客服辅助方法、设备及客服系统和计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术涉及人计算机技术领域，提供了一种客服辅助方法，所述方法包含步骤：判断接收到的问句中是否包含主题词；若包含，则基于所述问句从问答对数据库中匹配出符合预设条件的n个问答对，所述n为整数；基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率；输出所述n个问答对及对应的所述优选概率；其中，所述预设条件包括所述问答对中的问题语句与所述问句的文本相似度为所述数据库中的前n个，不仅可减轻客服人员的工作压力，还能提升客服质量，改善客户体验。此外本发明专利技术还提供了一种客服辅助设备、客服系统及计算机可读存储介质。

Customer Service Assistance Method, Equipment, Customer Service System and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
客服辅助方法、设备及客服系统和计算机可读存储介质
本专利技术涉及计算机信息
，尤其涉及一种客服辅助方法、设备及客服系统和计算机可读存储介质。
技术介绍
随着互联网的飞速发展，行业服务意识的提高，网络客服已经普及到各行各业，深入到日常商业服务的各个环节。目前的客服系统，通常由机器客服和人工客服组成，其中机器客服一般是基于网页的即时通讯工具，具体可基于智能聊天机器人或FAQ系统来实现，由于机器客服技术发展的有限性，目前还无法完全替代人工客服，但在客户咨询量大的情况下，若完全依靠客服人员的处理，将会带来人员成本的提升，且无法保证每个客服人员的服务质量。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的实施例提供了一种客服辅助方法，所述方法包含步骤：判断接收到的问句中是否包含主题词；若包含，则基于所述问句从问答对数据库中匹配出符合预设条件的n个问答对，所述n为整数；基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率；输出所述n个问答对及对应的所述优选概率；其中，所述预设条件包括所述问答对中的问题语句与所述问句的文本相似度为所述数据库中的前n个。在一实施例中，若所述问句中不包含主题词，则基于预设算法模型从历史聊天记录中获取主题词，并与所述问句进行拼接，得到包含主题词的问句。在一实施例中，所述预设条件更包括所述问答对中的问题语句与所述问句的文本相似度大于预设阈值。在一实施例中，所述基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率包含：分别确定所述n个问答对中每个问答对对应的影响因素，所述影响因素包含与所述问句的文本相似度、问答对更新时间、问答对使用频率以及问答对创建人信息；基于所述影响因素及其对应的权重值，分别计算所述n个问答对的优先概率。在一实施例中，所述基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率包含：基于预先构建的预测模型分别计算获得所述n个问答对的优选概率。在一实施例中，所述输出所述n个问答对及对应的所述优选概率包含：基于所述n个问答对对应的所述优选概率，对所述n个问答对进行排序，并按顺序输出所述n个问答对及对应的所述优选概率。通过本专利技术实施例提供的客服辅助方法，可针对客户提出的问题，快速提供参考选项，使得客服人员可快速获取合适的答案，或者获取类似的答案，并对应进行修改，以实现快速回复，也在一定程度上保证了客服质量。本专利技术实施例还提供一种客服辅助设备所述设备包含接收模块、输出模块及数据处理模块，其中，所述数据处理模块分别与所述接收模块和所述输出模块通信连接；所述接收模块将接收到的问句发送至所述数据处理模块，所述数据处理模块基于上述客服辅助方法获得所述问句对应的所述n个问答对及优选概率，并将所述n个问答对及其优选概率发送至所述输出模块，所述输出模块显示输出所述n个问答对及其优选概率。此外，本专利技术还提供一种客服系统，所述系统包含客户端交互设备、服务端交互设备及如权利要求7所述的客服辅助设备，其中所述服务端交互设备分别与所述客户端交互设备和所述客服辅助设备通信连接；所述客户端交互设备接收客户输入的信息，并传输给所述服务端交互设备；所述服务端交互设备接收所述客户端交互设备发送的客户输入的信息，并显示，当判断所述客户输入的信息为问句时，将所述问句发送给所述客服辅助设备；所述客服辅助设备接收所述服务端交互设备发送的所述问句，并提供辅助信息给所述服务端交互设备；所述服务端交互设备接收所述客服辅助设备反馈的所述辅助信息，并将所述辅助信息进行显示。以及，一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的客服辅助方法。附图说明一个或多个实施方式通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施方式的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1绘示本专利技术第一实施例所提供的客服辅助方法流程图；图2绘示本专利技术实施例所提供的客服辅助设备结构示意图；图3绘示本专利技术实施例所提供的客服系统结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本专利技术各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。为了减轻客服人员的工作压力，以及在一定程度上保证服务质量，本专利技术实施例提供了一种客服辅助方法，可针对客户提出的问题反馈辅助信息，其中辅助信息可包含针对问题所反馈的多个参考答案，而该些参考答案均是从数据库中筛选出的优选答案，客服人员可基于辅助信息选择合适的答案直接回复给客户，也可以对选中的答案进行调整再回复给客户，如此一来，可方便客服人员快速明确客户需求，并提供准确的回复给客户，从而避免因回复等待时间过长而导致的客户流失，以及因回复内容不准确而影响客户体验。本专利技术第一实施例提供的客服辅助方法，具体请参照图1。图1绘示本专利技术第一实施例所提供的客服辅助方法流程图。如图1所示，所述客服辅助方法具体包含步骤：步骤101，判断接收到的问句中是否包含主题词，若包含，则执行步骤102；否则，执行步骤105。具体而言，判断问句中是否包含主题词，可包含以下两种识别方式：第一种方式，可基于目标主题词，查找问句中中是否存在至少一个预先设定的主题词，其中，目标主题词可以是预先根据应用场景设定并保存的。举例而言，问句1：“请问最近有优惠活动吗？”问句2：“一台多少钱？”目标主题词中包括：优惠通过文本查找，可确定其中有包含目标主题词；而问句2中则不包含主题词。第二中方式，可先获取聊天记录中，该问句的上文聊天数据，并基于预先训练好的LSTM模型进行主题词识别，获取上文聊天数据中所涉及的主题词；然后，基于获取到的主题词，查找问句中是否存在该主题词。其中，LSTM模型的训练方法可包含：基于历史聊天数据，收集训练数据：问句上文的聊天数据；基于LSTM算法，计算得到输出层：主题词；并通过大量的训练，得到目标LSTM模型。举例而言，问句1：“请问最近有优惠活动吗？”，上文聊天记录为：“我想买一台空调”。问句2：“一台空调多少钱？”，上文聊天记录为：“我想买一台空调”。针对问句1的主题词获取方法，可从问句1所在的聊天记录中，获取上文聊天数据，并基于LSTM模型从上文聊天数据中获取主题词：空调；然后基于获取到的主题词，通过文本查找，可确定问句1中不包含主题词，而问句2中包含主题词。由此可见，通过选取不同的识别方式，可能会得到不同的识别结果，在具体的实施中，可通过对预设目标主题词的完善，和LSTM模型的优化，来得到期望的识别结果，以上示例仅为方便理解，并非对本专利技术技术方案的限定。步骤102，基于问句从问答对数据库中匹配出符合预设条件的n个问答对。其中，问答对数据库中保存有预先收集的问答对数据，一条问答对数据可包含问题语句、答案语句及相关属性信息，可以是基于历史聊天数据收集并优化的问答语句。相关属性信息将在步骤103中进行详细说明。在本实施例中，预设条件可包括问答对中的问题语句与问句的文本相似度为数据库中的前n个。具体而言，可分别计算问句与数据库中的所有问答对中的问题语句的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客服辅助方法，其特征在于，所述方法包含步骤：判断接收到的问句中是否包含主题词；若包含，则基于所述问句从问答对数据库中匹配出符合预设条件的n个问答对，所述n为整数；基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率；输出所述n个问答对及对应的所述优选概率；其中，所述预设条件包括所述问答对中的问题语句与所述问句的文本相似度为所述数据库中的前n个。

【技术特征摘要】
1.一种客服辅助方法，其特征在于，所述方法包含步骤：判断接收到的问句中是否包含主题词；若包含，则基于所述问句从问答对数据库中匹配出符合预设条件的n个问答对，所述n为整数；基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率；输出所述n个问答对及对应的所述优选概率；其中，所述预设条件包括所述问答对中的问题语句与所述问句的文本相似度为所述数据库中的前n个。2.如权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，若所述问句中不包含主题词，则基于预设算法模型从历史聊天记录中获取主题词，并与所述问句进行拼接，得到包含主题词的问句。3.如权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，所述预设条件更包括所述问答对中的问题语句与所述问句的文本相似度大于预设阈值。4.如权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，所述基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率包含：分别确定所述n个问答对中每个问答对对应的影响因素，所述影响因素包含与所述问句的文本相似度、问答对更新时间、问答对使用频率以及问答对创建人信息；基于所述影响因素及其对应的权重值，分别计算所述n个问答对的优先概率。5.如权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，所述基于预设算法确定所述n个问答对的优选概率包含：基于预先构建的预测模型分别计算获得所述n个问答对的优选概率。6.如权利要求1所述的客服辅助方法，其特征在于，所述输出所述n个问答对及对应的所述优选概率包含...

【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，王静，
申请(专利权)人：厦门快商通信息咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35