[發(fā)明專利]虛擬現(xiàn)實控制策略的推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110944715.2
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113643047A
• 公開（公告）日: 2021-11-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 梁亞妮;陳閩;滿園園;歐光禮
• 申請（專利權(quán)）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/00
• 分類號: G06Q30/00;G06T19/00;G06F16/9535
• 代理公司: 深圳市明日今典知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝;熊成龍

1.一種虛擬現(xiàn)實控制策略的推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標(biāo)虛擬空間中的目標(biāo)客戶在第i時刻的虛擬空間行為數(shù)據(jù)及音頻數(shù)據(jù)；

對所述虛擬空間行為數(shù)據(jù)進(jìn)行行為熱點解析，得到行為熱點解析結(jié)果；

根據(jù)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒分類預(yù)測，得到情緒分類預(yù)測結(jié)果；

根據(jù)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞提取，得到溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞集合；

獲取所述目標(biāo)客戶的畫像數(shù)據(jù)和在第i-1時刻的專注度向量；

根據(jù)所述第i-1時刻的所述專注度向量、所述畫像數(shù)據(jù)、所述行為熱點解析結(jié)果、所述情緒分類預(yù)測結(jié)果和所述溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞集合進(jìn)行專注度預(yù)測，得到所述第i時刻的所述專注度向量；

獲取虛擬現(xiàn)實控制策略庫，根據(jù)所述虛擬現(xiàn)實控制策略庫和所述第i時刻的所述專注度向量進(jìn)行虛擬現(xiàn)實控制策略的推薦，得到虛擬現(xiàn)實控制策略推薦結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬現(xiàn)實控制策略的推薦方法，其特征在于，所述獲取目標(biāo)虛擬空間中的目標(biāo)客戶在第i時刻的虛擬空間行為數(shù)據(jù)及音頻數(shù)據(jù)的步驟之前，還包括：

獲取虛擬空間生成請求，所述虛擬空間生成請求攜帶有虛擬要素配置數(shù)據(jù)和全景圖像配置數(shù)據(jù)；

獲取全景圖像庫，通過虛擬現(xiàn)實引擎，根據(jù)所述全景圖像庫和所述全景圖像配置數(shù)據(jù)進(jìn)行三維建模，得到三維模型；

獲取虛擬要素數(shù)據(jù)庫，通過所述虛擬現(xiàn)實引擎，根據(jù)所述虛擬要素數(shù)據(jù)庫、所述虛擬要素配置數(shù)據(jù)和所述三維模型進(jìn)行虛擬空間生成，得到所述目標(biāo)虛擬空間。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬現(xiàn)實控制策略的推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒分類預(yù)測，得到情緒分類預(yù)測結(jié)果的步驟，包括：

對所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語調(diào)解析，得到語調(diào)解析結(jié)果；

對所述語調(diào)解析結(jié)果進(jìn)行語速解析，得到語速解析結(jié)果；

獲取預(yù)設(shè)情緒識別模型；

將所述語調(diào)解析結(jié)果和所述語速解析結(jié)果輸入所述預(yù)設(shè)情緒識別模型進(jìn)行情緒分類概率預(yù)測，得到情緒分類概率預(yù)測結(jié)果；

根據(jù)所述情緒分類概率預(yù)測結(jié)果進(jìn)行情緒分類確定，得到所述情緒分類預(yù)測結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的虛擬現(xiàn)實控制策略的推薦方法，其特征在于，所述將所述語調(diào)解析結(jié)果和所述語速解析結(jié)果輸入所述預(yù)設(shè)情緒識別模型進(jìn)行情緒分類概率預(yù)測，得到情緒分類概率預(yù)測結(jié)果的步驟，包括：

將所述語調(diào)解析結(jié)果和所述語速解析結(jié)果輸入所述預(yù)設(shè)情緒識別模型進(jìn)行情緒分類概率預(yù)測，得到語音情緒分類概率預(yù)測結(jié)果；

獲取所述目標(biāo)客戶在所述第i時刻的視頻數(shù)據(jù)；

對所述視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行每幀圖像的解析，得到視頻圖像集合；

獲取人臉標(biāo)定模型，采用所述人臉標(biāo)定模型，分別針對所述視頻圖像集合中的每張圖像進(jìn)行臉部標(biāo)定，得到臉部標(biāo)定結(jié)果集合；

根據(jù)所述臉部標(biāo)定結(jié)果集合進(jìn)行臉部情緒分類預(yù)測，得到臉部情緒分類概率預(yù)測結(jié)果；

根據(jù)所述語音情緒分類概率預(yù)測結(jié)果和所述臉部情緒分類概率預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和，得到所述情緒分類概率預(yù)測結(jié)果。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬現(xiàn)實控制策略的推薦方法，其特征在于，所述根據(jù)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞提取，得到溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞集合的步驟，包括：

對所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行語音轉(zhuǎn)換文本，得到目標(biāo)文本數(shù)據(jù)；

獲取實體識別模型，采用所述實體識別模型，對所述目標(biāo)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行實體識別，得到實體集合；

獲取預(yù)設(shè)溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞列表；

根據(jù)所述預(yù)設(shè)溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞列表和所述實體集合進(jìn)行交集關(guān)鍵詞的查找，得到所述溝通目標(biāo)關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞集合。