交互对话生成模型的回答，例如"请前往当地政府办事大厅咨询，或登录官方网站查询"。

通过上述步骤，可以利用模型融合处理的方法，结合多个交互对话生成模型的优势，生成更为全面和适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型，提高系统的表现和有效性。

作为一个可选实施例中，在政务分流模型中，包括输入层、需求特征提取层、政务需求匹配层和目标匹配层，用于对用户需求数据进行政务需求分析以获取匹配的目标政务处理流程。下面将具体介绍每个层级的功能和实现步骤：如图3所示，需求分析模块103，采用政务分流模型，对用户需求数据进行政务需求分析，获得用户需求数据匹配的目标政务处理流程时，具体实现为如下步骤：

301、通过输入层，从用户需求数据中提取对应的政务需求信息；

302、通过需求特征提取层，将政务需求信息转换为对应的多模态政务需求特征；

303、通过政务需求匹配层，将多模态政务需求特征输入到需求分类模型中进行政务需求分类处理，以得到用户的跨模态政务需求特征；

304、通过目标匹配层，采用元学习训练模型，对跨模态政务需求特征进行流程分解以及快速学习处理，以得到匹配的目标政务处理流程。

在输入层中，从用户需求数据中提取政务需求信息，包括政务处理流程信息、政务事项类型和关联政务属性信息。从用户输入的需求数据中抽取与政务相关的信息，如问题描述、关键词等。对提取的信息进行预处理和标准化，确保信息的准确性和完整性。

实际应用中，政务需求信息至少包括：政务处理流程信息、政务事项类型、关联政务属性信息。比如，假设一个用户需要了解如何申请医疗救助这样的政务服务，在这个情景下，用户提出具体的需求，政务需求信息可以包括以下内容：政务处理流程信息，即指导用户如何按照规定的步骤和程序完成医疗救助的申请流程。例如，需要说明用户应该如何填写申请表格、递交相关材料、进行面试等步骤。政务事项类型，即指具体的政务服务类型，这里是医疗救助。政务事项类型可以帮助系统准确定位用户需要的具体服务内容，以便提供相关的指导和帮助。关联政务属性信息，包括用户所属地区、个人身份信息、健康状况等相关政务属性信息，用于确保匹配到的政务处理流程符合用户的实际需求背景。例如，不同地区的医疗救助政策可能存在细微差别，系统需要考虑用户所在地区的具体规定。在这个示例中，政务需求信息的综合使用可以帮助政务服务系统准确理解用户的需求，提供相应的指导和帮助，确保用户获得准确、个性化的政务服务信息，提高用户满意度和服务效率。

在需求特征提取层中，将政务需求信息转换为多模态政务需求特征。在该层中，根据输入的政务需求信息，提取文本特征、图像特征、音频特征。对每种类型的特征进行处理和编码，将其转换为统一的多模态表示。确保不同类型的特征能够有效表示政务需求的关键信息。实际应用中，多模态政务需求特征包括：文本政务需求特征、图像政务需求特征、音频政务需求特征中的至少一个。比如，假设一个用户通过政务平台上传了一张包含文字和图片的医疗报告，并录制了一段描述病情的语音，希望系统能够帮助他了解相关的医疗政策和服务流程。在这个情景下，用户提供了多模态数据，系统可以提取以下多模态政务需求特征来更好地理解用户需求：文本政务需求特征，即系统可以从用户提供的文字信息中提取政务需求特征。例如，系统可以通过自然语言处理技术分析文本内容，提取关键词、实体、主题等信息，以了解用户描述的病情情况、诉求需求等。图像政务需求特征，即用户上传了医疗报告的图片，系统可以从图像中提取政务需求特征。例如，系统可以使用计算机视觉技术分析图片中的医疗报告内容，识别文字信息、医学图像、病情表现等，以了解用户的病情情况和需求。音频政务需求特征，即用户录制了描述病情的语音，系统可以从音频数据中提取政务需求特征。例如，系统可以使用语音识别技术将语音内容转换为文本，然后分析文本内容中的关键信息，如病情描述、诉求需求等。该示例中，综合使用文本、图像和音频等多模态政务需求特征，系统可以更全面地了解用户的需求，为用户提供精准、个性化的政务服务信息和指导，从而提升用户体验和服务效果。

在政务需求匹配层中，使用政务需求分类模型对多模态政务需求特征进行分类处理，得到用户的跨模态政务需求特征，包括文本图像融合政务需求特征、文本音频政务需求特征、图像音频政务需求特征。首先，将多模态政务需求特征输入到需求分类模型中进行分类识别。其次，结合不同类型的特征，生成跨模态政务需求特征，如结合文本和图像的信息或文本和音频的信息等。最后，确保分类模型能够正确识别和匹配不同类型的政务需求特征。

实际应用中，跨模态政务需求至少包括：文本图像融合政务需求特征、文本音频政务需求特征、图像音频政务需求特征。示例性地，假设一个用户通过政务平台提交了一份包含文字描述、相关图片和语音描述的政务报告，希望系统能够根据这些信息为其提供与具体事项相关的政策和服务流程。

对于文本图像融合政务需求特征，可以将用户提交的文字描述和相关图片融合在一起，从而生成文本图像融合政务需求特征。例如，系统可以使用文本信息描述病情细节，同时结合图片中的政务报告内容，将文字描述与图像信息相结合，形成更全面准确的政务需求描述特征。

对于文本音频政务需求特征，用户提供了文字描述和语音描述，可以提取文本音频政务需求特征。通过将文字描述与语音描述进行关联分析，系统可以更好地理解用户的病情情况和需求诉求。例如，可以通过语音转文字技术将语音描述转换为文本，然后与用户提供的文字信息进行融合分析。

对于图像音频政务需求特征，用户上传了政务报告的图片和语音描述，系统可以提取图像音频政务需求特征。系统可以结合图像数据中的政务报告内容和语音描述中的病情描述，从而生成更加丰富细致的需求特征。例如，系统可以使用计算机视觉和语音处理技术对图像和语音数据进行联合分析，以更全面地理解用户需求。

综合使用这些跨模态政务需求特征，系统可以更准确地理解用户的需求，为用户提供个性化、全面的政务服务建议，提高政务服务的质量和效率。

在目标匹配层中，通过元学习训练模型，对跨模态政务需求特征进行流程分解和快速学习处理，得到匹配的目标政务处理流程，包括联合表示学习和模态权重学习。具体步骤为，将跨模态政务需求特征输入到元学习模型中，进行流程分解和快速学习处理。通过联合表示学习，将不同类型的需求特征结合起来，生成综合的表示。通过模态权重学习，确定不同模态特征在匹配过程中的权重，以确保特征的有效性和重要性。

实际应用中，快速学习处理至少包括：联合表示学习、模态权重学习。举例而言，假设一个政务智能办理系统需要处理用户提交的跨模态政务需求，系统通过快速学习处理包括联合表示学习和模态权重学习来实现高效的需求分析和处理。以下是一个示例：一个用户通过政务平台上传了一段包含文字描述、相关图片和语音录音的政务需求，希望系统能够自动识别并给予相应的政务办理建议。系统需要快速学习处理用户的跨模态需求特征，以匹配适当的政务处理流程。

在联合表示学习中，通过联合表示学习技术将用户提交的文本、图片和语音数据进行统一的特征表示学习，以保留不同模态数据之间的关联信息，帮助系统更好地理解用户需求。例如，系统通过深度学习网络将文本、图片和语音数据映射到一个共享的表示空间，使得不同模态数据之间的关联性能够得到有效捕捉。

在模态权重学习中，通过模态权重学习技术学习不同模态数据在跨模态需求匹配中的重要性权重，以在联合表示学习的基础上更好地利用不同模态数据信息。例如，系统可以根据不同模态数据的对政务需求匹配的贡献度动态调整权重，从而更准确地匹配适当的政务处理流程。

这样，综合使用联合表示学习和模态权重学习技术，能够在处理用户的跨模态政务需求时实现快速学习和精准匹配，提供个性化的政务办理建议，为用户提供有效的服务支持和决策参考。

通过这些层级的处理，政务分流模型可以有效地分析用户需求数据并匹配目标政务处理流程，提高政务服务的效率和准确性。

进一步可选地，元学习训练模型为基于N阶元学习优化器构建，N为元学习训练模型中各项模型参数的阶数。其中，元学习训练模型中第t+1项模型参数θ_t+1表示为如下数学表达式：

其中，θ_t是第t项模型参数，t为元学习优化器的迭代次数，x为跨模态政务需求特征，为二阶梯度向量，是一阶梯度，为Hessian矩阵，是Hessian矩阵的逆矩阵，l表示损失函数，α是学习率。

在上述或下述实施例中，智能政务客服应用系统还包括构建模块，具体被配置为：采集政务流程所涉及到的政务数据，以构建或更新政务数据湖；基于政务数据湖构建智能政务客服模型和/或政务分流模型。

其中，政务数据至少包括多个政务领域中的政务提问记录、政务回复记录、政务处理流程以及对应的政务处理材料。实际应用中，政务处理材料包括文本材料和/或图像材料。

假设政务领域至少包括以下之一：公共服务、医疗健康、教育。在智能政务客服应用系统中，包括构建模块，负责采集政务流程所涉及到的政务数据，以构建或更新政务数据湖，并基于政务数据湖构建智能政务客服模型和/或政务分流模型。政务数据包括多个政务领域中的政务提问记录、政务回复记录、政务处理流程以及对应的政务处理材料，其中政务处理材料包括文本材料和/或图像材料，政务领域涵盖公共服务、医疗健康、教育等。

示例性地，假设一个政府智能客服平台致力于提供医疗健康领域的政务咨询服务。具体来说，可以通过爬虫技术和数据接口，采集医疗健康领域中的政务提问记录、回复记录、处理流程及相关处理材料，包括医疗资讯、疾病诊疗流程、医学图片等，构建医疗健康领域的政务数据湖。进而，基于医疗健康领域的政务数据湖，系统利用自然语言处理和机器学习技术构建智能政务客服模型。模型能够理解用户提问、回答问题并提供关联政务处理流程及材料的建议，从而实现智能化的政务咨询服务。接着，系统还构建政务分流模型，根据用户的提问内容和需求类型，将用户的政务需求自动分流至不同的处理流程和处理材料中。例如，针对不同的医疗问题类型，系统可以将用户需求分流至对应的医学资讯、病症诊疗流程、医学图片等资源，以满足用户的个性化需求。

通过以上构建的智能政务客服应用系统，用户可以更便捷地获取医疗健康领域的政务信息和服务，提升政务办理效率和用户体验。

作为一个可选实施例，政务数据湖中至少包括：政务处理知识库、政务问答库。基于此，如图4所示，构建模块，在采集政务流程所涉及到的政务数据，以构建或更新政务数据湖时，具体被配置为：

401、获取政务流程相关的政务文本数据；

402、从政务文本数据中进行文本处理以及实体识别，以构建政务知识图谱；

403、基于政务知识图谱构建政务数据湖；

404、将政务文本数据中经过预处理的政务处理知识和问答数据，分别存储到政务数据湖中相应的存储区域，并设置存储区域的访问权限。

假设一个政务智能客服系统针对公共服务领域，以社保办理为例，政务文本数据至少包括：政策文件、处理流程说明、办事指南、政务问答文本。例如，政务文本数据包括但不限于：社保政策文件、社保办理流程说明、社保办事指南、社保相关问答文本等信息。政务知识图谱中包含各个政务处理实体、实体属性、实体关系。比如，政务知识图谱中包含各个社保流程环节和对应的权限端、实体属性、实体关系，如参保人员、缴费标准、医保待遇等。

在政务智能客服系统中，各个政务处理实体对应于政务处理流程中的流程环节和/或处理权限端。同时，访问权限与存储区域对应的政务处理实体的处理权限相关联。在政务智能客服系统中，假设政务智能客服系统为城市住房公积金服务，其中涉及到以下政务处理实体：个人账户查询、缴存明细查询、贷款办理流程。个人账户查询为，对应公积金处理流程中的账户信息查询环节。缴存明细查询为，对应公积金处理流程中的历史缴存记录查询环节。贷款办理流程为，对应公积金处理流程中的贷款申请和审批环节。

可以理解的是，访问权限与处理实体权限相关联为：其一，只有具有个人账户的公积金缴存者才能查询个人账户信息，因此个人账户查询实体对应的存储区域仅对缴存者开放。其二，缴存明细查询可能需要公积金中心工作人员进行审核，因此其访问权限会与相应的工作人员权限相关联。其三，贷款办理流程需要经过审批和授权，访问权限与审批人员和相关业务部门的权限相关联。这样，通过将访问权限与存储区域对应的政务处理实体的处理权限相关联，政务智能客服系统可以确保数据安全性和信息的合理访问，在保障隐私的同时，提供高效的政务服务流程。

本申请实施例中，通过上述模块的协同作用，智能政务客服系统能够自动智能化理解用户需求、快速匹配合适的政务处理流程，并为用户提供个性化、高效的政务服务，辅助政务服务水平的提升。并且，上述模块的协同合作还大大提升了目标政务处理流程的匹配精度，保证了智能政务客服的准确性，避免出现答非所问或解答过于模糊的情况，进一步提升用户的政务客服体验。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种智能政务客服应用方法，参见图5所示，该方法包括：

501、响应于用户发起的政务提问请求，建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务；所述待处理客服任务用于引导用户进一步反馈自身的政务需求；

502、在所述待处理客服任务中，调用智能政务客服模型，并采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据；

503、采用政务分流模型，对所述用户需求数据进行政务需求分析，获得所述用户需求数据匹配的目标政务处理流程。

进一步可选地，所述智能政务客服模型至少包括：多模态输入层、多模态特征融合层、上下文感知持续对话层、迁移学习层；

所述需求识别模块，在采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据时，具体配置为：

通过所述多模态输入层，采用所述待处理客服任务匹配的交互对话生成模型，生成与用户之间的第一交互信息；从用户反馈的第二交互信息中获取多模态交互数据；所述多模态交互数据至少包括对话文本、对话图像、对话音频；

通过所述多模态特征融合层，从所述多模态交互数据中提取不同模态交互数据对应的初始需求语特征、以及不同模态交互数据之间的关联交互特征；

通过所述上下文感知持续对话层，按照上下文对话语义关系以及预先输入的历史交互对话特征序列，将基于第二交互信息提取得到的初始需求语特征与关联交互特征，转换为第一交互对话跟踪特征序列；对所述第一交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，并基于语义理解结果生成与用户之间的第三交互信息；

通过所述多模态输入层，从用户基于所述第三交互信息反馈的第四交互信息中获取所述多模态交互数据；

通过所述上下文感知持续对话层，按照上下文对话语义关系、以及预先输入的历史交互对话特征序列，将所述第一交互对话跟踪特征序列、基于所述第四交互信息提取得到的初始需求语特征与关联交互特征，转换为第二交互对话跟踪特征序列；

通过所述迁移学习层，采用政务对话需求识别模型对所述第一交互对话跟踪特征序列以及所述第二交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，以得到所述用户需求数据；

其中，所述政务对话需求识别模型是基于各类客服任务以及对应的历史政务对话数据经过参数预处理以及微调得到的。

进一步可选地，所述智能政务客服模型还包括：模型动态强化层；

所述需求识别模块，在采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据之后，还具体被配置为：

通过所述模型动态强化层，对初始需求语特征与关联交互特征进行对话评估处理，以获得动态对话评估结果；

采用所述动态对话评估结果对所述交互对话生成模型进行动态强化，以实现对所述交互对话生成模型的优化处理。

进一步可选地，所述智能政务客服模型还包括：模型集成层；

所述需求识别模块，在采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据之前，还具体被配置为：

通过所述模型集成层，对不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，以得到政务对话多模态扩充集；

采用所述政务对话多模态扩充集，为不同类型客服任务分别构建多个交互对话生成模型，并将多个交互对话生成模型经过模型融合处理，集成为适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型。

进一步可选地，所述需求识别模块，通过所述模型集成层，对不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，以得到政务对话多模态扩充集，具体被配置为：

对于历史政务对话数据中的文本数据，对所述文本数据中的关键词进行同义词或近义词替换处理；和/或，对所述文本数据进行语句结构转换处理；和/或，对所述文本数据中不同角色之间的对话语句进行对话仿生扩充；和/或，对所述文本数据进行噪声填充，以得到政务对话文本扩充数据；

对于历史政务对话数据中的图像数据，对所述图像数据执行随机裁剪、翻转、图像旋转、缩放、像素扩充、颜色转换处理中的至少一种处理，以得到政务对话图像扩充数据；

对于历史政务对话数据中的音频数据，对所述音频数据执行声音变速、混响、降噪、增强、复制、变换、剪切、组合中的至少一种处理，以得到政务对话音频扩充数据。

进一步可选地，所述需求识别模块，将多个交互对话生成模型经过模型融合处理，集成为适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型，具体被配置为：

获取多个交互对话生成模型各自的对话生成结果；

基于对话生成结果以及预先添加的噪声结果，对多个交互对话生成模型进行投票，以获得待选的交互对话生成模型；

采用预先设置的元模型，对待选的交互对话生成模型各自的对话生成结果进行融合分析，以得到所述目标交互对话生成模型。

进一步可选地，所述政务分流模型至少包括：输入层、需求特征提取层、政务需求匹配层、目标匹配层；

所述需求分析模块，采用政务分流模型，对所述用户需求数据进行政务需求分析，获得所述用户需求数据匹配的目标政务处理流程时，具体被配置为：

通过所述输入层，从所述用户需求数据中提取对应的政务需求信息，所述政务需求信息至少包括：政务处理流程信息、政务事项类型、关联政务属性信息；

通过所述需求特征提取层，将所述政务需求信息转换为对应的多模态政务需求特征；所述多模态政务需求特征包括：文本政务需求特征、图像政务需求特征、音频政务需求特征中的至少一个；

通过所述政务需求匹配层，将所述多模态政务需求特征输入到需求分类模型中进行政务需求分类处理，以得到用户的跨模态政务需求特征；所述跨模态政务需求至少包括：文本图像融合政务需求特征、文本音频政务需求特征、图像音频政务需求特征；

通过所述目标匹配层，采用元学习训练模型，对所述跨模态政务需求特征进行流程分解以及快速学习处理，以得到匹配的所述目标政务处理流程；所述快速学习处理至少包括：联合表示学习、模态权重学习。

进一步可选地，所述元学习训练模型为基于N阶元学习优化器构建，N为所述元学习训练模型中各项模型参数的阶数；

其中，所述元学习训练模型中第t+1项模型参数θ_t+1表示为如下数学表达式：

其中，θ_t是第t项模型参数，t为元学习优化器的迭代次数，x为所述跨模态政务需求特征，为二阶梯度向量，是一阶梯度参数，为Hessian矩阵，是Hessian矩阵的逆矩阵，l表示损失函数，α是学习率。

进一步可选地，所述系统还包括构建模块，具体被配置为：

采集政务流程所涉及到的政务数据，以构建或更新政务数据湖；

基于所述政务数据湖构建所述智能政务客服模型和/或所述政务分流模型；

其中，所述政务数据至少包括多个政务领域中的政务提问记录、政务回复记录、政务处理流程以及对应的政务处理材料；所述政务处理材料包括文本材料和/或图像材料；所述政务领域至少包括以下之一：公共服务、医疗健康、教育。

进一步可选地，所述政务数据湖中至少包括：政务处理知识库、政务问答库；

所述构建模块，在采集政务流程所涉及到的政务数据，以构建或更新政务数据湖时，具体被配置为：

获取政务流程相关的政务文本数据，所述政务文本数据至少包括：政策文件、处理流程说明、办事指南、政务问答文本；

从所述政务文本数据中进行文本处理以及实体识别，以构建政务知识图谱；所述政务知识图谱中包含各个政务处理实体、实体属性、实体关系；各个政务处理实体对应于政务处理流程中的流程环节和/或处理权限端；

基于所述政务知识图谱构建所述政务数据湖；

将所述政务文本数据中经过预处理的政务处理知识和问答数据，分别存储到所述政务数据湖中相应的存储区域，并设置存储区域的访问权限；所述访问权限与存储区域对应的政务处理实体的处理权限相关联。

本申请实施例中，通过上述方法，能够自动智能化理解用户需求、快速匹配合适的政务处理流程，并为用户提供个性化、高效的政务服务，辅助政务服务水平的提升。并且，上述方法还大大提升了目标政务处理流程的匹配精度，保证了智能政务客服的准确性，避免出现答非所问或解答过于模糊的情况，进一步提升用户的政务客服体验。

在本申请的又一实施例中，还提供一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现方法实施例所述的智能政务客服应用系统。

上述电子设备提到的通信总线1140可以是外设部件互连标准(PeripheralComponent Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线1140可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。

为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口1120用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器1130可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(non-volatil ememory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器1110可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Pro-cessingUnit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignal Processing，DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(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。

相应地，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被执行时能够实现上述方法实施例中可由电子设备执行的各步骤。

Claims (9)

1.一种智能政务客服应用系统，其特征在于，所述系统包括：

任务建立模块，被配置为响应于用户发起的政务提问请求，建立所述政务提问请求匹配的待处理客服任务；所述待处理客服任务用于引导用户进一步反馈自身的政务需求；

需求识别模块，被配置为在所述待处理客服任务中，调用智能政务客服模型，并采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据；

需求分析模块，被配置为采用政务分流模型，对所述用户需求数据进行政务需求分析，获得所述用户需求数据匹配的目标政务处理流程；

其中，所述智能政务客服模型至少包括以下四个层：多模态输入层、多模态特征融合层、上下文感知持续对话层、迁移学习层；

所述需求识别模块，在采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据时，具体配置为：

通过所述多模态输入层，采用所述待处理客服任务匹配的交互对话生成模型，生成与用户之间的第一交互信息；从用户反馈的第二交互信息中获取多模态交互数据；所述多模态交互数据包括以下至少两个数据：对话文本、对话图像、对话音频；

通过所述多模态特征融合层，从所述多模态交互数据中提取不同模态交互数据对应的初始需求语特征、以及不同模态交互数据之间的关联交互特征；初始需求语特征为所述多模态交互数据中包含的用户需求信息；关联交互特征为所述多模态交互数据之间相互关联的交叉用户信息；

通过所述上下文感知持续对话层，按照上下文对话语义关系以及预先输入的历史交互对话特征序列，将基于第二交互信息提取得到的初始需求语特征与关联交互特征，转换为第一交互对话跟踪特征序列；对所述第一交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，并基于语义理解结果生成与用户之间的第三交互信息；

通过所述多模态输入层，从用户基于所述第三交互信息反馈的第四交互信息中获取所述多模态交互数据；

通过所述上下文感知持续对话层，按照上下文对话语义关系、以及预先输入的历史交互对话特征序列，将所述第一交互对话跟踪特征序列、基于所述第四交互信息提取得到的初始需求语特征与关联交互特征，转换为第二交互对话跟踪特征序列；

通过所述迁移学习层，采用政务对话需求识别模型对所述第一交互对话跟踪特征序列以及所述第二交互对话跟踪特征序列进行语义理解处理，以得到所述用户需求数据；

其中，所述政务对话需求识别模型是基于各类客服任务以及对应的历史政务对话数据经过参数预处理以及微调得到的。

2.根据权利要求1所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述智能政务客服模型还包括：模型动态强化层；

所述需求识别模块，在采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据之后，还具体被配置为：

通过所述模型动态强化层，对初始需求语特征与关联交互特征进行对话评估处理，以获得动态对话评估结果；

采用所述动态对话评估结果对所述交互对话生成模型进行动态强化，以实现对所述交互对话生成模型的优化处理。

3.根据权利要求2所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述智能政务客服模型还包括：模型集成层；

所述需求识别模块，在采用所述智能政务客服模型执行与用户的交互对话，以得到所述待处理客服任务对应的用户需求数据之前，还具体被配置为：

通过所述模型集成层，对不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，以得到政务对话多模态扩充集；

采用所述政务对话多模态扩充集，为不同类型客服任务分别构建多个交互对话生成模型，并将多个交互对话生成模型经过模型融合处理，集成为适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型。

4.根据权利要求3所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述需求识别模块，通过所述模型集成层，对不同类型客服任务对应的历史政务对话数据进行多模态数据增强处理，以得到政务对话多模态扩充集，具体被配置为：

对于历史政务对话数据中的文本数据，对所述文本数据中的关键词进行同义词或近义词替换处理；和/或，对所述文本数据进行语句结构转换处理；和/或，对所述文本数据中不同角色之间的对话语句进行对话仿生扩充；和/或，对所述文本数据进行噪声填充，以得到政务对话文本扩充数据；

对于历史政务对话数据中的图像数据，对所述图像数据执行随机裁剪、翻转、图像旋转、缩放、像素扩充、颜色转换处理中的至少一种处理，以得到政务对话图像扩充数据；

对于历史政务对话数据中的音频数据，对所述音频数据执行声音变速、混响、降噪、增强、复制、变换、剪切、组合中的至少一种处理，以得到政务对话音频扩充数据。

5.根据权利要求3所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述需求识别模块，将多个交互对话生成模型经过模型融合处理，集成为适用于不同类型客服任务的目标交互对话生成模型，具体被配置为：

获取多个交互对话生成模型各自的对话生成结果；

基于对话生成结果以及预先添加的噪声结果，对多个交互对话生成模型进行投票，以获得待选的交互对话生成模型；

采用预先设置的元模型，对待选的交互对话生成模型各自的对话生成结果进行融合分析，以得到所述目标交互对话生成模型。

6.根据权利要求1所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述政务分流模型至少包括以下四个层：输入层、需求特征提取层、政务需求匹配层、目标匹配层；

所述需求分析模块，采用政务分流模型，对所述用户需求数据进行政务需求分析，获得所述用户需求数据匹配的目标政务处理流程时，具体被配置为：

通过所述输入层，从所述用户需求数据中提取对应的政务需求信息，所述政务需求信息至少包括以下三个信息：政务处理流程信息、政务事项类型、关联政务属性信息；

通过所述需求特征提取层，将所述政务需求信息转换为对应的多模态政务需求特征；所述多模态政务需求特征包括：文本政务需求特征、图像政务需求特征、音频政务需求特征中的至少两个；

通过所述政务需求匹配层，将所述多模态政务需求特征输入到需求分类模型中进行政务需求分类处理，以得到用户的跨模态政务需求特征；所述跨模态政务需求至少包括：文本图像融合政务需求特征、文本音频政务需求特征、图像音频政务需求特征中的至少一个；

通过所述目标匹配层，采用元学习训练模型，对所述跨模态政务需求特征进行流程分解以及快速学习处理，以得到匹配的所述目标政务处理流程；所述快速学习处理至少包括：联合表示学习和模态权重学习。

7.根据权利要求6所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述元学习训练模型为基于N阶元学习优化器构建，N为所述元学习训练模型中各项模型参数的阶数；

其中，所述元学习训练模型中第t+1项模型参数表示为如下数学表达式：

，

其中，是第t项模型参数，为元学习优化器的迭代次数，为所述跨模态政务需求特征，为二阶梯度向量，是一阶梯度参数，为Hessian矩阵，是Hessian矩阵的逆矩阵，表示损失函数，是学习率。

8.根据权利要求1所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述系统还包括构建模块，具体被配置为：

采集政务流程所涉及到的政务数据，以构建或更新政务数据湖；

基于所述政务数据湖构建所述智能政务客服模型和/或所述政务分流模型；

其中，所述政务数据至少包括多个政务领域中的政务提问记录、政务回复记录、政务处理流程以及对应的政务处理材料；所述政务处理材料包括文本材料和/或图像材料；所述政务领域至少包括以下之一：公共服务、医疗健康、教育。

9.根据权利要求8所述的智能政务客服应用系统，其特征在于，所述政务数据湖中至少包括：政务处理知识库和政务问答库；

所述构建模块，在采集政务流程所涉及到的政务数据，以构建或更新政务数据湖时，具体被配置为：

获取政务流程相关的政务文本数据，所述政务文本数据至少包括以下四个数据：政策文件、处理流程说明、办事指南、政务问答文本；

从所述政务文本数据中进行文本处理以及实体识别，以构建政务知识图谱；所述政务知识图谱中包含各个政务处理实体、实体属性和实体关系；各个政务处理实体对应于政务处理流程中的流程环节和/或处理权限端；

基于所述政务知识图谱构建所述政务数据湖；

将所述政务文本数据中经过预处理的政务处理知识和问答数据，分别存储到所述政务数据湖中相应的存储区域，并设置存储区域的访问权限；所述访问权限与存储区域对应的政务处理实体的处理权限相关联。