客服质量评分方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种客服质量评分方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从已有的客服音视频文件的音频数据中识别目标情感的语气情感概率，从客服音视频文件的视频数据中识别目标情感的表情情感概率，获取目标情感对应的预设最大扣分值，根据语气情感概率、表情情感概率和预设最大扣分值，确定目标情感的扣分分数。上述方法从音频和视频两个角度进行情感分析，实现音视频数据的解耦和情感分析判断的领域专业化，提高情感判断的准确度，并且，能够有效检测说话者的说话态度及情绪状态，丰富评分维度，提高评分准确度。

Customer service quality scoring methods, devices, computer equipment and storage media

【技术实现步骤摘要】
客服质量评分方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及情感分析
，特别是涉及一种客服质量评分方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着人工智能技术的发展，出现了情感分析(或情感识别)技术。现如今，情感分析技术已在多个领域得到广泛应用。基于情感分析，进而实现产品的准确的用户定位和营销，也受到大家的青睐。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣，进而进行产品的情感包装，以实现产品各项经营目标。目前，现有的用户情感分析技术，大多是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，主要是对文本建立分类模型或通过极性词匹配度计算情感得分，从而判断说话者的态度是积极还是消极。然而，现有的对文本的情感建模，分析维度比较单一，对于客服质量评价这类有专业细分的领域，分析的业务话术中包含大量的中性词及专业词汇，使得情感判断的准确率较低，且判断结果无法反映用户的真实情绪本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客服质量评分方法，其特征在于，所述方法包括：/n从已有的客服音视频文件的音频数据中识别目标情感的语气情感概率；/n从所述客服音视频文件的视频数据中识别所述目标情感的表情情感概率；/n获取所述目标情感对应的预设最大扣分值；/n根据所述语气情感概率、所述表情情感概率和所述预设最大扣分值，确定所述目标情感的扣分分数。/n

【技术特征摘要】
1.一种客服质量评分方法，其特征在于，所述方法包括：
从已有的客服音视频文件的音频数据中识别目标情感的语气情感概率；
从所述客服音视频文件的视频数据中识别所述目标情感的表情情感概率；
获取所述目标情感对应的预设最大扣分值；
根据所述语气情感概率、所述表情情感概率和所述预设最大扣分值，确定所述目标情感的扣分分数。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从已有的客服音视频文件的音频数据中识别目标情感的语气情感概率，包括：
将所述音频数据进行切片处理，得到音频切片，所述音频切片的长度与预训练语气情感识别模型的样本数据一致，以使不同长度的音频数据能够适用于所述预训练语气情感识别模型；
根据所述预训练语气情感识别模型计算所述音频切片对应的语气情感概率。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预训练语气情感识别模型计算所述音频切片对应的语气情感概率，包括：
获取所述音频切片的音频特征向量，将所述音频特征向量输入至已训练的基于LSTM神经网络的语气情感分析模型进行语气情感分析，得到所述音频切片对应的语气情感概率。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述客服音视频文件的视频数据中识别所述目标情感的表情情感概率，包括：
通过人脸识别模块识别所述视频数据的每一个帧图像中是否包含人脸图像；
若是，则根据预训练表情情感识别模型计算所述帧图像对应的所述表情情感概率。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据预训练表情情感识别模型计算所述帧图像对应的所述表情情感概率，包括：
将所述帧图像输入至基于Xception神经网络的表情情感识别模型进行表情情感分析，得到所述帧图像对应的表情情感概率。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐文军，贾晓谦，宋子岳，王冉，
申请(专利权)人：北京文思海辉金信软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11