[發明專利]一種滿意度自動測評的方法和裝置

在審

• 申請號: 201610069429.5
• 申請日: 2016-02-01
• 公開（公告）號: CN105654250A
• 公開（公告）日: 2016-06-08
• 發明（設計）人: 吳昭;汪婷;唐宇航;李華;陳玉楨
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術(北京)有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/00;G06F17/30
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理事務所(普通合伙) 11412
• 代理人: 袁媛

1.一種滿意度自動測評的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取用戶發送的信息；

從用戶發送的信息中提取用戶的滿意度特征以確定滿意度評價模型的輸入 參數；

根據滿意度評價模型的輸入參數以及滿意度評價模型，確定用戶的滿意度。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在獲取用戶發送的信息之前， 所述方法還包括：

訓練樣本集以獲得滿意度評價模型，其中所述樣本集包括由用戶已發送的 信息及與用戶已發送的信息對應的用戶滿意度結果構成的樣本。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述訓練樣本集以獲得滿意度 評價模型包括：

從所述樣本集的用戶已發送的信息中提取用戶的滿意度特征以確定滿意度 評價模型的輸入參數；

利用提取的滿意度評價模型的輸入參數及用戶滿意度結果，采用機器學習 的方法進行訓練以得到所述滿意度評價模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述用戶發送的信息包括用戶 發送的語音信息和/或文本信息。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述從用戶發送的信息中提取 用戶的滿意度特征包括：

從用戶發送的語音信息中提取語音、語調、音量、語速中的至少一個作為 滿意度特征。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述從用戶發送的信息中提取 用戶的滿意度特征包括：

將用戶發送的語音信息轉換成文本信息；

根據關鍵詞詞典從轉換的文本信息中提取關鍵詞作為滿意度特征；或者，

根據語義模型從轉換的文本信息中提取語義特征作為滿意度特征。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述從用戶發送的信息中提取 用戶的滿意度特征包括：

根據關鍵詞詞典從用戶發送的文本信息中提取關鍵詞作為滿意度特征；或 者，

根據語義模型從用戶發送的文本信息中提取語義特征作為滿意度特征。

8.根據權利要求6或7所述的方法，其特征在于，根據關鍵詞詞典從文本信 息中提取關鍵詞作為滿意度特征包括：

將文本信息進行分詞處理以得到特征集合；

將特征集合與關鍵詞詞典進行匹配，從特征集合中提取與關鍵詞詞典相匹 配的關鍵詞作為滿意度特征。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從用戶發送的信息中提取 用戶的滿意度特征并確定滿意度評價模型的輸入參數包括以下至少之一：

將滿意度特征進行量化后，將各滿意度特征的量化值作為滿意度評價模型 的輸入參數；或者，

根據滿意度特征的屬性確定滿意度評價模型的輸入參數，其中滿意度特征 的屬性包括滿意度特征的聲音頻率或聲音振幅；或者，

將與關鍵詞詞典相匹配的滿意度特征所對應的參數作為滿意度評價模型的 輸入參數；或者，

將與語義模型相匹配的滿意度特征所對應的參數作為滿意度評價模型的輸 入參數。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據滿意度評價模型的 輸入參數以及滿意度評價模型，確定用戶的滿意度包括：

將滿意度評價模型的輸入參數輸入滿意度評價模型，并獲取所述滿意度評 價模型輸出的用戶的滿意度；

其中，所述滿意度評價模型依據所述滿意度評價模型的輸入參數確定各滿 意度特征的分值，以根據各滿意度特征的分值確定用戶的滿意度。

11.一種滿意度自動測評的裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取用戶發送的信息；

提取單元，用于從用戶發送的信息中提取用戶的滿意度特征以確定滿意度評 價模型的輸入參數；

確定單元，用于根據滿意度評價模型的輸入參數以及滿意度評價模型，確定 用戶的滿意度。