[发明专利]建立外呼质量模型、外呼模型及外呼评价的方法及系统

权利要求书

1.一种建立外呼质量模型的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据历史通话数据，建立外呼通话的第一训练样本集；

提取所述第一训练样本集中所记录的每一外呼通话的外呼特征向量和分类标记；其中所述外呼特征向量包括多个影响客户接收外呼通话的通话特征属性，所述分类标记表示相对应所述外呼通话为成功或失败；

根据每一外呼通话的外呼特征向量和分类标记，通过所述第一训练样本集学习联合概率分布的方式建立外呼质量模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据历史通话数据，建立外呼通话的第一训练样本集的步骤包括：

获取每一外呼通话的通话记录信息和通话结果信息；

选择所述通话结果信息为成功的外呼通话为正训练样本，选择所述通话结果信息为失败的外呼通话为负训练样本；

将所述正训练样本和所述负训练样本进行组合，建立所述第一训练样本集；其中所述通话结果信息为成功的外呼通话的分类标记为成功，所述通话结果信息为失败的外呼通话的分类标记为失败。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取每一外呼通话的通话记录信息和通话结果信息的步骤之后，所述方法还包括：

计算历史通话数据中预设时间段内每一客服外呼通话的平均成功率；

当第一客服的平均成功率大于预设成功率时，将所述第一客服的所有外呼通话标记为侯选正样本集；

当第一客服的平均成功率不大于预设成功率时，将所述第一客服的所有外呼通话标记为侯选负样本集；

其中，选择所述通话结果信息为成功的外呼通话为正训练样本，选择所述通话结果信息为失败的外呼通话为负训练样本的步骤中，

从所述侯选正样本集中选择所述通话结果信息为成功的外呼通话为正训练样本，从所述侯选负样本集中选择所述通话结果信息为失败的外呼通话为负训练样本。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每一外呼通话的外呼特征向量和分类标记，通过所述第一训练样本集学习联合概率分布的方式建立外呼质量模型的步骤包括：

建立外呼通话的外呼特征向量的向量集合X＝{x₁,x₂,…,x_K}，其中k表示所述外呼特征向量的总个数，x_K表示第k个外呼特征向量；

建立分类标记的标记集合Y＝{c₁,c₂}，其中c₁表示外呼通话的分类标记为成功，而c₂表示外呼通话的分类标记为失败；

根据所述向量集合X和所述标记集合Y，建立第一训练数据集合T＝{(x₁,c₁),(x₂,c₂),…(x_N,c_N)}，其中x_N表示第N个外呼特征向量，c_N表示外呼特征向量x_N对应的外呼通话的分类标记；

利用所述第一训练数据集合T学习先验概率分布P(Y＝c₁,c₂)及条件概率分布P{(X＝x|Y＝c_k)}＝P(X⁽¹⁾＝x⁽¹⁾,…X⁽ⁿ⁾＝x⁽ⁿ⁾|Y＝c_k)，k＝1,2，学习到联合概率分布P(X,Y)，建立外呼质量模型，其中x⁽ⁿ⁾表示外呼特征向量x的第n个特征元素。

5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述外呼特征向量包括：语速，语调，韵律，谱特征，能量特征，基频特征，常用词，句式，段落，客服方言，客服受教育程度，客服年龄和/或性别。