客服质量评价方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种客服质量评价方法和装置。所述客服质量评价方法包括：当接收到模型训练指令时，获取至少一个训练语句和每个所述训练语句对应的情感标签；获取预先设置的神经网络模型，并根据每个所述训练语句、每个所述训练语句对应的情感标签以及所述神经网络模型训练获得情感分析模型；根据所述情感分析模型对每个客服对话进行分析，获得每个所述客服对话的情感系数，并根据每个所述情感系数生成相应的客服质量评价结果。采用本发明专利技术，能够提高对客服质量进行评价的过程的效率，且提高评价结果的准确率。

【技术实现步骤摘要】
客服质量评价方法和装置
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种客服质量评价方法和装置。
技术介绍
服务质量是一个企业(尤其是服务行业企业)生存和发展的根本。质检，即质量检验，是一个企业拥有优质而稳定的服务质量的重要保证。在现如今的客服领域，对客服质量的评价通常由客服人员的响应时间、服务态度、服务用语、服务技巧、咨询内容等方面组成。其中，对客服人员的服务态度的评价通常都是由质检员对客服人员的电话实时对话或者电话录音进行监听，分析判断客服人员在电话对话过程的情绪为积极情绪亦或是消极情绪，同时判断客户所反馈的情绪为积极情绪亦或是消极情绪来实现的。可以理解的是，由于现有的客服质量评价过程依赖于质检员的人工判断，因此效率十分低下，且由于无统一的评判标准，完全依赖于质检员的主观判断，因此容易出现所得到的评价结果与实际情况不相符合的情况。
技术实现思路
本专利技术实施例提出一种客服质量评价方法和装置，能够提高对客服质量进行评价的过程的效率，且提高评价结果的准确率。本专利技术实施例提供的一种客服质量评价方法，具体包括：当接收到模型训练指令时，获取至少一个训练语句和每个所述训练语句对应的情感标签；获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种客服质量评价方法，其特征在于，包括：当接收到模型训练指令时，获取至少一个训练语句和每个所述训练语句对应的情感标签；获取预先设置的神经网络模型，并根据每个所述训练语句、每个所述训练语句对应的情感标签以及所述神经网络模型训练获得情感分析模型；根据所述情感分析模型对每个客服对话进行分析，获得每个所述客服对话的情感系数，并根据每个所述情感系数生成相应的客服质量评价结果。

【技术特征摘要】
1.一种客服质量评价方法，其特征在于，包括：当接收到模型训练指令时，获取至少一个训练语句和每个所述训练语句对应的情感标签；获取预先设置的神经网络模型，并根据每个所述训练语句、每个所述训练语句对应的情感标签以及所述神经网络模型训练获得情感分析模型；根据所述情感分析模型对每个客服对话进行分析，获得每个所述客服对话的情感系数，并根据每个所述情感系数生成相应的客服质量评价结果。2.如权利要求1所述的客服质量评价方法，其特征在于，所述当接收到模型训练指令时，获取至少一个训练语句和每个所述训练语句对应的情感标签，具体包括：当接收到所述模型训练指令时，根据所述模型训练指令获取至少一个客服对话历史记录；其中，每个所述客服对话历史记录中包含至少一个对话语句和每个所述对话语句对应的情感标签；将每个所述客服对话历史记录中的每个字数大于等于N且对应的情感标签属于预设的情感标签类型的所述对话语句作为所述训练语句；其中，N≥1。3.如权利要求2所述的客服质量评价方法，其特征在于，N＝5；所述情感标签类型包括积极标签类型和消极标签类型。4.如权利要求1所述的客服质量评价方法，其特征在于，在所述当接收到模型训练指令时，获取至少一个训练语句和每个所述训练语句对应的情感标签之后，所述获取预先设置的神经网络模型，并根据每个所述训练语句、每个所述训练语句对应的情感标签以及所述神经网络模型训练获得情感分析模型之前，还包括：将每个所述训练语句和每个所述训练语句对应的情感标签由文本格式形式转换为向量格式形式。5.如权利要求1所述的客服质量评价方法，其特征在于，所有所述训练语句中包括至少一个第一训练语句和至少一个第二训练语句；其中，所有所述训练语句中的所述第一训练语句的个数与所述第二训练语句的个数的比例为4比1；则所述获取预先设置的神经网络模型，并根据每个所述训练语句、每个所述训练语句对应的情感标签以及所述神经网络模型训练获得情感分析模型，具体包括：获取所述神经网络模型，将每个所述第一训练语句和每个所述第一训练语句对应的情感标...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵舒阳，
申请(专利权)人：广州杰赛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44