一种民航客服的评分方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种民航客服的评分方法及装置，通过对民航客服的语音数据进行了全量分析，减少了人工抽检时的外部干扰因素，并且，从客服回答的准确性和对话过程中的情感度方面分别进行评分，并且，依据各个维度的评分结果，获得其综合评分。也就是说，该评分方法可更丰富、更客观和更全面的反应民航客服的工作情况。

A scoring method and device for civil aviation customer service

【技术实现步骤摘要】
一种民航客服的评分方法及装置
本专利技术涉及计算机
，更具体地说，涉及一种民航客服的评分方法及装置。
技术介绍
民航客服的工作人员每天都会产生大量的语音问答数据，为了对客服进行服务评价，目前主要是通过语音问答数据抽检的方式进行人工检查。但是，语音问答数据抽检的方式其工作效率和准确性已经无法满足民航客服的工作要求，并且人工抽检的人为因素较大，也不能正确客观的反应客服的工作情况。进一步的，目前的语音问答数据抽检方式只能将客服回答的问题和预设标准的准确答案进行对比，进而评价客服的工作情况，其评价结果单一，并不能全方位的反应客服的工作情况。
技术实现思路
有鉴于此，为解决上述问题，本专利技术提供一种民航客服的评分方法及装置，技术方案如下：一种民航客服的评分方法，所述评分方法包括：对民航客服的答复数据，依据回答准确性指标获得准确性评分；对用户和民航客服的对话数据，基于情感样本模型获得情感度评分；依据所述准确性评分和所述情感度评分，获得一次对话过程中的综合评分。优选的，在上述评分方法中，所述对民航客服的答复数据，依据回答准确性指标获得准确性评分，包括：获取民航客服的语音答复数据，并将所述语音答复数据转换成文本数据；将所述文本数据与预设的标准答案数据进行文本相似度对比；依据对比结果进行评分，以获得所述准确性评分。优选的，在上述评分方法中，所述获取民航客服的语音答复数据，并将所述语音答复数据转换成文本数据，包括：对所述文本数据进行脱敏处理，将用户的敏感信息进行脱敏。优选的，在上述评分方法中，所述对用户和民航客服的对话数据，基于情感样本模型获得情感度评分，包括：将民航客服的历史数据进行人工情感标注，分为正向情感样本、中性情感样本和负向情感样本；将所述正向情感样本、所述中性情感样本和所述负向情感样本作为训练样本，得到覆盖所述正向情感样本的正向情感模型、覆盖所述中性情感样本的中性情感模型和覆盖所述负向情感样本的负向情感模型；将用户和民航客服的对话数据进行处理后，分别输入至所述正向情感模型、所述中性情感模型和所述负向情感模型中，得到正向情感评分、中性情感评分和负向情感得分；依据所述正向情感评分、所述中性情感评分和所述负向情感得分，获得所述情感度评分。优选的，在上述评分方法中，所述评分方法还包括：将综合评分进行图形化显示。一种民航客服的评分装置，所述评分装置包括：准确性评分模块，用于对民航客服的答复数据，依据回答准确性指标获得准确性评分；情感度评分模块，用于对用户和民航客服的对话数据，基于情感样本模型获得情感度评分；综合评分模块，用于依据所述准确性评分和所述情感度评分，获得一次对话过程中的综合评分。优选的，在上述评分装置中，所述准确性评分模块包括：数据获取子模块，用于获取民航客服的语音答复数据，并将所述语音答复数据转换成文本数据；相似度对比子模块，用于将所述文本数据与预设的标准答案数据进行文本相似度对比；对比分析子模块，用于依据对比结果进行评分，以获得所述准确性评分。优选的，在上述评分装置中，所述数据获取子模块还用于：对所述文本数据进行脱敏处理，将用户的敏感信息进行脱敏。优选的，在上述评分装置中，所述情感度评分模块具体用于：将民航客服的历史数据进行人工情感标注，分为正向情感样本、中性情感样本和负向情感样本；将所述正向情感样本、所述中性情感样本和所述负向情感样本作为训练样本，得到覆盖所述正向情感样本的正向情感模型、覆盖所述中性情感样本的中性情感模型和覆盖所述负向情感样本的负向情感模型；将用户和民航客服的对话数据进行处理后，分别输入至所述正向情感模型、所述中性情感模型和所述负向情感模型中，得到正向情感评分、中性情感评分和负向情感得分；依据所述正向情感评分、所述中性情感评分和所述负向情感得分，获得所述情感度评分。优选的，在上述评分装置中，所述评分装置还包括：数据显示模块，用于将综合评分进行图形化显示。相较于现有技术，本专利技术实现的有益效果为：该评分方法对民航客服的语音数据进行了全量分析，减少了人工抽检时的外部干扰因素，并且，从客服回答的准确性和对话过程中的情感度方面分别进行评分，并且，依据各个维度的评分结果，获得其综合评分。也就是说，该评分方法可更丰富、更客观和更全面的反应民航客服的工作情况。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种民航客服的评分方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的另一种民航客服的评分方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的又一种民航客服的评分方法的流程示意图；图4为本专利技术实施例提供的一种民航客服的评分装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。参考图1，图1为本专利技术实施例提供的一种民航客服的评分方法的流程示意图。所述评分方法包括：S101：对民航客服的答复数据，依据回答准确性指标获得准确性评分。S102：对用户和民航客服的对话数据，基于情感样本模型获得情感度评分。S103：依据所述准确性评分和所述情感度评分，获得一次对话过程中的综合评分。在该实施例中，该评分方法对民航客服的语音数据进行了全量分析，减少了人工抽检时的外部干扰因素，并且，从客服回答的准确性和对话过程中的情感度方面分别进行评分，并且，依据各个维度的评分结果，获得其综合评分。也就是说，该评分方法可更丰富、更客观和更全面的反应民航客服的工作情况。需要说明的是，可根据民航客服的实际工作情况其评分指标还可以进行扩展。进一步的，基于本专利技术上述实施例，参考图2，图2为本专利技术实施例提供的另一种民航客服的评分方法的流程示意图。步骤S101具体为：S1011：获取民航客服的语音答复数据，并将所述语音答复数据转换成文本数据。在该步骤中，对所述文本数据进行脱敏处理，将用户的敏感信息进行脱敏。并且，对所述文本数据进行清洗加工转换形成统一，完成数据存储，并剔除掉无效非法数据，对数据进行分类处理，减少对后续流程的影响。S1本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种民航客服的评分方法，其特征在于，所述评分方法包括：/n对民航客服的答复数据，依据回答准确性指标获得准确性评分；/n对用户和民航客服的对话数据，基于情感样本模型获得情感度评分；/n依据所述准确性评分和所述情感度评分，获得一次对话过程中的综合评分。/n

【技术特征摘要】
1.一种民航客服的评分方法，其特征在于，所述评分方法包括：
对民航客服的答复数据，依据回答准确性指标获得准确性评分；
对用户和民航客服的对话数据，基于情感样本模型获得情感度评分；
依据所述准确性评分和所述情感度评分，获得一次对话过程中的综合评分。


2.根据权利要求1所述的评分方法，其特征在于，所述对民航客服的答复数据，依据回答准确性指标获得准确性评分，包括：
获取民航客服的语音答复数据，并将所述语音答复数据转换成文本数据；
将所述文本数据与预设的标准答案数据进行文本相似度对比；
依据对比结果进行评分，以获得所述准确性评分。


3.根据权利要求2所述的评分方法，其特征在于，所述获取民航客服的语音答复数据，并将所述语音答复数据转换成文本数据，包括：
对所述文本数据进行脱敏处理，将用户的敏感信息进行脱敏。


4.根据权利要求1所述的评分方法，其特征在于，所述对用户和民航客服的对话数据，基于情感样本模型获得情感度评分，包括：
将民航客服的历史数据进行人工情感标注，分为正向情感样本、中性情感样本和负向情感样本；
将所述正向情感样本、所述中性情感样本和所述负向情感样本作为训练样本，得到覆盖所述正向情感样本的正向情感模型、覆盖所述中性情感样本的中性情感模型和覆盖所述负向情感样本的负向情感模型；
将用户和民航客服的对话数据进行处理后，分别输入至所述正向情感模型、所述中性情感模型和所述负向情感模型中，得到正向情感评分、中性情感评分和负向情感得分；
依据所述正向情感评分、所述中性情感评分和所述负向情感得分，获得所述情感度评分。


5.根据权利要求1所述的评分方法，其特征在于，所述评分方法还包括：
将综合评分进行图形化显示。

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【专利技术属性】
技术研发人员：杨涛，
申请(专利权)人：沈阳民航东北凯亚有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21