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[發明專利]測試業務員能力的方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審

專利信息
申請號: 201810575010.6 申請日: 2018-06-06
公開(公告)號: CN108764753A 公開(公告)日: 2018-11-06
發明(設計)人: 金戈;徐亮;肖京 申請(專利權)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06Q10/10;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 深圳市明日今典知識產權代理事務所(普通合伙) 44343 代理人: 王杰輝
地址: 518000 廣東省深*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 問題文本 計算機設備 存儲介質 模擬客戶 情緒數據 預設 評判 文本 控制輸出裝置 測試 答案 回復內容 模型訓練 情感分析 業務過程 申請 回復 聊天 輸出
【權利要求書】:

1.一種測試業務員能力的方法,其特征在于,包括:

控制輸出裝置輸出預設的問題文本;

獲取業務員對所述問題文本進行回復的答案文本;

將所述答案文本輸入到預設的基于LSTM-CNN模型訓練得到的情感分析模型中進行計算,以得到所述業務員針對所述問題文本的業務情緒數據;

根據所述業務情緒數據,確定業務員的能力等級。

2.如權利要求1所述的測試業務員能力的方法,其特征在于,所述根據所述業務情緒數據,確定業務員的能力等級的步驟,包括:

獲取所述問題文本的問題情緒數據,并根據所述問題情緒數據確定對應的問題屬性,其中所述問題屬性至少包括消極屬性、中性屬性和積極屬性;

根據所述問題屬性以及所述業務情緒數據,確定所述業務員對應所述問題屬性的能力等級。

3.如權利要求2所述的測試業務員能力的方法,其特征在于,所述獲取問題文本的問題情緒數據的步驟,包括:

通過自動編碼器將所述問題文本轉化為編碼無結構的向量Z,并在所述向量Z的基礎上增加結構性變量C,采用LSTM-RNN方法生成標記序列

通過辨別器,將所述標記序列轉換成問題情緒數據。

4.如權利要求2所述的測試業務員能力的方法,其特征在于,所述根據所述問題屬性以及所述業務情緒數據,確定所述業務員對應所述問題屬性的能力等級的步驟,包括:

獲取同一問題屬性的多個所述問題文本分別對應的多個業務情緒數據;

利用規整化公式,將針對同一所述問題屬性的多個所述業務情緒數據以及多個所述問題情緒數據規整化計算;

根據計算結果,得到同一所述問題屬性對應的所述業務員的能力等級。

5.如權利要求2所述的測試業務員能力的方法,其特征在于,所述根據所述問題屬性以及所述業務情緒數據,確定所述業務員對應所述問題屬性的能力等級的步驟之后,包括:

獲取所述業務員的多個問題屬性分別對應的能力等級中的最高能力等級;

根據所述最高能力等級對應的目標問題屬性,生成所述目標問題屬性對應的崗位信息作為所述業務員的最合適崗位信息。

6.如權利要求1所述的測試業務員能力的方法,其特征在于,所述確定業務員的能力等級之后的步驟包括:

根據所述能力等級,調整所述業務員的績效分數。

7.如權利要求1所述的測試業務員能力的方法,其特征在于,所述業務員包括多個;所述確定業務員的能力等級的步驟之后包括:

獲取多個業務員分別對應的能力等級中能力等級最高的目標業務員的個人信息,所述個人信息中包括多個特征信息;

統計所述多個業務員對應的個人信息中指定的特征信息的數量。

8.一種測試業務員能力的裝置,其特征在于,包括:

輸出模塊,用于控制輸出裝置輸出預設的問題文本;

獲取模塊,用于獲取業務員對所述問題文本進行回復的答案文本;

得到模塊,用于將所述答案文本輸入到預設的基于LSTM-CNN模型訓練得到的情感分析模型中進行計算,以得到所述業務員針對所述問題文本的業務情緒數據;

確定模塊,用于根據所述業務情緒數據,確定業務員的能力等級。

9.一種計算機設備,包括存儲器和處理器,所述存儲器存儲有計算機程序,其特征在于,所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的方法的步驟。

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