基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置，其中的方法包括：获取识别文本；利用已成功建立的业务模型对所述识别文本进行业务分类识别；其中，所述业务模型的建立过程包括：针对一行业，汇集该行业的业务目标；确定各业务目标分别对应的关联关键词；利用所述关联关键词为各业务目标分别设置识别规则，以建立各业务目标的业务模型初型；利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练，以完善各业务目标的识别规则，从而成功建立各业务目标的业务模型。本发明专利技术提供的技术方案能够自动实现业务分类。

【技术实现步骤摘要】
基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置
本专利技术涉及业务分类管理技术，特别是涉及一种基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置。
技术介绍
在语音分析
中，对通话进行业务分类是非常重要的。通常情况下，在呼叫中心的管理系统所记录的随录信息中，往往含有对通话进行业务分类的类别描述，利用随录信息中的类别描述可以对通话业务进行分类。然而，现有的随录信息存在以下问题：1、随录信息不完整；即并不是所有的随录信息中都包含有对通话进行业务分类的类别描述，有些呼叫中心的管理系统甚至完全没有随录信息。2、随录信息不严谨；即对通话类别的描述往往是由坐席手工操作记录下来的，存在敷衍应付以及主观出错等情况。3、对于自定义类别(如专项调查中的类别)的业务通常无法在系统中事先记录。随录信息存在的上述问题会导致业务分类不能准确并顺利的进行，甚至无法进行业务分类，这对呼叫中心的管理系统来说是非常不利的。有鉴于现有的业务分类存在的问题，本专利技术人积极加以研究创新，以期创设一种新的基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置，能够克服现有的业务分类存在的问题，使其更具有实用性。经过不断的研究设计，并经过反复试作样品及改进，终于创设出确具实用价值的本专利技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于，克服现有的业务分类存在的问题，而提供一种新的基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置，所要解决的问题是，能够自动地对业务进行分类处理。本专利技术的目的以及解决其技术问题可以采用以下的技术方案来实现。依据本专利技术提出的一种基于自定义分类规则的业务模型分析方法，包括：获取识别文本；利用已成功建立的各业务目标的业务模型对所述识别文本进行业务分类识别；其中，所述业务模型的建立过程包括：针对一行业，汇集该行业的业务目标；确定各业务目标分别对应的关联关键词；利用所述关联关键词为各业务目标分别设置识别规则，以建立各业务目标的业务模型初型；利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练，以完善各业务目标的识别规则，从而成功建立各业务目标的业务模型；所述利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练包括：步骤1、利用单个业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证，以对所述多个识别训练文本进行筛选；步骤2、根据所述筛选的结果修正该单个业务模型初型；步骤3、重复上述步骤1-2，以逐个地对所有业务模型初型进行修正；步骤4、利用当前修正后的所有业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证，以获得两种识别训练文本，即不能被当前修正后的所有业务模型初型识别验证的识别训练文本以及同时符合多个当前修正后的业务模型初型的识别训练文本，并根据这两种识别训练文本继续修正相应业务模型初型；步骤5、重复上述步骤4，直到当前获得的两种识别训练文本的数量与前次获得的两种识别训练文本的数量分别相同，从而成功建立各业务目标的业务模型。依据本专利技术提出的一种基于自定义分类规则的业务模型分析装置，包括：获取模块、识别模块以及建立模块；所述获取模块，用于获取识别文本；所述识别模块，用于利用已成功建立的各业务目标的业务模型对所述识别文本进行业务分类识别；其中，所述业务模型由所述建立模块建立，且所述建立模块包括：汇集子模块，用于针对一行业，汇集该行业的业务目标；确定子模块，用于确定各业务目标分别对应的关联关键词；设置子模块，用于利用所述关联关键词为各业务目标分别设置识别规则，以建立各业务目标的业务模型初型；训练子模块，用于利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练，以完善各业务目标的识别规则，从而成功建立各业务目标的业务模型；所述训练子模块包括：第一单元，用于利用单个业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证，以对所述多个识别训练文本进行筛选；第二单元，用于根据所述筛选的结果修正该单个业务模型初型；第三单元，用于重复调用所述第一单元和第二单元，以逐个地对所有业务模型初型进行修正；第四单元，用于利用当前修正后的所有业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证，以获得两种识别训练文本，即不能被当前修正后的所有业务模型初型识别验证的识别训练文本以及同时符合多个当前修正后的业务模型初型的识别训练文本，并根据这两种识别训练文本继续修正相应业务模型初型；第五单元，用于重复调用所述第四单元，直到当前获得的两种识别训练文本的数量与前次获得的两种识别训练文本的数量分别相同，从而成功建立各业务目标的业务模型。借由上述技术方案，本专利技术的基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置至少具有下列优点以及有益效果：本专利技术通过为各业务目标建立业务模型，并利用成功建立的业务模型来对识别文本进行业务分类识别，可以对语音通话等业务自动且快速准确的进行业务分类处理；从而提高了业务管理的自动化程度。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例,并配合说明书附图,详细说明如下。附图说明图1为本专利技术的基于自定义分类规则的业务模型分析方法的流程图；图2为本专利技术的基于自定义分类规则的业务模型分析装置的示意图。具体实施方式为更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的基于自定义分类规则的业务模型分析方法和装置的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。实施例一、基于自定义分类规则的业务模型分析方法。该方法的流程如图1所示。在图1中，S100、获取识别文本。具体的，该识别文本可以是由语音通话转换而来的识别文本，如对当前正在进行的语音通话或者录音的语音通话进行语音识别，从而根据语音识别结果获得该语音通话对应的识别文本。本实施例可以采用现有的语音识别技术来获取识别文本，在此不再对语音识别过程进行详细说明。S110、利用已成功建立的业务模型对上述获取到的识别文本进行业务分类识别，以确定该识别文本所属的业务目标。具体的，可以将上述获取到的识别文本与已成功建立的业务模型进行匹配操作，并根据匹配结果确定该识别文本所属的业务目标，从而实现了对识别文本的业务分类。一个具体的例子，确定识别文本中的关键字，并依照业务模型的先后顺序判断识别文本中的关键字符合业务模型的识别规则的程度，本实施例可以在关键字与某业务模型的符合程度达到预定程度时，确定当前的业务模型与识别文本相匹配，并确定该识别文本属于当前的业务模型对应的业务目标，不再进行后续的判断过程，从而实现了对该识别文本的业务分类。另外，在上述例子中，也可以分别判断识别文本与所有业务模型的符合程度，并从中选取符合程度最好的业务模型，将该选取出的业务模型对应的业务目标作为识别文本所属的业务目标。当然，本专利技术还可以在已成功建立的业务模型的基础上，采用其他方式对识别文本进行业务分类识别，在此不再一一详细说明。本专利技术的业务模型的建立过程具体如下所述：S200、针对一行业，汇集该行业的业务目标。具体的，不同行业所包含的业务目标也会有所不同，业务目标的一个具体例子为，针对中国移动这一行业而言，其业务目标通常可以包括：10086；补卡、换卡和备卡；开户、过户和销户；来电提醒；GPRS；彩铃等。针对一个具体的行业而本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于自定义分类规则的业务模型分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取识别文本；利用已成功建立的各业务目标的业务模型对所述识别文本进行业务分类识别；其中，所述业务模型的建立过程包括：针对一行业，汇集该行业的业务目标；确定各业务目标分别对应的关联关键词；利用所述关联关键词为各业务目标分别设置识别规则，以建立各业务目标的业务模型初型；利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练，以完善各业务目标的识别规则，从而成功建立各业务目标的业务模型。

【技术特征摘要】
2013.09.06 CN 201310401172.51.一种基于自定义分类规则的业务模型分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取识别文本；利用已成功建立的各业务目标的业务模型对所述识别文本进行业务分类识别；其中，所述业务模型的建立过程包括：针对一行业，汇集该行业的业务目标；确定各业务目标分别对应的关联关键词；利用所述关联关键词为各业务目标分别设置识别规则，以建立各业务目标的业务模型初型；利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练，以完善各业务目标的识别规则，从而成功建立各业务目标的业务模型；所述利用多个识别训练文本对所述各业务目标的业务模型初型进行训练包括：步骤1、利用单个业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证，以对所述多个识别训练文本进行筛选；步骤2、根据所述筛选的结果修正该单个业务模型初型；步骤3、重复上述步骤1-2，以逐个地对所有业务模型初型进行修正；步骤4、利用当前修正后的所有业务模型初型对多个识别训练文本进行识别验证，以获得两种识别训练文本，即不能被当前修正后的所有业务模型初型识别验证的识别训练文本以及同时符合多个当前修正后的业务模型初型的识别训练文本，并根据这两种识别训练文本继续修正相应业务模型初型；步骤5、重复上述步骤4，直到当前获得的两种识别训练文本的数量与前次获得的两种识别训练文本的数量分别相同，从而成功建立各业务目标的业务模型。2.如权利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述识别规则包括：关联关键词以及关联关键词之间的逻辑关系，且所述逻辑关系包括：与、或、非以及邻接逻辑关系中的至少一个；其中，所述邻接逻辑关系是指同时存在的两个关联关键词之间的字符间隔距离满足预定条件且这两个关联关键词具有预定前后顺序。3.如权利要求2所述的分析方法，其特征在于，所述识别规则应满足下述条件：A、表征逻辑关系的符号为半角字符；B、一条识别规则必须具有表征开始的半角符号以及表征结束的半角符号；C、在一条识别规则中，除了非和邻接逻辑关系之外的其他逻辑关系可以连续使用；D、在一条识别规则中，除了邻接逻辑关系之外的其他逻辑关系可以相互嵌套，而邻接逻辑关系只能被嵌套；E、在一条识别规则中，除了非逻辑关系之外的其他逻辑关系的优先级应显式的使用表征优先级的符号来表示；F、括号应成对出现；G、两个前后相邻的关联关键词之间应具有表征逻辑关系的符号。4.如权利要求1或2或3所述的分析方法，其特征在于，所述获取识别文本包括：对语音通话进行语音识别，以获得该语音通话对应的识别文本。5.一种基于自定义分类规则的业...

【专利技术属性】
技术研发人员：易中华，伍球，李琼翔，
申请(专利权)人：安徽科大讯飞信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34