客服语句质检方法及相关设备技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，提供一种客服语句质检方法及相关设备。所述客服语句质检方法利用动态记忆网络模型的输入单元编码客服语句样本的上下文语句样本，得到向量表示；利用问题单元编码客服语句样本，得到第一特征向量；通过记忆单元对向量表示和第一特征向量进行计算得到记忆特征；输入记忆特征至回答单元中进行识别得到客服语句样本的质检结果；根据客服语句样本的质检结果训练动态记忆网络模型；利用动态记忆网络模型根据待检测客服语句和待检测客服语句的上下文语句输出待检测客服语句的质检结果。本发明专利技术提升检测的准确率。本发明专利技术可适用于智慧政务等领域，从而可推动智慧城市的建设。同时，本发明专利技术还涉及区块链。

【技术实现步骤摘要】
客服语句质检方法及相关设备
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种客服语句质检方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
近年来自然语言处理是机器学习领域的一个重要分支，自然语言处理的很多问题可以转换为文本分类来处理，话术质检属于文本分类的范畴。在坐席与客户的接触交流过程中，坐席的话术会存在不礼貌、讲脏话的情形，导致与客户的交流受阻或者无法进行，影响客户的体验，所以需要对坐席的话术进行检测，传统的质检主要依赖于人工质检，覆盖面较窄，漏检情况较为严重。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种客服语句质检方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，其可以对客服的语句进行质量检测，减少漏检的情况发生，能够提升检测的准确率。本申请的第一方面提供一种客服语句质检方法，所述客服语句质检方法包括：获取客服语句样本、所述客服语句样本的质量标签和所述客服语句样本的上下文语句样本；利用动态记忆网络模型的输入单元编码所述客服语句样本的上下文语句样本，得到所述客服语句样本的上下文语句的向量表示，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种客服语句质检方法，其特征在于，所述客服语句质检方法包括：/n获取客服语句样本、所述客服语句样本的质量标签和所述客服语句样本的上下文语句样本；/n利用动态记忆网络模型的输入单元编码所述客服语句样本的上下文语句样本，得到所述客服语句样本的上下文语句的向量表示，所述动态记忆网络模型包括所述输入单元、问题单元、记忆单元和回答单元；/n利用所述问题单元编码所述客服语句样本，得到所述客服语句样本的第一特征向量；/n通过所述记忆单元对所述向量表示和所述第一特征向量进行计算得到记忆特征；/n输入所述记忆特征至所述回答单元中进行识别得到所述客服语句样本的质检结果；/n根据所述客服语句样本的质检结果和所述...

【技术特征摘要】
1.一种客服语句质检方法，其特征在于，所述客服语句质检方法包括：
获取客服语句样本、所述客服语句样本的质量标签和所述客服语句样本的上下文语句样本；
利用动态记忆网络模型的输入单元编码所述客服语句样本的上下文语句样本，得到所述客服语句样本的上下文语句的向量表示，所述动态记忆网络模型包括所述输入单元、问题单元、记忆单元和回答单元；
利用所述问题单元编码所述客服语句样本，得到所述客服语句样本的第一特征向量；
通过所述记忆单元对所述向量表示和所述第一特征向量进行计算得到记忆特征；
输入所述记忆特征至所述回答单元中进行识别得到所述客服语句样本的质检结果；
根据所述客服语句样本的质检结果和所述客服语句的质量标签通过反向传播训练所述动态记忆网络模型；
获取待检测客服语句和所述待检测客服语句的上下文语句；
利用所述动态记忆网络模型根据所述待检测客服语句和所述待检测客服语句的上下文语句输出所述待检测客服语句的质检结果。


2.如权利要求1所述的客服语句质检方法，其特征在于，所述输入单元是一个GRU神经网络，记为第一GRU神经网络，将所述第一GRU神经网络在时间步t的输入记为xt，在时间步t的前一时间步t-1的隐层状态记为ht-1，所述第一GRU神经网络中时间步t的隐层状态ht＝GRU′(xt，ht-1)的计算包括：
rt＝σ(Wr·xt+Ur·ht-1+br)，
zt＝σ(Wz·xt+Uz·ht-1+bz)，



ht＝(1-zt)⊙ht-1+zt⊙h′t，
其中，Wr、Wz、Wh和Ur、Uz、Uh表示权值矩阵，br、bz、bh表示偏置，⊙表示对应元素相乘运算符，σ和表示非线性激活函数。


3.如权利要求1所述的客服语句质检方法，其特征在于，所述通过所述记忆单元对所述向量表示和所述第一特征向量进行计算得到记忆特征包括：
对迭代次数i依次取2，...，I-1，I为预设正整数；
在时间步t，基于第i-1次迭代的中间记忆特征Mt，i-1、所述向量表示和所述第一特征向量计算控制门gt，i；
根据控制门gt，i计算第i次迭代的中间记忆特征Mt，i；
基于第i次迭代的中间记忆特征Mt，i、所述向量表示和所述第一特征向量计算控制门gt，i+1；
根据控制门gt，i+1计算第i+1次迭代的中间记忆特征Mt，i+1。


4.如权利要求1所述的客服语句质检方法，其特征在于，利用所述记忆单元根据所述向量表示和第二特征向量计算所述记忆特征：
对迭代次数i依次取2，...，I-1，I为预设正整数；
根据预设客服知识库获取所述客服语句样本的第i个近似样本；
利用所述问题单元编码所述第i个近似样本，得到所述客服语句样本的第二特征向量Ji；
在时间步t，基于第i-1次迭代的中间记忆特征Mt，i-1、所述向量表示和第二特征向量Ji计算控制门gt，i；
根据控制门gt，i计算第i次迭代的中间记忆特征Mt，i；
基于第i次迭代的中间记忆特征Mt，i、所述向量表示和所述第二特征向量计算控制门gt，i+1；
根据控制门gt，i+1计算第i+1次迭代的中间记忆特征Mt，i+1。


5.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐光飞，
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