[發明專利]一種客服信息提供方法、電子設備及裝置

在審

• 申請號: 202011493394.0
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112612878A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 胡榮;樊勁松;孫紹利
• 申請（專利權）人: 大唐融合通信股份有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 許靜;曹娜

本發明提供了一種客服信息提供方法、電子設備及裝置，其中，所述方法包括：獲取用戶輸入的服務需求信息；通過預先訓練的模型分析所述服務需求信息，獲得所述服務需求信息的目標情緒類別向量和目標信息特征向量；根據所述目標情緒類別向量和所述目標信息特征向量，確定所述服務需求信息的目標答復文本；輸出所述目標答復文本。通過根據服務需求信息，確定出用戶的目標情緒類別不穩定后，例如著急、憤怒，智能客服在對用戶具體的問題進行回復之前，先回復安撫的話術。從而可以使用戶感受到智能客服的溫度，使用戶感覺不再是冷冰冰的對一個機器人說話，進而可以提高用戶使用智能客服的用戶體驗。

技術領域

本發明涉及深度學習領域，尤其涉及一種客服信息提供方法、電子設備及裝置。

背景技術

隨著物流行業的快速發展，智能客服系統的需求越來越大，用戶與智能客服的交流越來越多，智能客服僅能夠對具體業務進行比較準確的回答。但是缺乏根據用戶的話語，判斷出用戶情緒的能力，從而降低用戶的使用體驗。

發明內容

本發明的目的在于提供一種客服信息提供方法、電子設備及裝置，以解決現有技術中，用戶使用智能客服時，使用體驗不佳的問題。

為了達到上述目的，本發明提供了一種客服信息提供方法，包括：獲取用戶輸入的服務需求信息；通過預先訓練的模型分析所述服務需求信息，獲得所述服務需求信息的目標情緒類別向量和目標信息特征向量；根據所述目標情緒類別向量和所述目標信息特征向量，確定所述服務需求信息的目標答復文本；輸出所述目標答復文本。

可選的，所述通過預先訓練的模型分析所述服務需求信息，獲得所述服務需求信息的目標情緒類別向量和目標信息特征向量，包括：通過預先訓練的雙向長短期記憶BiLSTM模型對所述服務需求信息進行分析，獲得所述服務需求信息的目標情緒類別向量和目標信息特征向量。

可選的，根據所述目標情緒類別向量和所述目標信息特征向量，確定所述服務需求信息的目標答復文本，包括：根據預先建立的信息特征向量和情緒類別向量對應的答復文本，確定所述目標信息特征向量和所述目標情緒類別向量對應的目標答復文本。

可選的，對所述模型預先訓練的過程，包括：獲取用戶輸入的樣本服務需求信息；確定所述樣本服務需求信息的樣本詞向量，并根據所述樣本詞向量及標識有樣本情緒類別的所述樣本服務需求信息，確定樣本情緒類別向量；確定所述樣本服務需求信息的樣本信息特征向量和樣本位置特征向量；根據所述樣本情緒類別向量、所述樣本服務需求信息、所述樣本詞向量、所述樣本信息特征向量和所述樣本位置特征向量，對所述模型進行訓練。

可選的，確定所述樣本服務需求信息的樣本詞向量，包括：將所述樣本服務需求信息輸入詞嵌入模型，得到所述樣本服務需求信息的樣本詞向量。

進一步的，在確定所述樣本服務需求信息的樣本詞向量，之前，還包括：對所述樣本服務需求信息進行預處理，其中，所述預處理包括以下至少一種：去重處理、去非自然語言文本處理、去特殊符號處理和分詞處理。

本發明的另一實施例提供了一種電子設備，包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可被所述處理器運行的程序，當所述程序被所述處理器執行時，實現如上所述的客服信息提供方法。

本發明的又一實施例提供了一種客服信息提供裝置，包括：獲取模塊，用于獲取用戶輸入的服務需求信息；處理模塊，用于通過預先訓練的模型分析所述服務需求信息，獲得所述服務需求信息的目標情緒類別向量和目標信息特征向量；確定模塊，用于根據所述目標情緒類別向量和所述目標信息特征向量，確定所述服務需求信息的目標答復文本；輸出模塊，用于輸出所述目標答復文本。

本發明的再一實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，實現如上所述的客服信息提供方法。

本發明的上述技術方案至少有如下有益效果：