[發明專利]一種質檢處理方法及系統

有效

• 申請號: 201510532163.9
• 申請日: 2015-08-26
• 公開（公告）號: CN105184315B
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 劉建;趙加奎;顧國棟;李娟;何維民;歐陽紅;方紅旺;劉玉璽
• 申請（專利權）人: 北京中電普華信息技術有限公司;國家電網公司;江蘇省電力公司;國網信息通信產業有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q10/06
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種質檢處理方法，其特征在于，包括：

利用預設的質檢抽樣方法在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣，得到待質檢的工單樣本集；其中，每一話務工單包含一個用于指示其歸屬客服的客服標識；

獲取所述工單樣本集中每個話務工單所對應的話務錄音，并對所述話務錄音的音頻數據進行語音分析，得到所述話務錄音的語音分析結果；

對每個話務工單及所述話務工單所對應話務錄音的語音分析結果進行綜合分析、質檢，得到每個話務工單所對應的綜合質檢結果；

依據各話務工單對應的綜合質檢結果及各話務工單的客服歸屬情況，獲得所述工單樣本集所對應的各個被抽樣客服的質檢結果；

其中，所述在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣，包括：

根據客服存在問題的概率，在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣；其中，通過利用預先構建的客服分類模型對客服在預定質檢時間范圍內是否存在問題工單進行分類，得到客服存在問題工單的概率；所述客服存在問題工單的概率包括：每個待預測客服人員存在問題工單的概率數值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據客服存在問題的概率，在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣包括：

采集預設的客服建模數據；所述客服建模數據包括用于建模的各個客服人員的基本信息、工作能力數據以及預設歷史時間段內的工作質量、工作量和質檢結果數據；

對所述客服建模數據進行數據清理，得到有效的客服建模數據；

基于所述有效的客服建模數據，使用改進的C4.5決策樹分類算法構建決策樹分類器，所述決策樹分類器用于對客服是否存在問題工單進行分類；

采集客服預測數據；所述客服預測數據包括各個待預測客服人員的基本信息、工作能力數據和本次質檢時間范圍內的工作質量、工作量數據；

對所述客服預測數據進行數據清理，得到有效的客服預測數據；

使用所述決策樹分類器對所述客服預測數據進行分類，得到分類結果；所述分類結果包含：每個待預測客服人員存在問題工單的概率數值；

依據所述分類結果，在待抽檢的全量話務工單中進行工單抽樣；

其中，所述改進的C4.5決策樹分類算法的獲取過程包括：

在C4.5算法中引入誤判成本矩陣，對C4.5算法構建決策樹過程中葉節點的分類標記公式和節點t的錯誤樣本率r(t)進行調整，使得調整后的C4.5算法包含誤判成本信息；

將誤判成本矩陣引入到Adaboost算法中，并對Adaboost算法中樣本權重w_i的初始化公式及分類器C_j的樣本誤差權重公式θ(i,j)進行調整，使得調整后的Adaboost算法包含誤判成本信息；

將引入了誤判成本矩陣的C4.5算法和引入了誤判成本矩陣的Adaboost算法結合，得到改進的C4.5決策樹分類算法；所述誤判成本信息包括將存在問題的客服誤判為不存在問題的誤判成本、將不存在問題的客服誤判為存在問題的誤判成本。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述話務錄音的音頻數據進行語音分析，得到語音分析結果包括：

對所述話務錄音的音頻數據分別進行語音識別、時間識別、斷話識別、語速識別、冷場識別、語氣識別、語調識別、音量識別、情緒識別、方言使用識別和發音質量識別，得到可擴展標記語言XML文檔形式的語音分析結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對每個話務工單及所述話務工單所對應話務錄音的語音分析結果進行綜合分析、質檢，包括：

對每個話務工單及所述話務工單所對應話務錄音的語音分析結果進行文本分析挖掘，得到每個話務工單對應的文本挖掘結果；

基于相應的座席部門業務規范及知識庫，對所述文本挖掘結果進行質檢。