一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及人機(jī)會(huì)話相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域特別是一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 問答系統(tǒng)是能夠識(shí)別用戶輸入的自然語言文本語句，并做出相應(yīng)回答的計(jì)算機(jī)程 序。它通過對(duì)用戶輸入語句的處理分析，最終執(zhí)行用戶請(qǐng)求，返回用戶關(guān)心的信息，其中包 含語句分詞、實(shí)體識(shí)別、語義識(shí)別、任務(wù)處理及應(yīng)答等自然語言處理相關(guān)技術(shù)。
[0003]問答系統(tǒng)中，回答的精準(zhǔn)性，實(shí)時(shí)性，驚喜性等都是比較重要的指標(biāo)，而提高這些 性能的最終目的都是為了服務(wù)于客戶，讓顧客滿意度。為了更好的服務(wù)于客服，需要知道什 么樣的用戶在什么情況下能夠滿意度，這樣就能有針對(duì)性的對(duì)可能不滿意度的客戶進(jìn)行額 外的操作。
[0004] 現(xiàn)有的滿意度預(yù)測(cè)主要是通過人工制定規(guī)則方式進(jìn)行預(yù)測(cè)，比如用戶問話里出現(xiàn) 負(fù)面情緒，則認(rèn)為客戶可能不滿意度，又如客戶以前是喜歡打滿意度客服，則認(rèn)為客戶不會(huì) 打不滿意度等等，然后給各種方式制定權(quán)重，然后加權(quán)求出最后的滿意度預(yù)測(cè)情況。
[0005] 然而，通過制定規(guī)則，然后進(jìn)行加權(quán)投票是一種比較原始的處理方式，需要大量的 實(shí)驗(yàn)來調(diào)整各種規(guī)則的權(quán)重，如果規(guī)則種類過多，并且各自存在一定的關(guān)聯(lián)時(shí)，人工處理復(fù) 雜度會(huì)成倍的增長，也不易維護(hù)；一些對(duì)滿意度不是直接影響的規(guī)則，也不容易處理。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 基于此，有必要針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)對(duì)與客戶的滿意度預(yù)測(cè)較為復(fù)雜的技術(shù)問題，提供 一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)。
[0007] -種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)方法，包括：
[0008]訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集步驟，包括：獲取多個(gè)訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的滿意度訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)所述滿 意度訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括用戶關(guān)于該次訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的滿意度結(jié)果以及在該次訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話中 所提取的會(huì)話特征；
[0009] 語料訓(xùn)練步驟，包括：以訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征作為訓(xùn)練樣本，以對(duì)應(yīng)的滿意度 結(jié)果作為目標(biāo)值進(jìn)行分類模型訓(xùn)練，得到分類模型，所述分類模型將作為訓(xùn)練樣本的會(huì)話 特征與作為目標(biāo)值的滿意度結(jié)果進(jìn)行歸類關(guān)聯(lián)；
[0010] 滿意度預(yù)測(cè)步驟，包括：獲取實(shí)際人機(jī)會(huì)話，提取所述實(shí)際人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征， 將所述實(shí)際人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征輸入所述分類模型得到經(jīng)過分類模型預(yù)測(cè)的滿意度結(jié)果。
[0011] 一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)系統(tǒng)，包括：
[0012] 訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集模塊，用于：獲取多個(gè)訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的滿意度訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)所述滿 意度訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括用戶關(guān)于該次訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的滿意度結(jié)果以及在該次訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話中 所提取的會(huì)話特征；
[0013] 語料訓(xùn)練模塊，用于：以訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征作為訓(xùn)練樣本，以對(duì)應(yīng)的滿意度 結(jié)果作為目標(biāo)值進(jìn)行分類模型訓(xùn)練，得到分類模型，所述分類模型將作為訓(xùn)練樣本的會(huì)話 特征與作為目標(biāo)值的滿意度結(jié)果進(jìn)行歸類關(guān)聯(lián)；
[0014] 滿意度預(yù)測(cè)模塊，用于：獲取實(shí)際人機(jī)會(huì)話，提取所述實(shí)際人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征， 將所述實(shí)際人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征輸入所述分類模型得到經(jīng)過分類模型預(yù)測(cè)的滿意度結(jié)果。
[0015] 本發(fā)明通過對(duì)分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用分類模型對(duì)實(shí)際人機(jī)會(huì)話進(jìn)行滿意度預(yù) 測(cè)，在預(yù)測(cè)滿意度時(shí)，可以很容易添加或刪除影響預(yù)測(cè)的會(huì)話特征，并且通過統(tǒng)計(jì)方式，不 再需要直接考慮各個(gè)特征具體需要設(shè)定的權(quán)重，而只需要選擇合適的分類模型，利用分類 模型對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)，自動(dòng)完成權(quán)重設(shè)定。
【附圖說明】
[0016] 圖1為本發(fā)明一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)方法的工作流程圖；
[0017]圖2為本發(fā)明一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)的說明。
[0019] 如圖1所示為本發(fā)明一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)方法的工作流程圖，包括：
[0020] 步驟S101，包括：獲取多個(gè)訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的滿意度訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)所述滿意度訓(xùn) 練數(shù)據(jù)包括用戶關(guān)于該次訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的滿意度結(jié)果以及在該次訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話中所提取 的會(huì)話特征；
[0021] 步驟S102,包括：以訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征作為訓(xùn)練樣本，以對(duì)應(yīng)的滿意度結(jié) 果作為目標(biāo)值進(jìn)行分類模型訓(xùn)練，得到分類模型，所述分類模型將作為訓(xùn)練樣本的會(huì)話特 征與作為目標(biāo)值的滿意度結(jié)果進(jìn)行歸類關(guān)聯(lián)；
[0022] 步驟S103,包括：獲取實(shí)際人機(jī)會(huì)話，提取所述實(shí)際人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征，將所述 實(shí)際人機(jī)會(huì)話的會(huì)話特征輸入所述分類模型得到經(jīng)過分類模型預(yù)測(cè)的滿意度結(jié)果。
[0023] 本發(fā)明在步驟S101中獲取多個(gè)滿意度訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并進(jìn)行會(huì)話特征提取，在步驟 S102中以會(huì)話特征作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行分類模型訓(xùn)練，得到分類模型。分類模型包括邏輯回 歸、向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM)、隨機(jī)森林等模型，是通過各種特征把實(shí)例分到 一個(gè)已知的類別的模型。在步驟S103中，從獲取到的實(shí)際人機(jī)會(huì)話中提取會(huì)話特征，并輸 入步驟S102訓(xùn)練所得到的分類模型，從而得到預(yù)測(cè)后的滿意度結(jié)果。
[0024] 本發(fā)明可以很容易添加或刪除影響預(yù)測(cè)的會(huì)話特征，并且通過統(tǒng)計(jì)方式，不再需 要直接考慮各個(gè)特征具體需要設(shè)定的權(quán)重，而只需要選擇合適的分類模型，利用分類模型 對(duì)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)，自動(dòng)完成權(quán)重設(shè)定。
[0025] 當(dāng)?shù)玫浇?jīng)過分類模型預(yù)測(cè)的滿意度結(jié)果后，可以利用該滿意度結(jié)果，調(diào)整人機(jī)會(huì) 話中的機(jī)器人回答策略，或者進(jìn)行告警以提示后臺(tái)人工客服進(jìn)行跟進(jìn)。
[0026] 在其中一個(gè)實(shí)施例中，還包括：
[0027] 告警步驟，包括：如果經(jīng)過分類模型預(yù)測(cè)的滿意度結(jié)果滿足預(yù)設(shè)的警告條件，則向 與所述人機(jī)會(huì)話對(duì)接的人工客服告警裝置發(fā)出告警信息。
[0028] 本實(shí)施例中，當(dāng)滿意度結(jié)果滿足預(yù)設(shè)的警告條件，則在人工客服告警裝置中發(fā)出 告警信息，提醒人工客服輔助機(jī)器人服務(wù)客戶。警告條件根據(jù)滿意度結(jié)果進(jìn)行設(shè)置，例如如 果滿意度結(jié)果僅有滿意或不滿意兩者，則警告條件為："滿意度結(jié)果為不滿意"，如果滿意度 結(jié)果采用星級(jí)標(biāo)識(shí)，例如最滿意為五星、滿意為四星、一般為三星、不滿意為二星、最不滿意 為一星，則警告條件可以為："滿意度結(jié)果小于三星"。具體的設(shè)置本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在閱 讀本專利后可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置。
[0029] 會(huì)話特征可以為：用戶問題的種類、用戶來源入口、用戶咨詢商品分類信息等。
[0030] 在其中一個(gè)實(shí)施例中：
[0031] 所述訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話包括至少一個(gè)訓(xùn)練用戶問題，在訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話中所提取的會(huì)話 特征包括：由所述訓(xùn)練用戶問題轉(zhuǎn)換而成的問題種類；
[0032] 所述實(shí)際人機(jī)會(huì)話包括至少一個(gè)實(shí)際用戶問題，在實(shí)際人機(jī)會(huì)話中所提取的會(huì)話 特征包括：由所述實(shí)際用戶問題轉(zhuǎn)換而成的問題種類。
[0033] 如表1所示為一個(gè)訓(xùn)練用戶問題轉(zhuǎn)換為問題種類的列表，實(shí)際用戶問題轉(zhuǎn)換為問 題種類可以采用相同或類似的方式實(shí)現(xiàn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種人機(jī)會(huì)話滿意度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括： 訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集步驟，包括：獲取多個(gè)訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的滿意度訓(xùn)練數(shù)據(jù)，每個(gè)所述滿意度 訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括用戶關(guān)于該次訓(xùn)練人機(jī)會(huì)話的