[發明專利]坐席話術的質檢方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110611220.8
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113239154B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 李志韜;王健宗;程寧
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/35;G06F40/30
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325
• 代理人: 黃章輝

1.一種坐席話術的質檢方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取實時坐席數據，并對所述實時坐席數據進行語義識別，根據得到的語義信息，將所述實時坐席數據轉化為坐席日常數據和關鍵詞數據；

通過質檢模型的文本檢索引擎，對每個所述坐席日常數據進行分類，獲得坐席分類結果，并將所有所述坐席分類結果作為第一環節數據，其中，所述坐席分類結果包括坐席話術環節以及每個所述坐席話術環節的數量；

通過所述質檢模型的關鍵詞引擎，對每個所述關鍵詞數據進行分類，獲得關鍵詞分類結果，并將所有所述關鍵詞分類結果作為第二環節數據，其中，所述關鍵詞分類結果包括坐席話術環節以及每個所述坐席話術環節的數量；

基于預設時間段，獲取所述第一環節數據和所述第二環節數據；

對所述第一環節數據和所述第二環節數據中相同的坐席話術環節進行累加計算，并將累加結果最多的坐席話術環節作為分類結果；

根據所述分類結果，確定當前坐席外呼是否合規；

所述通過質檢模型的文本檢索引擎，對每個所述坐席日常數據進行分類，獲得坐席分類結果，并將所有所述坐席分類結果作為第一環節數據之前，包括：

獲取標注有坐席話術環節的坐席標注數據和關鍵詞清單，其中，所述標注的坐席話術環節為所述坐席標注數據和所述關鍵詞清單對應的真實結果；

將所述坐席標注數據和關鍵詞清單輸入質檢模型；

根據所述坐席標注數據，訓練所述質檢模型中的文本檢索引擎，獲得坐席分類結果，并將所述坐席分類結果對應的坐席話術環節數量作為文本票數；

根據所述關鍵詞清單，訓練所述質檢模型中的關鍵詞引擎，獲得關鍵詞分類結果，并將所述關鍵詞分類結果對應的坐席話術環節數量作為關鍵詞票數；

若所述坐席分類結果與所述關鍵詞分類結果一致，則所述坐席分類結果為預測結果；

若所述坐席分類結果與所述關鍵詞分類結果不一致，則基于隨機森林，選擇所述坐席分類結果與所述關鍵詞分類結果其中一個作為預測結果；

根據所述預測結果與所述真實結果的損失值，對所述質檢模型進行參數調整。

2.如權利要求1所述的坐席話術的質檢方法，其特征在于，所述文本檢索引擎為基于bert句向量的文本檢索引擎。

3.如權利要求2所述的坐席話術的質檢方法，其特征在于，所述通過質檢模型的文本檢索引擎，對每個所述坐席日常數據進行分類，獲得坐席分類結果，并將所有所述坐席分類結果作為第一環節數據的步驟包括：

基于bert句向量的文本檢索引擎，對所述坐席日常數據進行特征提取，獲得坐席話術向量；

計算所述坐席話術向量與預設句向量的余弦距離；

根據所述余弦距離從小到大的順序，選取N個坐席話術環節；

根據所述N個坐席話術環節，獲取坐席分類結果，并將所有所述坐席分類結果作為第一環節數據。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述關鍵詞清單，訓練所述質檢模型中的關鍵詞引擎，獲得關鍵詞分類結果的步驟包括：

根據關鍵詞清單，訓練關鍵詞引擎；

基于所述關鍵詞引擎，對所述關鍵詞清單中的關鍵詞進行話術環節匹配，獲得關鍵詞分類結果。