基于文本分析的智能客服服务质检方法及相关设备技术

本申请提供一种基于文本分析的智能客服服务质检方法及相关设备，通过获取目标客服名单中各个目标客服各自对应的对话文本表征向量集合，通过违规项质检网络对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况进行解析，通过各个违规项质检网络的散布情况确定目标客服对应的质检信息。上述以质检要素为不同的维度对对话文本表征向量的散布情况进行解析，结合每个质检要素的散布情况得到目标客服对应的质检信息，所以可以联合目标客服各个质检要素的对话文本表征向量来对目标客服进行违规识别，提高了网络得到的质检信息准确性，此外违规项质检机制不同，归集不同质检信息，进一步提高目标客服违规识别的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
基于文本分析的智能客服服务质检方法及相关设备


[0001]本申请涉及文本处理、机器学习、客服领域，具体而言，涉及一种基于文本分析的智能客服服务质检方法及相关设备。

技术介绍

[0002]客服是建立企业与用户重要的交流纽带，可以提供如营销、销售、售后支持、技术支持等于客户相关的服务。为了增加客服服务的及时性、规范性，以及降低企业成本，目前，较多企业的客服平台引入了智能机器人对用户的问题进行智能应答。但是，受限于目前智能客服机器人的能力，仍有大量客户有人工服务的需求，而人工客服中，可能产生客服服务合规性问题，例如用语不规范、错误信息表达、回复率低和响应速度慢等多种维度的合规要素，为了提高用户的客服使用体验，企业需要定期或实时对客服对话进行质检，如何提高质检效率和准确性是需要考虑的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于文本分析的智能客服服务质检方法及相关设备。
[0004]本申请实施例的技术方案是这样实现的：第一方面，本申请实施例提供了一种基于文本分析的智能客服服务质检方法，应用于质检设备，所述方法包括：获取拟进行违规识别的目标客服名单，所述目标客服名单包括多个目标客服；获取各个所述目标客服各自对应的对话文本表征向量集合，所述对话文本表征向量集合包括多个质检要素各自对应的对话文本表征向量；确定违规项质检网络集合，所述违规项质检网络集合包括多个违规项质检网络；所述违规项质检网络集合中的违规项质检网络使用的违规项质检机制不同；依据各个所述违规项质检网络，确定所述目标客服对应的对话文本表征向量集合中，各个对话文本表征向量在所在质检要素对应的目标表征向量集合中的散布情况；通过所述违规项质检网络输出的所述散布情况确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息；对所述违规项质检网络集合中各个违规项质检网络对所述目标客服的质检信息进行信息归集，得到所述目标客服的客服服务质检结果。
[0005]作为一种实施方式，所述依据各个所述违规项质检网络，确定所述目标客服对应的对话文本表征向量集合中，各个对话文本表征向量在所在质检要素对应的目标表征向量集合中的散布情况，包括：在所述目标客服对应的对话文本表征向量集合中获取质检要素对应的对话文本表征向量，获得每个质检要素各自对应的目标表征向量集合；获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的散布分类机制；通过所述散布分类机制对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集
合中进行划类，得到对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况。
[0006]作为一种实施方式，所述目标表征向量集合对应的散布分类机制包括通过临界值进行划类的机制，所述获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的散布分类机制，通过所述散布分类机制对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中进行划类，得到对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况，包括：获取表征向量散布层级图，所述表征向量散布层级图包括多个分支层级；将表征向量散布层级图的起始层级确定为所述目标客服对应的当下分支层级，获取当下分支层级对应的当下质检要素，获取所述当下质检要素对应的当下目标表征向量集合的当下表征向量分类临界值；通过当下表征向量分类临界值和所述目标客服在所述当下质检要素的对话文本表征向量，确定所述对话文本表征向量在当下目标表征向量集合中的散布情况；通过所述散布情况确定所述目标客服对应的下一分支层级，将下一层级作为迭代后的当下分支层级，跳转到获取当下分支层级对应的当下质检要素，获取所述当下质检要素对应的当下目标表征向量集合的当下表征向量分类临界值的步骤进行循环，直到所述目标客服对应的分支层级迭代结束。
[0007]作为一种实施方式，所述通过所述违规项质检网络输出的所述散布情况确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息，包括：通过所述散布情况确定所述目标客服对应的分支层级；对所述目标客服对应的分支层级的个数进行信息归集，得到所述目标客服在所述表征向量散布层级图中的扩散范围；通过所述扩散范围确定所述目标客服对应的第一违规识别结果，所述违规识别结果与所述扩散范围呈反向关联；通过所述第一违规识别结果确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息。
[0008]作为一种实施方式，所述散布分类机制包括通过散布范围进行划类的机制，所述获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的散布分类机制；通过所述散布分类机制对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中进行划类，得到对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况，包括：获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的表征向量分类范围集合，所述表征向量分类范围集合包括多个表征向量分类范围；获取所述目标表征向量集合中的对话文本表征向量在各个表征向量分类范围的表征向量个数；通过所述表征向量个数确定所述表征向量分类范围对应的散布集中度，将所述散布集中度作为所述对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况。
[0009]作为一种实施方式，所述通过所述违规项质检网络输出的所述散布情况确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息，包括：通过所述散布集中度确定所述对话文本表征向量对应的向量违规识别结果，所述向量违规识别结果与所述散布集中度呈反向关联；
对所述目标客服对应的对话文本表征向量集合中各个对话文本表征向量对应的向量违规识别结果进行信息归集，得到所述目标客服对应的第二违规识别结果；通过所述第二违规识别结果确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息。
[0010]作为一种实施方式，所述获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的散布分类机制；通过所述散布分类机制对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中进行划类，得到对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况，包括：确定边界分类临界值；通过所述边界分类临界值确定所述目标表征向量集合中表征向量末端对应的末端表征向量集合以及表征向量首端对应的首端表征向量集合；对所述末端表征向量集合进行信息归集，得到所述表征向量集合对应的末端表征向量归集值；通过所述表征向量集合对应的末端表征向量归集值确定所述对话文本表征向量对应末端散布概率；对所述首端表征向量集合进行信息归集，得到所述表征向量集合对应的首端表征向量归集值；通过所述表征向量集合对应的首端表征向量归集值确定所述对话文本表征向量对应首端散布概率；通过所述末端散布概率以及所述首端散布概率确定所述对话文本表征向量对应的目标散布概率，将所述目标散布概率确定为所述对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况。
[0011]作为一种实施方式，所述通过所述末端散布概率以及所述首端散布概率确定所述对话文本表征向量对应的目标散布概率，将所述目标散布概率确定为所述对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况，包括：获取对话文本表征向量集合中各个对话文本表征向量的均值结果，通过所述对话文本表征向量集合对应的均值结果确定所述目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于文本分析的智能客服服务质检方法，其特征在于，应用于质检设备，所述方法包括：获取拟进行违规识别的目标客服名单，所述目标客服名单包括多个目标客服；获取各个所述目标客服各自对应的对话文本表征向量集合，所述对话文本表征向量集合包括多个质检要素各自对应的对话文本表征向量；确定违规项质检网络集合，所述违规项质检网络集合包括多个违规项质检网络；所述违规项质检网络集合中的违规项质检网络使用的违规项质检机制不同；依据各个所述违规项质检网络，确定所述目标客服对应的对话文本表征向量集合中，各个对话文本表征向量在所在质检要素对应的目标表征向量集合中的散布情况；通过所述违规项质检网络输出的所述散布情况确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息；对所述违规项质检网络集合中各个违规项质检网络对所述目标客服的质检信息进行信息归集，得到所述目标客服的客服服务质检结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据各个所述违规项质检网络，确定所述目标客服对应的对话文本表征向量集合中，各个对话文本表征向量在所在质检要素对应的目标表征向量集合中的散布情况，包括：在所述目标客服对应的对话文本表征向量集合中获取质检要素对应的对话文本表征向量，获得每个质检要素各自对应的目标表征向量集合；获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的散布分类机制；通过所述散布分类机制对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中进行划类，得到对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标表征向量集合对应的散布分类机制包括通过临界值进行划类的机制，所述获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的散布分类机制，通过所述散布分类机制对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中进行划类，得到对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况，包括：获取表征向量散布层级图，所述表征向量散布层级图包括多个分支层级；将表征向量散布层级图的起始层级确定为所述目标客服对应的当下分支层级，获取当下分支层级对应的当下质检要素，获取所述当下质检要素对应的当下目标表征向量集合的当下表征向量分类临界值；通过当下表征向量分类临界值和所述目标客服在所述当下质检要素的对话文本表征向量，确定所述对话文本表征向量在当下目标表征向量集合中的散布情况；通过所述散布情况确定所述目标客服对应的下一分支层级，将下一层级作为迭代后的当下分支层级，跳转到获取当下分支层级对应的当下质检要素，获取所述当下质检要素对应的当下目标表征向量集合的当下表征向量分类临界值的步骤进行循环，直到所述目标客服对应的分支层级迭代结束。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述违规项质检网络输出的所述散布情况确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息，包括：通过所述散布情况确定所述目标客服对应的分支层级；
对所述目标客服对应的分支层级的个数进行信息归集，得到所述目标客服在所述表征向量散布层级图中的扩散范围；通过所述扩散范围确定所述目标客服对应的第一违规识别结果，所述违规识别结果与所述扩散范围呈反向关联；通过所述第一违规识别结果确定所述违规项质检网络对所述目标客服的质检信息。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述散布分类机制包括通过散布范围进行划类的机制，所述获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的散布分类机制；通过所述散布分类机制对对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中进行划类，得到对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况，包括：获取违规项质检网络中所述目标表征向量集合对应的表征向量分类范围集合，所述表征向量分类范围集合包括多个表征向量分类范围；获取所述目标表征向量集合中的对话文本表征向量在各个表征向量分类范围的表征向量个数；通过所述表征向量个数确定所述表征向量分类范围对应的散布集中度，将所述散布集中度作为所述对话文本表征向量在所在质检要素的目标表征向量集合中的散布情况。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述违规项质...

【专利技术属性】
技术研发人员：张琦，周健，刘涛，
申请(专利权)人：北京中关村科金技术有限公司，
类型：发明
国别省市：