本申请提供了一种坐席话术的推荐方法，可用于人工智能技术领域，包括：获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本；根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内；在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库；在监测到对答话术的出现频次大于N次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内。通过对坐席和客户的对话语音进行分析后产出推荐话术，再将坐席是否使用推荐话术形成反馈信息，实时更新话术数据库以跟随时代潮流，使话术推荐功能更有实用价值。话术推荐功能更有实用价值。话术推荐功能更有实用价值。
【技术实现步骤摘要】
坐席话术的推荐方法、装置、设备和介质
[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种坐席话术的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
[0002]远程呼叫中心是服务行业的重要组成部分，提供销售、咨询、售后等服务。为提呼叫中心的服务质量，针对通用业务或场景会为坐席提供对应的推荐话术。实时推荐话术功能，能够根据坐席和客户的对话推送话术，可以降低坐席培训成本，提高工作效率，进一步提升客户满意度。目前时代发展较快，很多推荐话术不再适用，现有坐席话术推荐缺少反馈机制，不具备对推荐的话术内容是否正确进行分析的功能，当有更优的话术时也无法及时更新。
技术实现思路
[0003]本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
[0004]例如，本申请提出一种带有反馈机制的坐席话术的推荐方法，旨在对现有推荐话术进行分析，并筛选出优质话术，并及时替换掉不合适的话术。
[0005]为了达到上述目的，本申请第一方面提供了坐席话术的推荐方法，包括：
[0006]获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本；
[0007]根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；
[0008]在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内；
[0009]在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库；
[0010]在监测到对答话术的出现频次大于N次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，N为正整数。
[0011]根据本申请的推荐方法，通过对坐席和客户的对话语音进行分析后产出推荐话术，然后对坐席是否使用推荐话术形成反馈信息，将存在可以收集到的话术数据库以外的优质新话术以配对组的方式存入话术数据库内，实时更新话术数据库以跟随时代潮流，使话术推荐功能更有实用价值。
[0012]进一步地，监测到对答话术的频次大于N次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，包括：
[0013]查看备用话术库内的所有的预存语句，预存语句内包括与对答话术相同或相似的语句；
[0014]利用语义相似度模型与预存语句逐一进行匹配；
[0015]筛选出与对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数；
[0016]在出现次数大于N次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内。
[0017]进一步地，筛选出与对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数，包括：
[0018]设定第一阈值，并放入语义相似度模型内；
[0019]若匹配度高于第一阈值，记录为出现。
[0020]进一步地，对话语音内包括坐席语句和客户意图，分别由语义相似度模型和意图识别模型识别出，
[0021]其中，在坐席语句和客户意图确定时，对应的推荐话术唯一。
[0022]进一步地，所述方法还包括：
[0023]在对答话术已被录入在话术数据库内时，提取对答话术对应的坐席语句和客户意图；
[0024]将文本标注上坐席语句和客户意图的标签，并作为训练数据放入语义相似度模型和意图识别模型内更新模型。
[0025]进一步地，对话语音内的坐席语句由语义相似度模型识别出，方法包括：
[0026]将文本输入语义相似度模型，利用第一算法在话术数据库内找到相同或相似的M条语句；
[0027]利用第二算法将M条语句进行语义分析，找到最为相似的语句作为坐席语句输出。
[0028]进一步地，第一算法包括但不限于关键词匹配、BM25、SDM；第二算法包括但不限于RE2、SBERT、SimCSE。
[0029]进一步地，对话语音内的客户意图由意图识别模型识别出，方法包括：
[0030]将文本输入意图识别模型进行意图归类打分，意图识别模型预先设定有第二阈值；
[0031]若有多个意图的分数高于第二阈值时，分数最高的意图作为客户意图；
[0032]若有且仅有一个意图的分数高于第二阈值时，意图作为客户意图；
[0033]若所有意图的分数均低于第二阈值时，客户意图为空集，
[0034]其中，意图包括但不限于肯定、否定、在忙、自己办理。
[0035]本申请第二方面提供了一种坐席话术的推荐装置，包括：语音获取转写模块，语音获取转写模块用于：获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本；话术推荐模块，话术推荐模块用于：根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；查看模块，查看模块用于：在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内；备用话术库模块，备用话术库模块用于：在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库；以及话术数据库补充模块，话术数据库补充模块用于：在监测到对答话术的出现频次大于N次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，N为正整数。
[0036]本申请的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述推荐方法。
[0037]本申请的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述推荐方法。
[0038]本申请的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述推荐方法。
附图说明
[0039]通过以下参照附图对本申请实施例的描述，本申请的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0040]图1示意性示出了根据本申请实施例的坐席话术推荐方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图；
[0041]图2示意性示出了根据本申请实施例坐席话术推荐方法的流程图；
[0042]图3示意性的示出了对话文本以及推荐话术的示意图；
[0043]图4意性示出了根据本申请实施例判断新对答话术是否为优质话术的流程图；
[0044]图5意性示出了根据本申请实施例更新模型的流程图；
[0045]图6意性示出了根据本申请实施例语义相似度模型的使用流程图；
[0046]图7意性示出了根据本申请实施例意图识别模型的使用流程图；
[0047]图8示意性示出了根据本申请实施例话术数据库的建立形式；
[0048]图9示意性示出了根据本申请实施例坐席话术推荐装置的结构框图；
[0049]图10示意性示出了根据本申请实施例坐席话术推荐装置的使用流程图；以及
[0050]图11示意性示出了根据本申请实施例的适于实现坐席话术推荐方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
[0051]以下，将参照附图来描述本申请的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本申请的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种坐席话术的推荐方法，其特征在于，包括：获取坐席与客户之间的对话语音，并将所述对话语音转换为文本；根据所述文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看所述对答话术是否已被录入在所述话术数据库内；在所述对答话术未被录入在所述话术数据库内时，将所述对答话术放入备用话术库；在监测到所述对答话术的出现频次大于N次时，将所述对答话术与所述文本形成配对组，并补充到所述话术数据库内，N为正整数。2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，监测到所述对答话术的频次大于N次时，将所述对答话术与所述文本形成配对组，并补充到所述话术数据库内，包括：查看所述备用话术库内的所有的预存语句，所述预存语句内包括与所述对答话术相同或相似的语句；利用语义相似度模型与所述预存语句逐一进行匹配；筛选出与所述对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数；在出现次数大于N次时，将所述对答话术与所述文本形成配对组，并补充到所述话术数据库内。3.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，筛选出与所述对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数，包括：设定第一阈值，并放入语义相似度模型内；若匹配度高于第一阈值，记录为出现。4.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述对话语音内包括坐席语句和客户意图，分别由语义相似度模型和意图识别模型识别出，其中，在坐席语句和客户意图确定时，对应的推荐话术唯一。5.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述对答话术已被录入在所述话术数据库内时，提取所述对答话术对应的坐席语句和客户意图；将所述文本标注上所述坐席语句和所述客户意图的标签，并作为训练数据放入语义相似度模型和意图识别模型内更新模型。6.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述对话语音内的坐席语句由语义相似度模型识别出，所述方法包括：将所述文本输入语义相似度模型，利用第一算法在所述话术数据库内找到相同或相似的M条语句；利用第二算法将所述M条语句进行语义分...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊步先，白杰，匡蕴娟，刘华杰，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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