基于AIGC技术的智能优惠券配置方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术属于计算机，尤其涉及一种基于aigc技术的智能优惠券配置方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、一直以来，发放优惠券都是商家促销和吸引客户的重要手段。随着信息技术的不断发展，绝大多数的优惠券都转为线上发放，由业务人员在专门的结构化配券界面，进行配券操作，从而上线优惠券活动，让顾客能够购买和使用优惠券。

2、目前在进行优惠券配券的过程中，每一个参数都要业务人员输入或选择，参数繁多，配券操作复杂，交互繁琐。此外，现有的方法在进行优惠券配置时无可量化的预期收益，参数设置完全靠经验。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种基于aigc技术的智能优惠券配置方法、装置、设备及存储介质，能够简化配券的操作步骤。

2、第一方面，本技术实施例提供一种基于aigc技术的智能优惠券配置方法，包括：

3、接收用户输入的优惠券活动需求信息，所述优惠券活动需求信息包括优惠券活动的约束条件信息以及预期收益信息；

4、解析所述优惠券活动需求信息，得到优惠券要素信息；

5、从预设优惠券活动配置模型中查找与所述优惠券要素信息相匹配的目标优惠券活动配置模型；

6、在查找到目标优惠券活动配置模型的情况下，将所述优惠券要素信息以及所述预期收益信息输入到所述目标优惠券活动配置模型中，通过所述优惠券活动配置模型以所述预期收益信息为约束条件，对所述优惠券要素信息进行处理，输出优惠券配置参数和预期收益信息；

7、响应于用户对所述优惠券配置参数和预期收益信息的确认操作，根据所述优惠券配置参数进行优惠券活动配置，得到目标优惠券活动。

8、在一些可能的实现方式中，所述从预设优惠券活动配置模型中查找与所述优惠券要素信息相匹配的目标优惠券活动配置模型之后，所述方法还包括：

9、在未查找到目标优惠券活动配置模型的情况下，从预设知识库中查找与所述优惠券要素信息满足预设相似条件的优惠券活动样本；所述优惠券活动样本包括优惠券要素样本以及对应的优惠券参数样本、预期收益信息样本；

10、以所述优惠券要素样本为预训练模型的输入，以对应的所述优惠券参数样本和预期收益信息样本为预训练模型的输出，训练所述预训练模型，得到目标优惠券活动配置模型；

11、将所述优惠券要素信息以及所述预期收益信息输入到所述目标优惠券活动配置模型中，通过所述优惠券活动配置模型以所述预期收益信息为约束条件，对所述优惠券要素信息进行处理，输出优惠券配置参数和预期收益信息；

12、响应于用户对所述优惠券配置参数和预期收益信息的确认操作，根据所述优惠券配置参数进行优惠券活动配置。

13、在一些可能的实现方式中，所述输出优惠券配置参数和预期收益信息之后，所述方法还包括：

14、接收用户输入的优惠券活动需求信息的补充信息；

15、基于所述补充信息对所述优惠券活动需求信息进行更新，得到更新后的优惠券活动需求信息，返回所述解析所述优惠券活动需求信息，得到优惠券要素信息。

16、在一些可能的实现方式中，所述输出优惠券配置参数和预期收益信息之后，所述响应于用户对所述优惠券配置参数和预期收益信息的确认操作之前，所述方法还包括：

17、根据所述预期收益信息与所述预期收益信息的差异，调整所述优惠券配置参数中的目标优惠券配置参数；

18、输出调整后的目标优惠券配置参数；

19、所述响应于用户对所述优惠券配置参数和预期收益信息的确认操作，包括：

20、响应于用户对所述调整后的目标优惠券配置参数和预期收益信息的确认操作。

21、在一些可能的实现方式中，所述目标优惠券配置参数包括优惠券数量。

22、在一些可能的实现方式中，所述优惠券活动需求信息包括文字信息或语音信息。

23、在一些可能的实现方式中，所述根据所述优惠券配置参数进行优惠券活动配置之后，所述方法还包括：

24、获取所述优惠券活动的实际收益信息；

25、根据所述优惠券配置参数、实际收益信息以及目标优惠券活动，更新所述预设知识库。

26、在一些可能的实现方式中，所述解析所述优惠券活动需求信息，得到优惠券要素信息，包括：

27、基于预设编码器解析所述优惠券活动需求信息，得到语义向量；

28、根据所述语义向量更新解码器状态；

29、通过更新后的所述解码器得到部分要素信息，基于所述部分要素信息更新解码器状态；

30、重复所述通过更新后的所述解码器得到部分要素信息，基于所述部分要素信息更新解码器状态的步骤，直至得到完整优惠券要素信息。

31、在一些可能的实现方式中，所述通过更新后的所述解码器得到部分要素信息，基于所述部分要素信息更新解码器状态，包括：

32、通过更新后的所述解码器得到要素向量；

33、基于所述解码器对应的全连接层将所述要素向量映射为要素信息概率分布；

34、根据所述要素信息概率分布进行要素信息取样，得到部分要素信息。

35、在一些可能的实现方式中，所述基于预设编码器解析所述优惠券活动需求信息，得到语义向量，包括：

36、将所述优惠券活动需求信息分割为多个等长的局部需求信息；

37、根据所述局部需求信息，基于预设编码器生成权重向量；

38、根据所述权重向量对所述局部需求信息进行处理，得到语义向量。

39、第二方面，本技术实施例提供了一种基于aigc技术的智能优惠券配置装置，所述装置包括：

40、接收模块，用于接收用户输入的优惠券活动需求信息，所述优惠券活动需求信息包括优惠券活动的约束条件信息以及预期收益信息；

41、信息解析模块，用于解析所述优惠券活动需求信息，得到优惠券要素信息；

42、查找模块，用于从预设优惠券活动配置模型中查找与所述优惠券要素信息相匹配的目标优惠券活动配置模型；

43、处理模块，用于在查找到目标优惠券活动配置模型的情况下，将所述优惠券要素信息以及所述预期收益信息输入到所述目标优惠券活动配置模型中，通过所述优惠券活动配置模型以所述预期收益信息为约束条件，对所述优惠券要素信息进行处理，输出优惠券配置参数和预期收益信息；

44、配置模块，用于响应于用户对所述优惠券配置参数和预期收益信息的确认操作，根据所述优惠券配置参数进行优惠券活动配置，得到目标优惠券活动。

45、第三方面，本技术实施例提供了一种基于aigc技术的智能优惠券配置设备，所述设备包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如上文所述的基于aigc技术的智能优惠券配置方法。

46、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如上文所述的基于aigc技术的智能优惠券配置方法。

47、本技术实施例的基于aigc技术的智能优惠券配置方法、装置、设备及计算机存储介质，在接收到用户输入的包括优惠券活动的约束条件信息以及预期收益信息的优惠券活动需求信息后，可以自动地解析优惠券活动需求信息，得到优惠券要素信息，并利用与该优惠券要素信息对应的目标优惠券活动配置模型，得到优惠券配置参数和预测收益信息，进而据此进行优惠券活动的配置。如此，通过本技术实施例进行优惠券活动配置时，只需用户正常描述自己的需求，输入优惠券活动需求信息，即可自动得到优惠券配置参数。无需用户输入优惠券的各个参数。所以，本技术实施例简化了用户的配券操作。此外，本技术实施例生成时优惠券配置参数，是以预期收益为约束条件进行处理得到的，并且，还会得到预期收益信息，所以，也解决了现有技术中参数配置完全依靠经验，无法以预期收益为约束，优惠券活动的收益难以判断的问题。