[發明專利]一種智能語音對話數據運營分析的方法

在審

• 申請號: 201811626885.0
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109710503A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 劉鵬;丁東生
• 申請（專利權）人: 浙江百應科技有限公司
• 主分類號: G06F11/34
• 分類號: G06F11/34;G06F16/332;G06F16/33
• 代理公司: 杭州華知專利事務所(普通合伙) 33235
• 代理人: 張德寶

本發明公開了一種智能語音對話數據運營分析的方法，所述方法包括：智能語音對話系統將每一輪的智能語音對話數據發送至消息隊列中；消息隊列設置主題Topic,消息隊列向設置的主題Topic發送智能語音對話數據；數據中心訂閱主題Topic獲得該主題Topic下的智能語音對話數據；數據中心內的實時統計引擎實時統計智能語音對話數據中機器人話術每個分支的命中次數和知識庫的命中次數，并將統計數據同步更新至數據庫中；數據庫中的統計數據經過數據聚合后通過預先設置好的API反饋至智能語音對話系統中。本發明數據化智能語音機器人的話術命中率以便于后續優化智能語音機器人的話術。

技術領域

本發明涉及智能語音對話領域，尤其涉及一種智能語音對話數據運營分析的方法。

背景技術

隨著計算機和人工智能技術的飛速發展，智能語音對話被廣泛的開發和應用，智能機器人已經越來越多地走進了人們的生活和工作中，生活和工作中的機器人應用領域越來越廣，智能機器人時代即將到來，并且大量在社會中廣泛使用。

目前，可以通過ASR（實時語音識別）與NLP（自然語言理解），實現機器實時理解人類聲音語言，在客服、銷售等場景進行AI智能溝通，對人類聲音語言進行大規模語料訓練，在指定場景下，可以得到識別質量較好的識別模型，機器人將人類的聲音實時發送到ASR中進行識別，得到文本形式的識別結果，用于關鍵字匹配，或者語義處理，得到預設的問題與答案，在以音頻形式播放出來，以匹配人與機器的語音溝通，如何量化評估智能語音機器人的對話表現日漸成為新的需求。

當前智能語音對話的基礎由話術、知識庫等組成，一套話術可能每天被使用成千上萬次，但是這套話術效果怎么樣，設計是否合理，并沒有任何可以量化的指標，不利于話術的持續改進，同時也不利于智能語言機器人對話效率的提高。

現有量化智能機器人話術的技術方案大多集中在對總體性數據的統計，如應用于外呼電話機器人中量化指標主要為：接通率、通話時長等，缺乏對智能語音對話運行過程中所涉及的話術進行有效的量化統計分析。

發明內容

為了提高智能語音機器人的話術水平、數據化智能語音機器人的話術命中率，本發明提出了一種智能語音對話數據運營分析的方法。

本發明采用如下技術方案：

一種智能語音對話數據運營分析的方法，所述方法包括：智能語音對話系統將每一

輪的智能語音對話數據發送至消息隊列中；所述消息隊列設置主題Topic,所述消息隊列向設置的主題Topic發送智能語音對話數據；數據中心訂閱所述主題Topic獲得該主題Topic下的智能語音對話數據；數據中心內的實時統計引擎實時統計智能語音對話數據中機器人話術每個分支的命中次數和知識庫的命中次數，并將統計數據同步更新至數據庫中；數據庫中的統計數據經過數據聚合后通過預先設置好的API反饋至智能語音對話系統中。

作為優選，所述消息隊列為無序消息隊列。

作為優選，所述實時統計引擎包括話術統計模塊和知識庫統計模塊，所述話術統計模塊統計智能語音對話數據中每個分支話術的命中次數，所述知識統計庫模塊統計智能語音對話數據中知識庫的命中次數。

作為優選，所述分支話術包括普通話術、跳轉話術和判斷項。

本發明的有益效果是：1、針對現有量化對話內容技術方案的缺點，本發明提供了一種智能語音對話數據進行數據化運營分析的方法，將每一個節點、每一個知識點進行計數統計，智能語音系統的使用者得到一個直觀的反饋；2、話術的制作者可以根據話術的運營數據指標，比如哪個知識點命中率高，哪個分支未識別率高，哪個話術節點掛斷率高，哪一個話術場景命中率低等等來優化話術分支，使得話術更容易切中用戶的關注點，提高線索轉化為客戶的比例；3、智能語音對話過程的數字化運營提高了智能語音機器人的工作效率；4、數據庫實時統計，通過預先設置的API反饋速度快并且不影響核心系統的性能。