[發明專利]客服會話情感分析系統、方法及計算機系統

在審

• 申請號: 202211320478.3
• 申請日: 2022-10-26
• 公開（公告）號: CN115630652A
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發明（設計）人: 林思琦;杜振東;王清琛
• 申請（專利權）人: 南京云問網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/126;G06F16/35;G06N3/0442
• 代理公司: 南京行高知識產權代理有限公司 32404
• 代理人: 王培松;王菊花

本發明公開一種客服會話情感分析系統，基于滑動窗口方式構建客服會話情感分析數據集，將一個滑動窗口的會話文本作為輸入，在編碼過程中融入了說話角色的信息編碼，然后分別通過Transformer和lstm這2種方式對會話句子序列進行會話語義向量編碼并進行融合，最后通過分類器對滑動窗口中最后一句話的情感進行分類。本發明還提供了一種采用上述客服會話情感分析系統的客服會話情感分析方法。本發明有效提高了客服會話情感分析的準確率；同時適用的場景多。

技術領域

本發明涉及NPL自然語言處理技術領域，特別涉及客服會話情感分析系統、方法及計算機系統。

背景技術

在自然語言處理領域中，會話情感分析是非常重要的研究內容之一，并且在智能對話領域中，會話情感分析也有著廣泛的落地應用。當前在客服會話中，客戶會提出各種不同的訴求，并根據客服的反饋情況，會有不同情緒的表達。捕捉客戶在客服會話中情緒變化，進行情感分析，并實時反饋給相關人員，可以有效降低客戶投訴率、提升客服服務質量。

相關技術中，會話情感分析方法包括基于機器學習的方法和基于深度學習的方法。

機器學習的方法例如，支持向量機、邏輯回歸等；深度學習的方法例如，卷積神經網絡、循環神經網絡等。如果僅對會話中的單句話進行情感分類會丟失會話上下文的語義信息。

發明內容

本發明針對現有技術存在的問題，提出了一種情感分析結果更加準確的客服會話情感分析系統。

根據本發明目的的第一方面,提出一種客服會話情感分析系統，包括:編碼單元、角色語義編碼融合單元、會話語義向量編碼單元、會話向量融合單元和會話情感分類單元；

所述編碼單元，被設置用于根據輸入的會話文本進行編碼輸出，將會話文本轉換為固定維度的詞語序列向量；

所述角色語義編碼融合單元，被設置用于將會話角色信息融入到句子的語義表征中；

所述會話語義向量編碼單元，被設置用于將角色語義編碼融合單元輸出的句子語義角色向量集合輸入到Transformer編碼器和LSTM網絡中，進行會話語義向量編碼，分別得到基于Transformer編碼器和LSTM網絡的會話語義向量；

所述會話向量融合單元，被設置用于將會話語義向量編碼單元輸出的基于Transformer編碼器和LSTM網絡的會話語義向量和會話窗口中最后一個句子編碼后的句子向量進行拼接融合，得到多維度會話語義向量；

所述會話情感分類單元，被設置用于將會話向量融合單元輸出的多維度會話語義向量S_merge輸入到全連接層中，通過Softmax分類器對當前滑動窗口的會話情感進行分類；得到會話情感結果。

進一步，所述角色語義編碼融合單元包括會話角色編碼子單元和角色語義融合子單元；

所述會話角色編碼子單元將會話中不同的角色分別映射到詞表中不同的詞向量中；通過詞嵌入矩陣轉化的方式將詞向量作為對應角色的會話角色表征；

所述角色語義融合子單元將每個句子編碼后的句子向量與對應的會話角色表征進行拼接融合,由此能夠簡單有效的確認角色。

本發明還提供了一種采用上述客服會話情感分析系統的客服會話情感分析方法，包括以下步驟：

步驟1：采用數據集訓練客服會話情感分析系統；

步驟2：設置滑動窗口，根據對話發展順序，依次向后移動滑動窗口；并分別將每次滑動窗口內的所有句子輸入到客服會話情感分析系統中進行滑動窗口中最后一句話的情感分析。

進一步，所述數據集包括訓練集、驗證集和測試集；所述訓練方法為：采用交叉熵作為損失函數；學習率設置為0.0005；訓練輪數設置為20輪，依據驗證集中，F1值最高的參數進行系統參數保存。由此,可有效提高分析結果的準確性。