一种基于大数据智能调解室的AI调处方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据智能调解室的AI调处方法，该AI调处方法包括：步骤1，对大数据智能调解室的软件系统中的各模型进行线下训练；步骤2，当诉求人进入大数据智能调解室时，自动识别录入；步骤3，当诉求人被接待落座时，服务器系统自动关联该诉求人的历史诉求记录信息并主动录像；步骤4，在接谈调解过程中，进行情绪自动识别、语音识别、情感波动分析，生成AI调处策略；步骤5，模型迭代优化。该AI调处方法根据以往案例或法律法规智能提供调解思路，减轻调解员的工作压力，提高调解效率。提高调解效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据智能调解室的AI调处方法


[0001]本专利技术涉及大数据智能调解研究领域，具体涉及一种基于大数据智能调解室的AI调处方法。

技术介绍

[0002]人们在生活中遇到私下难以解决的矛盾纠纷时常常会寻求相关部门的帮助，而目前大多数部门的调解系统操作复杂，且智能化程度低，调解过程需要调解员手动录入，并且调解时只能凭借调解员自身的调解经验与法律知识来给出建议，无法为诉求人提供高效便捷的服务。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大数据智能调解室的AI调处方法，可以提高道路破损检测的准确率，不需要设置检测的阈值，实时性高，安装位置选择多样化。技术方案如下：所述大数据智能调解室包括硬件系统与软件系统，其中硬件系统包括身份证读卡机、工作人员服务机、服务器系统；软件系统包括人脸识别模型、情绪识别模型、语音识别模型、情绪波动分析模型、情绪疏导策略，自动录像模块、自动文摘算法模块、智能推荐调处思路模块、数据库；所述工作人员服务机包括外置摄像头。
[0004]所述AI调处方法包括如下步骤：步骤1，对软件系统中的各模型进行线下训练；人脸识别模型：根据所有潜在的诉求人员底库做图像标注，训练出人脸识别模型并部署在外置摄像头内。
[0005]情绪识别模型：根据情绪种类和历史情绪记录做图像标注，训练出人员情绪识别模型并部署在外置摄像头内。
[0006]语音识别模型：根据地方历史方言语音和文字做音频标注，训练出地方特色的语音识别模型。
[0007]情绪波动分析模型：根据语音情感分析和文本情感分析训练出情绪波动分析模型，并时刻记录人员情绪。
[0008]情绪疏导策略：根据诉求内容所属类别领域、情绪种类和严重程度匹配对应情绪疏导策略，存入数据库内。
[0009]步骤2，当诉求人进入大数据智能调解室时，自动识别录入。
[0010]当诉求人进入大数据智能调解室时，通过外置摄像头内的人脸识别模型自动识别诉求人员，若识别出诉求人员，则在服务机上显示人员底库照片和人员相关信息，若未识别出诉求人，则认为是未知人员，摄像头自动拍照且缓存诉求人最清晰的1张照片，并语音提示诉求人：“请您刷身份证进行信息录入”；当诉求人在身份证读卡机刷取身份证后，身份证信息关联缓存的照片，一并传入服务器系统，并在工作人员服务机上显示诉求人照片和身
份信息，工作人员审核诉求人信息并确认。
[0011]步骤3，当诉求人被接待落座时，服务器系统自动关联该诉求人的历史诉求记录信息并主动录像。
[0012]步骤4，在接谈调解过程中，进行情绪自动识别、语音识别、情感波动分析，生成AI调处策略。
[0013]进行情绪自动识别，具体为：服务器系统根据情绪识别模型开始识别诉求人面部表情，自动识别和采集诉求人的情绪特征，有情感异常时则自动拍照入库并记录时间，工作人员确认后记录入库；同时系统调取出人员历史情绪记录，得到情绪指数后根据阈值在服务机上自动匹配显示情绪疏导策略，辅助工作人员及时对诉求人进行有效心理疏导。
[0014]进行语音识别，具体为：工作人员和诉求人交谈过程中，外置摄像头将采集的视频图像传输服务器系统的同时，服务器系统利用实时语音识别模型，根据数据库中已存在的调解员音色特征，判断出语音对话中调解员部分和诉求人部分，再利用语音转文字算法，将语音转为文字，转换完成后自动实时录入并在电脑呈现出文本对话内容记录，工作人员可手动修改文字内容，最终人工审核确认生成完整的诉求内容记录。
[0015]情感波动分析：根据文字对话内容调用情绪波动分析模型自动实时记录诉求人情绪波动情况，当识别到负面情绪时及时标红并识别内容对应主题，根据主题归属类别自动给出该类别下的对应情绪疏导策略，并在电脑端提醒工作人员及时对诉求人进行有效心理疏导和建议。
[0016]服务器系统依据对话记录中的诉求内容记录，基于LDA主题模型算法和系统语料库，对诉求内容记录调用自动文摘算法生成实时文摘，得到本次诉求人需要调解的主要原因及主要诉求；同时系统调取智能推荐调处思路模块，给工作人员自动推荐最相关的案例、相关法律法规、调解策略、处理意见，辅助工作人员生成AI调处策略；工作人员点击接待完成，录像结束。
[0017]步骤5，模型迭代优化；当天调解工作完成后，设定固定时间自动将当日接谈记录加入模型，对模型数据进行更新，提升模型准确率。
[0018]优选的，步骤1所述情绪种类包括：害怕、生气、哀伤、惊讶、开心、中性。
[0019]优选的，步骤2所述语音提示诉求人：“请您刷身份证进行信息录入”之后，若诉求人未带身份证，服务机支持手动录入，支持身份证和手机号有效性校验。
[0020]优选的，软件系统还包括模糊度判别算法模块，步骤2中通过外置摄像头内人脸识别模型自动识别出诉求人员时，外置摄像头实时根据其拍摄的视频图像中人像模糊度，调用模糊度判别算法来决定是否采录图片进行人脸识别，若不采录则对摄像头上、下、左、右进行方向自动调整及对镜头进行自动对焦。
[0021]优选的，步骤3具体为：工作人员对诉求人信息进行确认后，诉求人基本信息自动入库，服务器系统即刻对外置摄像头下达开始录像指令，外置摄像头开始录像，并将视频录像及语音传入服务器系统；同时系统自动关联诉求人历史所有诉求记录，按照时间倒序展示诉求轨迹线；工作人员可查看任意诉求明细，亦可选择某一诉求记录一键代入，避免重复诉求录入。
[0022]优选的，步骤4中所述根据主题归属类别自动给出该类别下的对应情绪疏导策略，
具体为：训练基础语料库：将所有现有案例内容用百度LAC分词，记所有词汇为vocabulary=[w1，w2，
……
w
v
]，v为词汇总数，所有可能主题为T=[t1，t2，
……
t
n
]，n为主题总数；所有典型疏导案例为D=[d1，d2，
……
d
m
]，m为文档总数；利用BERT训练出词汇和主题的分类模型model
wt
以及文档和主题的模型model
dt
；则计算得到每个词汇和每个文档的相似度：；其中，是由model
wt
计算出来的，是由model
dt
计算出来的；k∈{1,2，v}，i∈{1,2，m}，j∈{1,2，n}；记接谈调解过程中的对话内容为content，先用百度LAC对其分词，统计其包含的词汇数量，记为c，计算其与某个文档的综合相似度：推出最大的前3个文档，即疏导案例，作为情绪疏导策略供工作人员参考。
[0023]优选的，步骤4中所述系统调取智能推荐调处思路模块，给工作人员自动推荐最相关的案例、相关法律法规、调解策略、处理意见，具体实现如下：先把诉求内容记录中的诉求原因和目的利用LAC分词得到词向量，然后用词向量检索调用elastic search计算得到文档相似度得分score，然后转化为文本相似度s，根据相似本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据智能调解室的AI调处方法，其特征在于，所述大数据智能调解室包括硬件系统与软件系统，其中硬件系统包括身份证读卡机、工作人员服务机、服务器系统；软件系统包括人脸识别模型、情绪识别模型、语音识别模型、情绪波动分析模型、情绪疏导策略，自动录像模块、自动文摘算法模块、智能推荐调处思路模块、数据库；所述工作人员服务机包括外置摄像头；所述AI调处方法包括如下步骤：步骤1，对软件系统中的各模型进行线下训练；人脸识别模型：根据所有潜在的诉求人员底库做图像标注，训练出人脸识别模型并部署在外置摄像头内；情绪识别模型：根据情绪种类和历史情绪记录做图像标注，训练出人员情绪识别模型并部署在外置摄像头内；语音识别模型：根据地方历史方言语音和文字做音频标注，训练出地方特色的语音识别模型；情绪波动分析模型：根据语音情感分析和文本情感分析训练出情绪波动分析模型，并时刻记录人员情绪；情绪疏导策略：根据诉求内容所属类别领域、情绪种类和严重程度匹配对应情绪疏导策略，存入数据库内；步骤2，当诉求人进入大数据智能调解室时，自动识别录入；当诉求人进入大数据智能调解室时，通过外置摄像头内的人脸识别模型自动识别诉求人员，若识别出诉求人员，则在服务机上显示人员底库照片和人员相关信息，若未识别出诉求人，则认为是未知人员，摄像头自动拍照且缓存诉求人最清晰的1张照片，并语音提示诉求人：“请您刷身份证进行信息录入”；当诉求人在身份证读卡机刷取身份证后，身份证信息关联缓存的照片，一并传入服务器系统，并在工作人员服务机上显示诉求人照片和身份信息，工作人员审核诉求人信息并确认；步骤3，当诉求人被接待落座时，服务器系统自动关联该诉求人的历史诉求记录信息并主动录像；步骤4，在接谈调解过程中，进行情绪自动识别、语音识别、情感波动分析，生成AI调处策略；进行情绪自动识别，具体为：服务器系统根据情绪识别模型开始识别诉求人面部表情，自动识别和采集诉求人的情绪特征，有情感异常时则自动拍照入库并记录时间，工作人员确认后记录入库；同时系统调取出人员历史情绪记录，得到情绪指数后根据阈值在服务机上自动匹配显示情绪疏导策略，辅助工作人员及时对诉求人进行有效心理疏导；进行语音识别，具体为：工作人员和诉求人交谈过程中，外置摄像头将采集的视频图像传输服务器系统的同时，服务器系统利用实时语音识别模型，根据数据库中已存在的调解员音色特征，判断出语音对话中调解员部分和诉求人部分，再利用语音转文字算法，将语音转为文字，转换完成后自动实时录入并在电脑呈现出文本对话内容记录，工作人员可手动修改文字内容，最终人工审核确认生成完整的诉求内容记录；情感波动分析：根据文字对话内容调用情绪波动分析模型自动实时记录诉求人情绪波动情况，当识别到负面情绪时及时标红并识别内容对应主题，根据主题归属类别自动给出
该类别下的对应情绪疏导策略，并在电脑端提醒工作人员及时对诉求人进行有效心理疏导和建议；服务器系统依据对话记录中的诉求内容记录，基于LDA主题模型算法和系统语料库，对诉求内容记录调用自动文摘算法生成实时文摘，得到本次诉求人需要调解的主要原因及主要诉求；同时系统调取智能推荐调处思路模块，给工作人员自动推荐最相关的案例、相关法律法规、调解策略、处理意见，辅助工作人员生成AI调处策略；工作人员点击接待完成，录像结束；步骤5，模型迭代优化；当天调解工作完成后，设定固定时间自动将当日接谈记录加入模型，对模型数据进行更新，提升模型准确率。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能调解室的AI调处方法，其特征在于，步骤1所述情绪种类包括：害怕、生气、哀伤、惊讶、开心、中性。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据智能调解室的AI调处方法，其特征在于，步骤2所述语音提示诉求人：“请您刷身份证进...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊林海，谢霄鹏，周金明，
申请(专利权)人：南京视察者智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：