【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的客户标签确定方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及智能决策
，尤其涉及一种基于深度学习的客户标签确定方法、装置、设备及介质。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，特别是自然语音处理技术的快速发展，人机对话技术越来越受到各界人士的关注和研究，人机对话产品也如雨后春笋不断涌现。在客户服务
，人机对话系统能全年24小时无间歇的为客户提供咨询、销售等相关服务，能大量节省人力和成本支出，因此，为客户服务的智能客服机器人是最具商业价值、使用场景最多的人机对话产品之一。但由于现有人工智能技术的限制，现有的智能客服机器人虽然能低成本全天候地为客户提供服务，但无法为客户提供高质量的个性化服务。尤其是在需要推销产品的售前服务中，需要根据与客户的对话交流过程中对客户进行筛选，以提高产品的销售率。但在售前服务中，智能客服机器人一般根据简单的意向识别方法进行客户意向识别，根据意向识别结果进行机械应答，如关键字识别触发回应预先编辑的对应资料。该类方法对客户的意向识别不准确，只能回答较为少的问题且语句生硬，客户使用感觉差，...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的客户标签确定方法，其特征在于，包括：/n获取客户与机器人客服的对话内容；/n将所述对话内容输入预设多因子意向分类器，以获取所述预设多因子意向分类器输出的产品购买意向识别结果，所述预设多因子意向分类器根据多种客户标签的客户对话数据进行产品购买意向分类和对话语句意图分类训练获得的意向分类器，所述客户标签包括对产品有购买意向的高意向客户、拒绝所述产品的低意向客户和未对所述产品表态的中性客户；/n根据所述产品购买意向识别结果设置所述客户的客户标签，并根据所述客户的客户标签确定是否为所述客户提供人工服务；/n若为所述客户提供人工服务，则获取所述人工服务的结果和所...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的客户标签确定方法，其特征在于，包括：
获取客户与机器人客服的对话内容；
将所述对话内容输入预设多因子意向分类器，以获取所述预设多因子意向分类器输出的产品购买意向识别结果，所述预设多因子意向分类器根据多种客户标签的客户对话数据进行产品购买意向分类和对话语句意图分类训练获得的意向分类器，所述客户标签包括对产品有购买意向的高意向客户、拒绝所述产品的低意向客户和未对所述产品表态的中性客户；
根据所述产品购买意向识别结果设置所述客户的客户标签，并根据所述客户的客户标签确定是否为所述客户提供人工服务；
若为所述客户提供人工服务，则获取所述人工服务的结果和所述人工服务中所述客户的对话数据；
根据所述人工服务的结果更新所述客户的客户标签，并根据所述客户的对话数据更新所述预设多因子意向分类器。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的客户标签确定方法，其特征在于，所述根据所述产品购买意向识别结果设置所述客户的客户标签，包括：
确定所述产品购买意向识别结果是否为高购买意向；
若确定所述产品购买意向识别结果为所述高购买意向，则在对话过程中，确定所述预设多因子意向分类器输出所述高购买意向的次数是否大于预设次数；
若所述预设多因子意向分类器输出所述高购买意向的次数大于所述预设次数，则将所述客户的客户标签设为高意向客户。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的客户标签确定方法，其特征在于，所述根据所述客户的客户标签确定是否为所述客户提供人工服务，包括：
若所述客户的客户标签为高意向客户，则确定为所述客户提供所述人工服务。
4.如权利要求1所述的基于深度学习的客户标签确定方法，其特征在于，所述根据所述人工服务的结果更新所述客户的客户标签，包括：
根据所述人工服务的结果确定所述产品的交易是否达成；
若所述产品的交易未达成，则获取人工客服对所述客户的标注结果；
根据所述人工客服对所述客户的标注结果更新所述客户的客户标签。
5.如权利要求1-4任一项所述的基于深度学习的客户标签确定方法，其特征在于，所述预设多因子意向分类器通过如下方式获取：
获取不同客户标签的客户对话数据，所述客户标签包括所述高意向客户、所述低意向客户和所述中性客户；
将所述客户标签为高意向客户的客户对话数据作为正意向数据集；
将所述客户标签为低意向客户的客户对话数据作为负意向数据集；
将所述客户标签为中性客户的客户对话数据作为中性数据集；
将所述正意向数据集、所述负意向数据集和所述中性数据集的对话数据汇总为意图数据，并识别所述意图数据中每一话语句的意图，...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯翠琴，李剑锋，文彬，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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