[發明專利]基于人工智能的客戶應答識別方法及其相關設備

在審

• 申請號: 202011314165.8
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112417123A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 張永秋
• 申請（專利權）人: 平安普惠企業管理有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/33;G06F40/30;G06Q30/02
• 代理公司: 深圳市世聯合知識產權代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

1.一種基于人工智能的客戶應答識別方法，其特征在于，包括下述步驟：

接收對話場景中的第一客戶應答數據，并將所述第一客戶應答數據輸入至預先訓練的語義識別模型中，獲得第一識別結果，并識別所述第一識別結果是否為無效回答；

當所述語義識別模型輸出的第一識別結果為無效回答時，基于預設的分段判斷策略確定所述第一客戶應答數據是否屬于分段應答；

當所述第一客戶應答數據屬于分段應答時，緩存所述第一客戶應答數據；

在接收到對話場景中的第二客戶應答數據時，組合所述第一客戶應答數據和所述第二客戶應答數據，生成完整客戶應答數據，并將所述完整客戶應答數據輸入至所述語義識別模型中，獲得第二識別結果；

識別所述第二識別結果是否為有效回答，當所述第二識別結果為有效回答時，輸出所述第二識別結果。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的客戶應答識別方法，其特征在于，所述基于預設的分段判斷策略確定所述第一客戶應答數據是否屬于分段應答包括：

識別對話場景中的對話次數和所述語義識別模型輸出的識別結果為無效回答的次數；

基于所述對話次數和所述無效回答的次數計算中斷概率，當所述中斷概率大于預設的中斷閾值時，所述第一客戶應答數據屬于所述分段應答。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能的客戶應答識別方法，其特征在于，所述基于所述對話次數和所述無效回答的次數計算中斷概率包括：

所述中斷概率的特征描述為：

P＝D×(N/A)/T，

其中，P為所述中斷概率，D為預設的系統因子，N為所述無效回答的次數，A為所述對話次數，T為預先計算的客戶語速。

4.根據權利要求1所述的基于人工智能的客戶應答識別方法，其特征在于，所述基于預設的分段判斷策略確定所述第一客戶應答數據是否屬于分段應答包括：

確定接收到對話場景中的第一客戶應答數據的第一時間點，并確定預先發出的問詢數據的第二時間點，其中，所述問詢數據與所述第一客戶應答數據具有一一對應關系；

計算所述第一時間點與所述第二時間點之間的時間間隔；

識別所述客戶語音應答的數據量；

確定所述時間間隔是否超過預設的時長閾值，并確定所述客戶語音應答的文字數量是否小于預設的數量閾值；

當所述時間間隔超過所述時長閾值，且所述第一客戶應答數據的文字數量小于所述數量閾值時，基于所述第一客戶應答數據計算客戶語速；

確定所述客戶語速是否小于預設的語速閾值；

當所述客戶語速小于預設的語速閾值時，確定所述第一客戶應答數據屬于所述分段應答。

5.根據權利要求4所述的基于人工智能的客戶應答識別方法，其特征在于，所述基于所述第一客戶應答數據計算客戶語速包括：

所述客戶語速的特征描述為：

T＝D/t，

其中，T為所述客戶語速，D為所述第一客戶應答數據的文字數量,t為所述時間間隔。

6.根據權利要求1所述的基于人工智能的客戶應答識別方法，其特征在于，所述第一客戶應答數據攜帶有話題屬性，所述基于預設的分段判斷策略確定所述第一客戶應答數據是否屬于分段應答包括：

獲取所述第一客戶應答數據攜帶的話題屬性；

將所述話題屬性與預設的話題屬性表進行比對；

當所述話題屬性表中包含有所述話題屬性時，確定所述客戶應答數據屬于分段應答。

7.根據權利要求1所述的基于人工智能的客戶應答識別方法，其特征在于，在所述將所述完整客戶應答數據輸入至所述語義識別模型中，獲得第二識別結果之后，還包括：

當所述第二識別結果為無效回答時，基于所述分段判斷策略識別所述第二客戶應答數據是否屬于分段應答；

當所述第二客戶應答數據屬于分段應答時，緩存所述第二客戶應答數據；

在接收到對話場景中的第三客戶應答數據時，組合所述第一客戶應答數據、所述第二客戶應答數據和所述第三客戶應答數據，生成組合客戶應答數據，并將所述組合客戶應答數據輸入至所述語義識別模型中，直至達到預設的循環次數或者所述語義識別模型輸出的識別結果為有效回答。