[發明專利]客戶意圖分析方法、系統、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210039128.3
• 申請日: 2022-01-13
• 公開（公告）號: CN114416985A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 李志韜;王健宗
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/33;G06F16/332;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 段麗葉

1.一種客戶意圖分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據客戶通話交互信息進行客戶意圖識別，得到多個客戶的多個意圖序列；所述意圖序列包括按照時間進行排列的多個客戶意圖；

通過所述多個客戶的多個意圖序列訓練詞嵌入網絡，得到客戶意圖模型；

將待預測客戶的至少一次交互信息輸入所述客戶意圖模型，得到多個客戶意圖向量；

計算所述多個客戶意圖向量與成功意圖向量之間的余弦距離并對比，選取最小的余弦距離對應的客戶意圖向量；相應得到的客戶意圖為客戶意圖預測結果；所述成功意圖向量為預先存儲的業務成單客戶的成功意圖向量。

2.根據權利要求1所述的客戶意圖分析方法，其特征在于，所述通過所述多個客戶的多個意圖序列訓練詞嵌入網絡，得到客戶意圖模型，具體包括：

將所述多個意圖序列進行排列得到意圖有向圖；所述意圖有向圖節點為客戶意圖，所述意圖有向圖的邊的權重為意圖有向圖節點之間躍遷的概率；

遍歷所述意圖有向圖得到多個隨機意圖序列，并根據所述多個隨機意圖序列訓練詞嵌入網絡，得到客戶意圖模型。

3.根據權利要求2所述的客戶意圖分析方法，其特征在于，所述意圖有向圖節點之間躍遷的概率的計算公式為：

Pmn＝Cn/Cm；

其中，Cm為意圖有向圖節點m上經過m但不為終點的意圖序列數，Cn為從意圖有向圖節點m到意圖有向圖節點n經過的意圖序列數，Pmn為意圖有向圖節點m與意圖有向圖節點n之間躍遷的概率。

4.根據權利要求1所述的客戶意圖分析方法，其特征在于，所述通過所述多個客戶的多個意圖序列訓練詞嵌入網絡，得到客戶意圖模型之后，還包括：

輸入客戶成單成功的客戶意圖序列至所述客戶意圖模型，得到成功意圖向量。

5.根據權利要求1所述的客戶意圖分析方法，其特征在于，所述詞嵌入網絡為Word2vec模型，所述Word2vec模型采用CBOW模型與skip-gram模型相結合，并采用負采樣與層次softmax方法。

6.根據權利要求1所述的客戶意圖分析方法，其特征在于，所述將客戶通話交互信息進行客戶意圖識別，得到多個客戶的多個意圖序列，具體包括：

當客戶通話交互信息為語音時，將所述客戶通話交互信息轉化為文字交互信息；

通過客戶意圖分類模型進行客戶意圖識別，得到多個意圖序列；

通過以上步驟對多個客戶的通話交互信息進行客戶意圖識別，得到多個客戶的多個意圖序列。

7.根據權利要求6所述的客戶意圖分析方法，其特征在于，所述通過客戶意圖分類模型進行客戶意圖識別，得到多個意圖序列之前，還包括：

獲取客戶意圖數據集；

將所述客戶意圖數據集輸入客戶意圖分類網絡進行訓練，得到所述客戶意圖分類模型。

8.一種客戶意圖分析裝置，其特征在于，具體包括：

客戶意圖分類模塊：用于根據客戶通話交互信息進行客戶意圖識別，得到多個客戶的多個意圖序列；所述意圖序列包括按照時間進行排列的多個客戶意圖；

客戶意圖模型模塊：用于通過所述多個客戶的多個意圖序列訓練詞嵌入網絡，得到客戶意圖模型；

待預測客戶意圖向量模塊：用于將待預測客戶的至少一次交互信息輸入所述客戶意圖模型，得到多個客戶意圖向量；

客戶意圖預測模塊：用于計算所述多個客戶意圖向量與成功意圖向量之間的余弦距離并對比，選取最小的余弦距離對應的客戶意圖向量；相應得到的客戶意圖為客戶意圖預測結果；所述成功意圖向量為預先存儲的業務成單客戶的成功意圖向量。

9.一種客戶意圖分析設備，其特征在于，包括：

存儲器：用于存儲可執行指令；以及

處理器:用于與所述存儲器連接以執行所述可執行指令從而完成權利要求1-7任一項所述的客戶意圖分析方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序；所述計算機程序被處理器執行以實現如權利要求1-7任一項所述的客戶意圖分析方法。