一种服务评价方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种服务评价方法、系统、装置及存储介质。所述方法包括：获取与服务相关的对话数据；所述对话数据来自服务请求方和/或服务提供方；利用自动评价模型处理所述对话数据，估算所述服务请求方的预估服务评价结果；所述自动评价模型为机器学习模型；比较实时服务评价结果与预估服务评价结果，基于比较结果对所述自动评价模型进行优化；以及利用优化后的自动评价模型处理所述对话数据，得到服务评价结果。本申请采用优化后的自动评价模型得到服务评价结果，可以提升服务评价效果的精准度，更好地实现对服务提供方服务质量的监督，继而提升服务质量。

【技术实现步骤摘要】
一种服务评价方法、系统、装置及存储介质
本申请涉及服务质量评价领域，尤其涉及一种服务评价方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
随着大众消费水平的提高及对生活质量的追求，衣食住行多方面的市场服务种类也越来越多。消费者对服务质量的评价对于提升服务行业的服务质量有着直接且关键的影响。因此，有必要提供一种服务评价方法，以更准确的方式对服务质量进行自动评价，从而有效遏制服务质量稂莠不齐、损害消费者权益的现象。
技术实现思路
本申请实施例之一提供一种服务评价方法。所述服务评价方法包括：获取与服务相关的对话数据；所述对话数据来自服务请求方和/或服务提供方；利用自动评价模型处理所述对话数据，估算所述服务请求方的预估服务评价结果；所述自动评价模型为机器学习模型；获取服务请求方反馈的与所述对话数据相关的实时服务评价结果，比较所述实时服务评价结果与所述预估服务评价结果，基于比较结果对所述自动评价模型进行优化；以及利用优化后的自动评价模型处理所述对话数据，得到服务评价结果。本申请实施例之一提供一种服务评价系统，包括：数据获取模块，用于获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种服务评价方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取与服务相关的对话数据；所述对话数据来自服务请求方和/或服务提供方；/n利用自动评价模型处理所述对话数据，估算所述服务请求方的预估服务评价结果；所述自动评价模型为机器学习模型；/n获取服务请求方反馈的与所述对话数据相关的实时服务评价结果，比较所述实时服务评价结果与所述预估服务评价结果，基于比较结果对所述自动评价模型进行优化；以及/n利用优化后的自动评价模型处理所述对话数据，得到服务评价结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种服务评价方法，其特征在于，所述方法包括：
获取与服务相关的对话数据；所述对话数据来自服务请求方和/或服务提供方；
利用自动评价模型处理所述对话数据，估算所述服务请求方的预估服务评价结果；所述自动评价模型为机器学习模型；
获取服务请求方反馈的与所述对话数据相关的实时服务评价结果，比较所述实时服务评价结果与所述预估服务评价结果，基于比较结果对所述自动评价模型进行优化；以及
利用优化后的自动评价模型处理所述对话数据，得到服务评价结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自动评价模型通过以下方法获取：
获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括与历史服务相关的历史对话数据，以及历史服务请求方反馈的实际服务评价结果；
利用第一训练样本集训练初始机器学习模型获得所述自动评价模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对话数据包括至少一条语句；在利用自动评价模型处理所述对话数据前，还包括对所述对话数据中的至少一条语句进行分词处理。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述自动评价模型包括结构化表达网络以及分类网络；
所述利用自动评价模型处理所述对话数据，估算所述服务请求方的预估服务评价结果包括：
对于对话数据中的至少一条语句：
所述结构化表达网络对语句中的分词进行处理，获得处理结果；
所述分类网络基于所述对话数据中的至少一条语句中的分词的处理结果确定该对话数据的预估服务评价结果。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述自动评价模型还包括策略网络；
所述结构化表达网络对语句中的分词进行处理，获得处理结果还包括：
基于当前分词以及与前一分词处理结果相关的运算结果确定当前分词的处理结果；其中，所述与前一分词处理结果相关的运算结果为...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋振秋，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11