The invention provides a customer service guidance method based on the customer service machine model, which inputs relevant sentences in a field into the training model and obtains the corresponding robot response; analyzes the chat corpus in the field, cleans the data according to the rules obtained from the analysis, filters the invalid data and deletes the redundant items; and divides the products into the field. Class name is label, labeling each pair of question and answer pairs; segmenting all questions and corresponding answers in corpus separately to learn the semantic characteristics of each word; guiding clients to fill the slots associated with them according to the product classification and product classification requirements of clients, and classifying them according to the needs of clients and products. Line mapping, formulating client problem response rules, getting the product classification and product classification requirements required by the client, guiding the client to fill the associated slots. With the addition of product name classification and personal information status record, the whole conversation can not be deviated and the quality of service can be improved.
【技术实现步骤摘要】
一种基于客服机器模型的客服引导方法
本专利技术涉及一种基于客服机器模型的客服引导方法,涉及智能客服领域。
技术介绍
目前常见的智能机器人包括聊天机器人和FAQ问答系统。聊天机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的程序,由于聊天机器人涵盖的语料领域太大,在与人进行互动问答的时候,经常无法做出较为精确的回答或者出现答非所问的现象;而FAQ问答系统则只是从问答语料库中找到最相近的问答对给客户返回答案,并不能获取整个会话的主题,造成人机对话内容偏移主题,即原有的数据覆盖不够完整的时候,很难实现对用户进行常规引导和规则引导。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于客服机器模型的客服引导方法,以提高机器人答复的精准度,并能够在数据量足够大的时候可以得出很好的效果,减少整个人机对话内容偏移主题的概率,提高用户体验度。一种基于客服机器模型的客服引导方法,具体方法包括,将一个领域的相关句子输入训练模型,得到相应的机器人回复;分析该领域聊天语料,根据分析得到的规则进行数据清洗,过滤无效数据,删除冗余项;以该领域的产品分类名称为标签,对每一对问答对做标注;对语料中所有问句和对应的答案做分别分词 ...
【技术保护点】
1.一种基于客服机器模型的客服引导方法,其特征在于,具体方法包括:将一个领域的相关句子输入训练模型,得到相应的机器人回复;分析该领域聊天语料,根据分析得到的规则进行数据清洗,过滤无效数据,删除冗余项;以该领域的产品分类名称为标签,对每一对问答对做标注;对语料中所有问句和对应的答案做分别分词,用skip‑gram学习每个词的语义特征;将问句和/或答案中每个分词的tf‑idf加权词向量之和的平均值拼接相关的产品分类名称的词向量作为每个句子的句子语义特征;结合规则及语义相似度算法引导客户端填充槽位,具体方法包括,根据客户端所需求的产品分类及产品分类的各项需求引导客户端填充所关联的 ...
【技术特征摘要】
1.一种基于客服机器模型的客服引导方法,其特征在于,具体方法包括:将一个领域的相关句子输入训练模型,得到相应的机器人回复;分析该领域聊天语料,根据分析得到的规则进行数据清洗,过滤无效数据,删除冗余项;以该领域的产品分类名称为标签,对每一对问答对做标注;对语料中所有问句和对应的答案做分别分词,用skip-gram学习每个词的语义特征;将问句和/或答案中每个分词的tf-idf加权词向量之和的平均值拼接相关的产品分类名称的词向量作为每个句子的句子语义特征;结合规则及语义相似度算法引导客户端填充槽位,具体方法包括,根据客户端所需求的产品分类及产品分类的各项需求引导客户端填充所关联的槽位,根据客户端需求与产品分类进行映射,制定客户端问题回答规则及反问规则,从而得到客户端所需求的产品分类及产品分类的各项需求,引导客户端填充所关联的槽位;所述所关联的槽位包括用户基本联系信息;所述各项需求包括产品需求、技术方案需求、时间需求、服务需求、价格需求、安全需求和风险需求...
【专利技术属性】
技术研发人员:邹辉,肖龙源,蔡振华,李稀敏,刘晓葳,谭玉坤,
申请(专利权)人:厦门快商通信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:福建,35
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