一种人机会话终止时机自动检测系统及其检测方法技术方案

本发明专利技术属于信息技术领域，尤其涉及一种人机会话终止时机自动检测系统及其检测方法，用于检测当前的人机对话是否需要终止，该系统包括底层服务、业务应用层和用户配置，所述底层服务使用Linux服务器，该服务器部署于阿里云、腾讯云、AWS或者Azure；所述业务应用层包括关键词定义、白名单设置、黑名单设置、套路定义、模型参数设置；所述用户配置为访问设备。本发明专利技术可以面向多场景，在用户满意度下降或者用户产生不满情绪的时候，直接将当前对话转交给人工进行承接，不再使用机器人进行承接，从而提高整个系统的用户满意度，降低由于机器人无法满足用户诉求导致的用户体验下降的概率，从而对机器人的推广和使用提供更好的保障。对机器人的推广和使用提供更好的保障。对机器人的推广和使用提供更好的保障。

【技术实现步骤摘要】
一种人机会话终止时机自动检测系统及其检测方法


[0001]本专利技术属于信息
，尤其涉及一种人机会话终止时机自动检测系统及其检测方法。

技术介绍

[0002]随着AI技术的普及和发展，AI机器人在人工客服、自动问答、外呼等众多领域都有着很普遍的应用，用户在进行相关咨询或对话的时候往往先面对的是一个机器人，但由于当前技术的局限性，机器人的回答往往不能很好的满足用户的诉求，甚至回答引发用户的不满。例如在电商场景，用户在质量咨询或投诉的阶段，由于商家和平台为了减少人力成本往往使用机器人来承担相关咨询和处理，当机器人的回答引发用户不满的时候会进一步加大用户的不满，导致用户的投诉升级。所以在使用机器人承接相关的咨询和对话的场景下，对于识别机器人如何适当退出当前对话并将当前对话转交给真正的人来进行沟通就显得十分必要。现有方案都是基于用户主动选择人工客服的方式进行人工切换，不支持自动进行人工切换；面向行业和场景过度定制化，无法满足多场景。

技术实现思路

[0003]本专利技术为了解决上述现有技术中存在的缺陷和不足，提供了一种在用户满意度下降或者用户产生不满情绪的时候，直接将当前对话转交给人工进行承接，不再使用机器人进行承接，从而提高整个系统的用户满意度，降低由于机器人无法满足用户诉求导致的用户体验下降的概率，从而对机器人的推广和使用提供更好保障的面向多场景的人机会话终止时机自动检测系统及其检测方法。
[0004]本专利技术的技术方案：一种人机会话终止时机自动检测系统，用于检测当前的人机对话是否需要终止，该系统包括底层服务、业务应用层和用户配置，
[0005]所述底层服务使用Linux服务器，该服务器部署于阿里云、腾讯云、AWS或者Azure；
[0006]所述业务应用层包括关键词定义、白名单设置、黑名单设置、套路定义、模型参数设置；
[0007]所述用户配置为访问设备。
[0008]优选地，所述关键词定义，通过定义关键词来告知系统符合相关的关键词的组合是需要进行终止的，无需进行后续继续判断。
[0009]优选地，所述名单设置：通过黑名单和白名单设置系统可以针对相关的词语进行跳过或者直接返回的处理，加速处理效率和快速规避模型和关键词无法处理的场景。
[0010]优选地，所述套路定义：直接定义哪些模式的对话需要直接终结，无需模型进一步处理。
[0011]优选地，所述模型参数定义：定义模型的相关阈值，来调节模型的敏感度。
[0012]优选地，所述底层服务包括定时服务ScheduleX、OSS、阿里云EDAS、ECS服务、阿里云RDS
‑
Mysql、阿里云Redis、阿里云消息服务、Memcache、RabbitMQ、BERT和TensorFlow。
[0013]优选地，所述用户配置和业务应用层之间采用负载均衡，CDN加速；所述访问设备包括PAD、手机、台式电脑和笔记本电脑。
[0014]优选地，所述算法模型服务使用TensorFlow或者Caffee。
[0015]一种人机会话终止时机自动检测系统的检测方法，步骤如下：通过底层服务架构SAAS平台，并基于所述SAAS平台构建作为业务应用层的系统子模块；在SAAS平台上搭建高可用服务环境，使所述系统子模块能保证快速稳定，高容错的持续服务性。
[0016]一种人机会话终止时机自动检测系统的检测方法，具体过程如下：开始名单匹配，如命中黑名单，则返回终止并结束，如未命中黑名单，则继续名单匹配；如命中白名单，则跳过关键词组合匹配，返回不终止并结束；如未命中白名单，则进行关键词组合匹配，如命中规则，则返回终止并结束，如未命中规则，则进行套路匹配，如命中套路，则返回终止并结束，如未命中套路，则进行模型匹配，最后自行选择是否终止，如选择终止，则返回终止并结束，如选择不终止，则返回不终止并结束。
[0017]本专利技术的有益效果如下：
[0018]1、SAAS云端架构，大大提升的系统的运行效率、维护效率和弹性成长空间。解决传统企业软件本地部署造成的水平扩展和维护的复杂度，降低用户使用成本，用户使用无感知；
[0019]2、支持自定义套路，支持用户自定义套路来识别应该在何种情况下终止，从而方便系统处理模型无法处理的复杂逻辑场景；
[0020]3、支持名单和词典机制，通过自定义词典和自定义组合的方式方便针对固定模式的识别；通过名单机制解决误伤、错放等场景，进一步提升灵活性；
[0021]4、自学习机制，系统会通过模型定期训练更新，模式自动添加的方式来自我更新，进一步提升准确率。
附图说明
[0022]图1为本专利技术的系统架构图；
[0023]图2为本专利技术的方法流程图。
具体实施方式
[0024]下面结合附图对本专利技术作进一步详细的说明，但并不是对本专利技术保护范围的限制。
[0025]如图1所示，一种人机会话终止时机自动检测系统，用于检测当前的人机对话是否需要终止，该系统包括底层服务、业务应用层和用户配置，
[0026]所述底层服务使用Linux服务器，该服务器部署于阿里云；
[0027]所述业务应用层包括关键词定义、白名单设置、黑名单设置、套路定义、模型参数设置；
[0028]所述用户配置为访问设备。
[0029]所述关键词定义，通过定义关键词来告知系统符合相关的关键词的组合是需要进行终止的，无需进行后续继续判断。
[0030]所述名单设置:通过黑名单和白名单设置系统可以针对相关的词语进行跳过或者
直接返回的处理，加速处理效率和快速规避模型和关键词无法处理的场景。
[0031]所述套路定义:直接定义哪些模式的对话需要直接终结，无需模型进一步处理。
[0032]所述模型参数定义:定义模型的相关阈值，来调节模型的敏感度。
[0033]所述底层服务包括定时服务ScheduleX、OSS、阿里云EDAS、ECS服务器、阿里云RDS
‑
Mysql、阿里云Redis、阿里云消息服务、Memcache、RabbitMQ、BERT和TensorFlow。
[0034]所述用户配置和业务应用层之间采用负载均衡，CDN加速；所述访问设备包括PAD、手机、台式电脑和笔记本电脑。
[0035]一种人机会话终止时机自动检测系统的检测方法，步骤如下：通过底层服务架构SAAS平台，并基于所述SAAS平台构建作为业务应用层的系统子模块；在SAAS平台上搭建高可用服务环境，使所述系统子模块能保证快速稳定，高容错的持续服务性。
[0036]如图2所示，该检测方法具体过程如下：开始名单匹配，如命中黑名单，则返回终止并结束，如未命中黑名单，则继续名单匹配；如命中白名单，则跳过关键词组合匹配，返回不终止并结束；如未命中白名单，则进行关键词组合匹配，如命中规则，则返回终止并结束，如未命中规则，则进行套路匹配，如命中套路，则返回终止并结束，如未命中套路，则进行模型匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人机会话终止时机自动检测系统，其特征在于：用于检测当前的人机对话是否需要终止，该系统包括底层服务、业务应用层和用户配置，所述底层服务使用Linux服务器，该服务器部署于阿里云、腾讯云、AWS或者Azure；所述业务应用层包括关键词定义、白名单设置、黑名单设置、套路定义、模型参数设置；所述用户配置为访问设备。2.根据权利要求1所述的一种人机会话终止时机自动检测系统，其特征在于：所述关键词定义，通过定义关键词来告知系统符合相关的关键词的组合是需要进行终止的，无需进行后续继续判断。3.根据权利要求1所述的一种人机会话终止时机自动检测系统，其特征在于：所述名单设置:通过黑名单和白名单设置系统可以针对相关的词语进行跳过或者直接返回的处理，加速处理效率和快速规避模型和关键词无法处理的场景。4.根据权利要求1所述的一种人机会话终止时机自动检测系统，其特征在于：所述套路定义:直接定义哪些模式的对话需要直接终结，无需模型进一步处理。5.根据权利要求1所述的一种人机会话终止时机自动检测系统，其特征在于：所述模型参数定义:定义模型的相关阈值，来调节模型的敏感度。6.根据权利要求1所述的一种人机会话终止时机自动检测系统，其特征在于：所述底层服务包括定时服务ScheduleX、OSS、阿里云EDAS、ECS服务器、阿里云RDS
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【专利技术属性】
技术研发人员：薛亮，
申请(专利权)人：杭州百聆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：