投诉工单的评价处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及物流运输技术领域，公开了投诉工单的评价处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高对投诉工单的评价处理效率，提高投诉工单的完结速率。方法包括：当业务系统接收到用户发起的投诉工单时，读取投诉工单对应的订单信息，订单信息包括投诉用户的联系方式和投诉订单的处理结果；基于深度神经网络将处理结果合成为初始语音；将初始语音发送至目标终端；获取预置时长范围内目标终端反馈的回复语音，得到回复文本；通过自然语言理解引擎对回复文本进行意图识别，得到投诉用户的真实意图；调用预置的问答管理引擎对投诉用户的真实意图进行匹配，得到匹配的目标应答话术，并通过机器人系统将目标应答话术向投诉用户的客户端进行播报。

【技术实现步骤摘要】
投诉工单的评价处理方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及物流
，尤其涉及投诉工单的评价处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
目前，网上购物已经成为大部分人生活的一部分，网上购买的物品通过快件形式进行运输，但是快件在运输途中可能发生遗失等问题。现有方案中，寄递快件的客户在快件发生问题后通过快递企业提供的渠道发起投诉，快递企业及时处理并完结工单后，因人工有限，故需要向客户发送短信以获取客户对该投诉处理结果的评价，存在客户收不到，未回短信回复不及时导致投诉单不能及时完结。
技术实现思路
本专利技术提供了一种投诉工单的评价处理方法、装置、设备及存储介质，用于通过合成的智能语音向用户发起通话，快速获取用户对发起的投诉工单的处理结果的评价，提高对投诉工单的评价处理效率，提高投诉工单的完结速率。本专利技术第一方面提供了一种投诉工单的评价处理方法，包括：当业务系统接收到用户发起的投诉工单时，读取所述投诉工单对应的订单信息，所述订单信息包括投诉用户的联系方式和投诉订单的处理结果；基于深度神经网络将所述处理结果合成为初始语音，所述初始语音用于指示所述处理结果，所述初始语音包括多个预置问题；根据所述投诉用户的联系方式向投诉用户的目标终端发起语音会话，将所述初始语音发送至所述目标终端；获取预置时长范围内所述目标终端反馈的回复语音，调用预置的语音识别算法将所述回复语音进行转换，得到回复文本；通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到投诉用户的真实意图；调用预置的问答管理引擎对所述投诉用户的真实意图进行匹配，得到匹配的目标应答话术，并通过机器人系统将所述目标应答话术向所述投诉用户的客户端进行播报。可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到投诉用户的真实意图，包括：通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到多个第一候选意图；基于语义槽对话模型对所述回复文本进行语义识别，得到多个第二候选意图；对所述多个第一候选意图和所述多个第二候选意图进行筛选，得到投诉用户的真实意图。可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到多个第一候选意图，包括：将所述回复文本输入到自然语言理解引擎中，对所述回复文本进行分析，得到多个候选词语；从所述候选词语中提取高频短语，得到多个高频短语，所述高频短语为出现次数超过阈值的候选词语；判断所述多个高频短语是否与预置短语库匹配；若所述多个高频短语与预置短语库匹配，则直接匹配出多个预置意图，将所述多个预置意图确定为多个第一候选意图；若所述多个高频短语与预置短语库不匹配，则分别调用多个预置识别模型对所述回复文本进行识别，得到多个第一候选意图。可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述基于语义槽对话模型对所述回复文本进行语义识别，得到多个第二候选意图，包括：对所述回复文本所述的领域进行识别，得到目标领域；通过预置的识别算法对所述回复文本进行意图识别，得到多个待选择意图；通过语义槽对话模型对所述回复本文进行槽填充，得到多个槽属性；根据所述目标领域和所述多个槽属性对所述多个待选择意图进行筛选，得到多个第二候选意图。可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述对所述多个第一候选意图和所述多个第二候选意图进行筛选，得到投诉用户的真实意图，包括：将所述多个第一候选意图和所述多个第二候选意图进行融合，得到多个待评估候选意图；调用多个预置的识别模型分别对每个待评估候选意图进行评分，得到每个待评估候选意图对应的评分结果，所述评分结果包括多个目标分值，不同预置的识别模型对应的不同的目标分值；获取每个预置的识别模型的权重值；根据所述每个预置的识别模型的权重值和所述每个待评估候选意图对应的评分结果进行计算，确定每个待评估候选意图的综合分值，得到多个综合分值；对所述多个综合分值进行排序，将综合分值最高的待评估候选意图确定为投诉用户的真实意图。可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，在所述当业务系统接收到用户发起的投诉工单时，读取所述投诉工单对应的订单信息，所述订单信息包括投诉用户的联系方式和投诉订单的处理结果之前，所述投诉工单的评价处理方法还包括：获取快递物流领域的用户话术，并获取用户话术中相关的语料；对所述用户话术相关的语料进行数据清洗，得到清洗后的语料；基于双向长短期记忆算法和所述清洗后的语料，生成多个分类模型，选择性能评分最高的分类模型确定为自然语言理解引擎。可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，在所述当接收到用户发起的投诉工单时，读取所述投诉工单对应的订单信息，所述订单信息包括投诉用户的客户端号码和投诉订单的处理结果之前，所述投诉工单的评价处理方法还包括：基于会话初始协议将机器人系统和业务系统进行通讯连接。本专利技术第二方面提供了一种投诉工单的评价处理装置，包括：读取模块，用于当业务系统接收到用户发起的投诉工单时，读取所述投诉工单对应的订单信息，所述订单信息包括投诉用户的联系方式和投诉订单的处理结果；合成模块，用于基于深度神经网络将所述处理结果合成为初始语音，所述初始语音用于指示所述处理结果，所述初始语音包括多个预置问题；会话模块，用于根据所述投诉用户的联系方式向投诉用户的目标终端发起语音会话，将所述初始语音发送至所述目标终端；第一获取模块，用于获取预置时长范围内所述目标终端反馈的回复语音，调用预置的语音识别算法将所述回复语音进行转换，得到回复文本；识别模块，用于通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到投诉用户的真实意图；匹配播报模块，用于调用预置的问答管理引擎对所述投诉用户的真实意图进行匹配，得到匹配的目标应答话术，并通过机器人系统将所述目标应答话术向所述投诉用户的客户端进行播报。可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述识别模块包括：第一识别单元，用于通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到多个第一候选意图；第二识别单元，用于基于语义槽对话模型对所述回复文本进行语义识别，得到多个第二候选意图；筛选单元，用于对所述多个第一候选意图和所述多个第二候选意图进行筛选，得到投诉用户的真实意图。可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述第一识别单元具体用于：将所述回复文本输入到自然语言理解引擎中，对所述回复文本进行分析，得到多个候选词语；从所述候选词语中提取高频短语，得到多个高频短语，所述高频短语为出现次数超过阈值的候选词语；判断所述多个高频短语是否与预置短语库匹配；若所述多个高频短语与预置短语库匹配，则直接匹配出多个预置意图，将所述多个预置意图确定为多个第一候选意图；若所述多个高频短语与预置短语库不匹配，则分别调用多个预置识别模型对所述回复文本进行识别，得到多个第一候选意图。可选的，在本专利技术第二方面的第三种实现方式中，第二识别单元具体用于：对所述回复文本所述的领域进行识别，得到目标领域；通过预置的识别算法对所述回复文本进行意图识别，得到多个待选择意图；通过语义槽对话模型对所述回复本文进行槽本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种投诉工单的评价处理方法，其特征在于，所述投诉工单的评价处理方法包括：/n当业务系统接收到用户发起的投诉工单时，读取所述投诉工单对应的订单信息，所述订单信息包括投诉用户的联系方式和投诉订单的处理结果；/n基于深度神经网络将所述处理结果合成为初始语音，所述初始语音用于指示所述处理结果，所述初始语音包括多个预置问题；/n根据所述投诉用户的联系方式向投诉用户的目标终端发起语音会话，将所述初始语音发送至所述目标终端；/n获取预置时长范围内所述目标终端反馈的回复语音，调用预置的语音识别算法将所述回复语音进行转换，得到回复文本；/n通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到投诉用户的真实意图；/n调用预置的问答管理引擎对所述投诉用户的真实意图进行匹配，得到匹配的目标应答话术，并通过机器人系统将所述目标应答话术向所述投诉用户的客户端进行播报。/n

【技术特征摘要】
1.一种投诉工单的评价处理方法，其特征在于，所述投诉工单的评价处理方法包括：
当业务系统接收到用户发起的投诉工单时，读取所述投诉工单对应的订单信息，所述订单信息包括投诉用户的联系方式和投诉订单的处理结果；
基于深度神经网络将所述处理结果合成为初始语音，所述初始语音用于指示所述处理结果，所述初始语音包括多个预置问题；
根据所述投诉用户的联系方式向投诉用户的目标终端发起语音会话，将所述初始语音发送至所述目标终端；
获取预置时长范围内所述目标终端反馈的回复语音，调用预置的语音识别算法将所述回复语音进行转换，得到回复文本；
通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到投诉用户的真实意图；
调用预置的问答管理引擎对所述投诉用户的真实意图进行匹配，得到匹配的目标应答话术，并通过机器人系统将所述目标应答话术向所述投诉用户的客户端进行播报。


2.根据权利要求1所述的投诉工单的评价处理方法，其特征在于，所述通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到投诉用户的真实意图，包括：
通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到多个第一候选意图；
基于语义槽对话模型对所述回复文本进行语义识别，得到多个第二候选意图；
对所述多个第一候选意图和所述多个第二候选意图进行筛选，得到投诉用户的真实意图。


3.根据权利要求2所述的投诉工单的评价处理方法，其特征在于，所述通过自然语言理解引擎对所述回复文本进行意图识别，得到多个第一候选意图，包括：
将所述回复文本输入到自然语言理解引擎中，对所述回复文本进行分析，得到多个候选词语；
从所述候选词语中提取高频短语，得到多个高频短语，所述高频短语为出现次数超过阈值的候选词语；
判断所述多个高频短语是否与预置短语库匹配；
若所述多个高频短语与预置短语库匹配，则直接匹配出多个预置意图，将所述多个预置意图确定为多个第一候选意图；
若所述多个高频短语与预置短语库不匹配，则分别调用多个预置识别模型对所述回复文本进行识别，得到多个第一候选意图。


4.根据权利要求2所述的投诉工单的评价处理方法，其特征在于，所述基于语义槽对话模型对所述回复文本进行语义识别，得到多个第二候选意图，包括：
对所述回复文本所述的领域进行识别，得到目标领域；
通过预置的识别算法对所述回复文本进行意图识别，得到多个待选择意图；
通过语义槽对话模型对所述回复本文进行槽填充，得到多个槽属性；
根据所述目标领域和所述多个槽属性对所述多个待选择意图进行筛选，得到多个第二候选意图。


5.根据权利要求2所述的投诉工单的评价处理方法，其特征在于，所述对所述多个第一候选意图和所述多个第二候选意图进行筛选，得到投诉用户的真实意图，包括：
将所述多个第一候选意图和所述多个第二候选意图进行融合，得到多个待评估候选意图；
调用多个预置的识别模型分别对每个待评估候选意图进行评分，得到每个待评估候选意图对...

【专利技术属性】
技术研发人员：荆瑞祥，王峰，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31