[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

【技術領域】

本發明涉及計算機數據處理技術，尤其涉及一種滿意度自動測評的方法 和裝置。

【背景技術】

在語音客服系統或即時通訊(Instantmessaging,簡稱IM)客服系統中，客 服的上級需要通過數據指標來了解所管轄客服的工作狀況，及用戶反饋。

現有技術中常見的獲得用戶反饋的方法是通過讓服務對象完成滿意度 調查，例如銀行的客服完成服務后或語音客服完成服務后?，F有的滿意度調 查大多是在對客戶完成服務后由客服發起，讓客戶進行評價選擇。例如語音 客服在語音結束后會播放語音，語音提示客戶輸入1至4的數字鍵以確定對 服務是非常滿意、滿意、一般還是不滿意，客戶根據語音指示提交評價。而 現有的即是通訊客服則提供鏈接供用戶評價。

不論是現有技術中的上述哪種評價機制，其在一定程度上取決于客戶的 主觀意識，且會占用客戶的額外時間，有時會使客戶感到反感。如果客戶忽 略或忘記了評價，則可能對客服的評價管理數據造成一定誤差。

總而言之，現有技術中還沒有一種能夠自動對用戶滿意度進行測評的方 法和裝置，以便能夠快速準確的獲得用戶的滿意度反饋。

【發明內容】

本發明提供了一種滿意度自動測評的方法和裝置，用于提高滿意度測評 的速度，增加測評的準確率，且節省人力成本。

具體技術方案如下：

一種滿意度自動測評的方法，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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。

根據本發明一優選實施例，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：