客服匹配方法及相关设备组成比例

本申请涉及人工智能领域，公开了一种客服匹配方法及相关设备，该方法包括：获取目标用户的客服记录数据，客服记录数据包括在为目标客户提供多次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录；由深度学习模型根据同一次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录进行匹配度参数预测，得到所对应客服服务的匹配度参数，匹配度参数用于指示目标用户与提供所对应客服服务的客服之间的匹配度；根据在多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配目标用户的目标客服。本方案可以保证在客服服务过程中目标用户与目标客服之间的匹配度，可以提高客服服务效率和通信资源的利用率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
客服匹配方法及相关设备


[0001]本申请涉及人工智能
，更具体地，涉及一种客服匹配方法及相关设备。

技术介绍

[0002]相关技术中，一般是在用户发起客服服务请求后，客服系统随机选取一当前可提供客服服务的客服为用户提供客服服务，在该种情况下，由于是随机进行客服选取，出现客服与用户不匹配的情况较多，客服与用户不匹配例如用户的问题客服无法解决，在该种情况下，为了保证客服服务效果，需要进行二次客服分配。由于二次进行客服分配花费的时间较长，同时用户等待客服服务的时间也长，一方面客服服务效率低，另一方面由于用户在等待期间也需要占用通信资源，导致客服系统中通信资源的利用效率低。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提出了一种客服匹配方法及相关设备，以解决现有技术中所存在因随机分配客服所导致客服服务效率低和通信资源的利用效率低的问题。
[0004]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种客服匹配方法，该方法包括：获取目标用户的客服记录数据，所述客服记录数据包括在为所述目标客户提供多次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录，所述第一文本记录是将一次客服服务中的用户会话内容进行组合得到的；所述第二文本记录是将一次客服服务中的客服会话内容进行组合得到的；由深度学习模型根据同一次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录进行匹配度参数预测，得到所对应客服服务的匹配度参数，所述匹配度参数用于指示所述目标用户与提供所对应客服服务的客服之间的匹配度；所述深度学习模型是根据训练数据进行模型训练确定的，所述训练数据包括多次历史客服服务中的第一文本记录、第二文本记录和所述历史客服服务对应的标签，所述标签用于指示用户针对提供所述历史客服服务的客服的满意度；根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客服。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种客服匹配装置，所述装置包括：客服记录数据获取模块，用于获取目标用户的客服记录数据，所述客服记录数据包括在为所述目标客户提供多次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录，所述第一文本记录是将一次客服服务中的用户会话内容进行组合得到的；所述第二文本记录是将一次客服服务中的客服会话内容进行组合得到的。匹配度参数计算模块，用于由深度学习模型根据同一次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录进行匹配度参数预测，得到所对应客服服务的匹配度参数，所述匹配度参数用于指示所述目标用户与提供所对应客服服务的客服之间的匹配度；所述深度学习模型是根据训练数据进行模型训练确定的，所述训练数据包括多次历史客服服务中的第一文本记录、第二文本记录和所述历史客服服务对应的标签，所述标签用于指示用户针对提供所述历史客服服务的客服的满意度；目标客服确定模块，用于根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客
服。
[0006]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述深度学习模型包括用户模型、客服模型和分类层；该客服匹配装置还包括：第一用户特征向量生成模块，用于由所述用户模型根据所述历史客服服务中的第一文本记录，生成所述历史客服服务中的第一用户特征向量；以及第一客服特征向量生成模块，用于由所述客服模型根据所述历史客服服务中的第二文本记录，生成所述历史客服服务中的第一客服特征向量；预测计算模块，用于由所述分类层根据同一次历史客服服务中的第一用户特征向量和第一客服特征向量预测得到所对应历史客服服务的匹配度参数；调整模块，用于若所述匹配度参数所指示的满意度与所述历史客服服务对应的标签所指示的满意度不符，则调整所述深度学习模型的参数，直至调整参数后重新预测得到的匹配度参数所指示的满意度与所述历史客服服务对应的标签所指示的满意度相符。
[0007]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，目标客服确定模块包括：匹配度参数获取单元，用于获取所述目标用户与每一客服在各次客服服务中的匹配度参数；综合匹配度确定单元，用于根据所述目标用户与每一客服在各次客服服务中的匹配度参数，计算得到所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度；筛选单元，用于根据所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度进行客服筛选，将筛选出的客服作为所述目标用户的目标客服。
[0008]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，筛选单元进一步被配置为：从多个客服中筛选出综合匹配度不低于设定阈值的客服作为所述目标用户的目标客服；或者在客服排序中筛选出位于前设定数量的客服作为所述目标用户的目标客服，所述客服排序是按照所述目标用户与客服之间的综合匹配度由大到小的顺序对多个客服进行排序得到的。
[0009]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，客服匹配装置还包括：会话建立模块，用于若接收到所述目标用户发起的客服服务请求，则建立所述目标用户与所述目标客服之间的会话，以使所述目标客服为所述目标用户提供客服服务。
[0010]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述匹配所述目标用户的目标客服包括多个；客服匹配装置还包括：客服状态信息获取模块，用于若接收到所述目标用户发起的客服服务请求，获取多个所述目标客服的客服状态信息；确定模块，用于根据多个所述目标客服的客服状态信息，确定当前可以提供客服服务的目标客服；选取模块，用于从所述当前可以提供客服服务的目标客服中选取一目标客服；所述会话建立模块，进一步被配置为：建立所述目标用户与所选取的目标客服之间的会话。
[0011]在本申请的一些实施例中，基于前述方案，客服匹配装置还包括：满意度反馈信息获取模块，用于在所述目标用户与所述目标客服之间的会话结束后，获取所述目标用户针对所述目标客服本次所提供客服服务的满意度反馈信息；标签确定模块，用于根据所述满意度反馈信息确定所述目标客服本次为所述目标用户所提供客服服务的标签；更新训练模块，用于通过所述目标客服本次为所述目标用户所提供客服服务的标签、所述目标客服本次为所述目标用户所提供客服服务中的第一文本记录和第二文本记录，对所述深度学习模型进行更新训练。
[0012]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如上所述客服匹配方法。
[0013]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被处理器执行时，实现如上所述客服匹配方法。
[0014]本申请的方案中，通过多次历史客服服务中的第一文本记录、第二文本记录和所述历史客服服务对应的标签来对深度学习模型进行训练，该深度学习模型可以学习到指示不同满意的客服服务中第一文本记录与第二文本记录的特征，从而，训练后的深度学习模型针对满意度越高的客服服务中的第一文本记录和第二文本记录所预测得到的匹配度参数所指示的匹配程度越高，反之，所预测得到匹配度参数所指示的匹配度参数所指示的匹配程度越低。
[0015]在此基础上，由该训练后的深度学习模型根据为目标用户所提供多次客服服务中的第一文本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种客服匹配方法，其特征在于，包括：获取目标用户的客服记录数据，所述客服记录数据包括在为所述目标客户提供多次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录，所述第一文本记录是将一次客服服务中的用户会话内容进行组合得到的；所述第二文本记录是将一次客服服务中的客服会话内容进行组合得到的；由深度学习模型根据同一次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录进行匹配度参数预测，得到所对应客服服务的匹配度参数，所述匹配度参数用于指示所述目标用户与提供所对应客服服务的客服之间的匹配度；所述深度学习模型是根据训练数据进行模型训练确定的，所述训练数据包括多次历史客服服务中的第一文本记录、第二文本记录和所述历史客服服务对应的标签，所述标签用于指示用户针对提供所述历史客服服务的客服的满意度；根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客服。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型包括用户模型、客服模型和分类层；所述方法还包括：由所述用户模型根据所述历史客服服务中的第一文本记录，生成所述历史客服服务中的第一用户特征向量；以及由所述客服模型根据所述历史客服服务中的第二文本记录，生成所述历史客服服务中的第一客服特征向量；由所述分类层根据同一次历史客服服务中的第一用户特征向量和第一客服特征向量预测得到所对应历史客服服务的匹配度参数；若所述匹配度参数所指示的满意度与所述历史客服服务对应的标签所指示的满意度不符，则调整所述深度学习模型的参数，直至调整参数后重新预测得到的匹配度参数所指示的满意度与所述历史客服服务对应的标签所指示的满意度相符。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客服，包括：获取所述目标用户与每一客服在各次客服服务中的匹配度参数；根据所述目标用户与每一客服在各次客服服务中的匹配度参数，计算得到所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度；根据所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度进行客服筛选，将筛选出的客服作为所述目标用户的目标客服。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度进行客服筛选，将筛选出的客服作为所述目标用户的目标客服，包括：从多个客服中筛选出综合匹配度不低于设定阈值的客服作为所述目标用户的目标客服；或者在客服排序中筛选出位于前设定数量的客服作为所述目标用户的目标客服，所述客服排序是按照所述目标用户与客服之间的综合匹配度由大到小的顺序对多个客服进行排序得到的。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：周柳阳，蒋林林，
申请(专利权)人：深圳市一号互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：