一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法技术

本发明专利技术涉及人工智能客服及智能语音分析技术领域，具体公开了一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法，该方法具体包括以下步骤：步骤一，语音数据预处理；步骤二，语音识别，自然生成式问答系统；步骤三，生成语义数据库；步骤四，语义匹配；步骤五，自然语言处理方法生成文字；步骤六，将文字输出；采用智能化的语音文本交互，可以提高客户的交流效率与体验,降低人力成本，具有较高的研究价值。

NLP based text customer service interaction method in power industry

【技术实现步骤摘要】
一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法
本专利技术涉及语音识别交互
，特别是涉及一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法。
技术介绍
电力行业是国家最重要的基础行业之一，近几年得到了长足的进步与发展。随着用户基数的增长，在电力电网客户服务领域，人工服务压力巨大。随着人工智能技术水平的提高，智能客服已经成为客服领域的重要发展方向。其在交互体验、功能感知、场景化服务领域不断提升，能逐渐加强并超过传统服务。由于电力电网领域行业的庞杂与复杂性，智能客服的应用还处于探索与起步阶段，尚不成熟。智能语音技术兴起于2010年苹果公司Siri的发布，我国智能语音技术发展基本与国际同步，随着各大语音企业的相继成立与发展，以语音识别、语音合成为代表的智能语音技术不断突破，我国智能语音产业实现快速发展。在电力电网领域，也需要跟随技术的发展，充分结合语音识别(ASR)，文字转语音(TTS)，自然语义处理(NLP)等技术，应用于电力电网客服领域实现智能化，高效化，减轻人力负担，从而减少人力成本，提升客户粘性与客户体验。专利
技术实现思路
本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法，其特征在于，包括：/n步骤一：对输入的通用语音信号和带有地域信息的语音信号进行预处理，形成训练数据,所述预处理包括去噪处理和特征提取处理；/n步骤二：对预处理之后的通用语音信号进行语音识别得到语义信息，所有所述语义信息生成语义库；同时对预处理之后的带有地域信息的语音信号通过由序列到序列模型组成的自然生成式问答系统得到语句的句法信息和关键词信息；/n步骤三：将所述句法信息、关键词信息和所述语义库融合形成带有句法信息的数据库；/n步骤四：语音识别模型通过语义理解提取所述客户语音语句中的关键词,并将所述关键词与数据库中的关键词进行匹配；/n步骤五：根据所...

【技术特征摘要】
1.一种基于NLP的电力行业文字客服交互方法，其特征在于，包括：
步骤一：对输入的通用语音信号和带有地域信息的语音信号进行预处理，形成训练数据,所述预处理包括去噪处理和特征提取处理；
步骤二：对预处理之后的通用语音信号进行语音识别得到语义信息，所有所述语义信息生成语义库；同时对预处理之后的带有地域信息的语音信号通过由序列到序列模型组成的自然生成式问答系统得到语句的句法信息和关键词信息；
步骤三：将所述句法信息、关键词信息和所述语义库融合形成带有句法信息的数据库；
步骤四：语音识别模型通过语义理解提取所述客户语音语句中的关键词,并将所述关键词与数据库中的关键词进行匹配；
步骤五：根据所述数据库匹配到的回答结合所述句法信息和关键词信息生成回复对应的回复文字；
步骤六：根据所述回复语音显示其对应文字以完成和客户的交互。


2.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡飞飞，洪丹轲，黄昱，曾时博，刘丽，舒然，范俊成，梁寿愚，王科，张坤，方文崇，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44