[發明專利]用于客服派單的方法、裝置和計算設備有效
| 申請號： | 201910250577.0 | 申請日： | 2019-03-29 |
| 公開（公告）號： | CN110046806B | 公開（公告）日： | 2022-12-09 |
| 發明（設計）人： | 王雅芳;龍翀;張曉彤 | 申請（專利權）人： | 創新先進技術有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/06 | 分類號： | G06Q10/06;G06F16/332;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京永新同創知識產權代理有限公司 11376 | 代理人： | 林錦輝 |
| 地址： | 英屬開*** | 國省代碼： | 暫無信息 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 用于 客服 方法 裝置 計算 設備 | ||
1.一種用于客服派單的方法，包括：
獲取發起客服請求的用戶的綜合信息，其中，所述綜合信息至少包括用于描述所述用戶的問題的文本信息；
利用客服派單模型對所述綜合信息進行處理，以確定所述客服請求對應的客服技能組；
其中，所述客服派單模型至少包括M個文本預處理工具和文本處理模塊，M為正整數，
所述M個文本預處理工具分別用于對所述文本信息進行預處理，以得到M個中間輸出結果，所述M個中間輸出結果中的每一者包括由相應的文本預處理工具生成的隱藏層向量，
所述文本處理模塊用于對文本輸入向量進行處理，以得到用于確定所述客服技能組的文本特征向量，其中，所述文本輸入向量是基于與所述文本信息對應的詞向量和所述M個中間輸出結果來得到的。
2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述客服派單模型包括嵌入層，其中，在所述嵌入層處，所述文本信息被處理為所述詞向量，并且所述詞向量與所述M個中間輸出結果中的隱藏層向量被鏈接在一起，從而得到所述文本輸入向量。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，所述M個文本預處理工具包括以下各項中的至少一項：命名實體識別工具、詞性標注工具、句法分析器。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其中，所述M個文本預處理工具并行地對所述文本信息進行預處理。
5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其中，所述文本處理模塊包括分別對所述文本輸入向量進行處理的第一處理層、第二處理層和第三處理層；
所述第一處理層采用卷積神經網絡，
所述第二處理層采用深度神經網絡，
所述第三處理層采用以下各項中的一項：長短期記憶模型、循環神經網絡、門控循環單元。
6.根據權利要求1至5中任一項所述的方法，其中，所述綜合信息還包括所述用戶的因子信息和所述用戶的行為軌跡信息；
所述客服派單模型還包括：因子處理模塊、行為軌跡處理模塊、分類預測模塊；
所述因子處理模塊用于對所述因子信息進行處理，以得到因子特征向量；
所述行為軌跡處理模塊用于對所述行為軌跡信息進行處理，以得到軌跡特征向量；
所述分類預測模塊用于基于所述文本特征向量、所述因子特征向量和所述軌跡特征向量，來確定所述客服技能組。
7.根據權利要求6所述的方法，其中，
所述因子處理模塊采用深度神經網絡，
所述行為軌跡處理模塊采用以下各項中的一項：長短期記憶模型、循環神經網絡、門控循環單元。
8.一種用于客服派單的裝置，包括：
獲取單元，用于獲取發起客服請求的用戶的綜合信息，其中，所述綜合信息至少包括用于描述所述用戶的問題的文本信息；
確定單元，用于利用客服派單模型對所述綜合信息進行處理，以確定所述客服請求對應的客服技能組；
其中，所述客服派單模型至少包括M個文本預處理工具和文本處理模塊，M為正整數，
所述M個文本預處理工具分別用于對所述文本信息進行預處理，以得到M個中間輸出結果，所述M個中間輸出結果中的每一者包括由相應的文本預處理工具生成的隱藏層向量，
所述文本處理模塊用于對文本輸入向量進行處理，以得到用于確定所述客服技能組的文本特征向量，其中，所述文本輸入向量是基于與所述文本信息對應的詞向量和所述M個中間輸出結果來得到的。
9.根據權利要求8所述的裝置，其中，所述客服派單模型包括嵌入層，其中，在所述嵌入層處，所述文本信息被處理為所述詞向量，并且所述詞向量與所述M個中間輸出結果中的隱藏層向量被鏈接在一起，從而得到所述文本輸入向量。
10.根據權利要求8或9所述的裝置，其中，所述M個文本預處理工具包括以下各項中的至少一項：命名實體識別工具、詞性標注工具、句法分析器。
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