[发明专利]基于情绪分析的业务处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供一种基于情绪分析的业务处理方法、装置、设备及存储介质，即在接收到终端发送的业务办理请求时，获取目标用户目标语音信息，并将所述目标语音信息转换为对应的文本信息，基于预设情绪识别模型、所述目标语音信息和文本信息，确定所述目标用户的情绪类别；基于所述文本信息和所述情绪类别，确定所述目标用户对应的业务处理流程以及目标服务话术；播报所述目标服务话术，并根据所述业务处理流程，指导所述目标用户完成对应的目标业务。本发明根据用户语音信息确定用户的情绪类别，然后确定对应的业务处理流程和目标服务话术，然后指导所述目标用户完成对应的目标业务，提升业务办理效率，提升用户体验。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于情绪分析的业务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网的迅速发展，人工智能应用领域不断扩大，人机对话应用也越来越广泛。传统的人机对话中，针对客户问题播报应答话术时，只是简单地进行语音语义的识别，即只是按照语音识别结果进行产品搜索，因此产品搜索结果不一定准确，不仅降低业务办理效率，而且降低了用户体验。

因此，如何解决现有自助服务终端业务办理效率低下以及用户体验差的问题，是目前亟需解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于情绪分析的业务处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决自助服务终端业务办理效率低下以及用户体验差的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于情绪分析的业务处理方法，所述基于情绪分析的业务处理方法包括以下步骤：

在接收到终端发送的业务办理请求时，获取目标用户目标语音信息，并将所述目标语音信息转换为对应的文本信息，基于预设情绪识别模型、所述目标语音信息和文本信息，确定所述目标用户的情绪类别；

基于所述文本信息和所述情绪类别，确定所述目标用户对应的业务处理流程以及目标服务话术；

播报所述目标服务话术，并根据所述业务处理流程，指导所述目标用户完成对应的目标业务。

可选地，所述在接收到终端发送的业务办理请求时，获取目标用户目标语音信息，并将所述目标语音信息转换为对应的文本信息，基于预设情绪识别模型、所述目标语音信息和文本信息，确定所述目标用户的情绪类别的步骤之前，还包括：

获取预设训练语音信息以及对应的所属情绪类别信息，通过神经网络模型skip-gram或者连续词袋模型训练预设训练语音信息，得到低维度的字向量；

通过查找字向量表的方式，将低维度的字向量转换成相应的向量，通过卷积、池化操作将所述向量表示式转换成特征向量，对所述特征向量使用Hard Tanh函数进行非线性特征的抽取，获取预设训练语音信息的最终特征；

根据所述预设训练语音信息的最终特征和对应的所属情绪类别信息生成所述预设情绪识别模型。

可选地，所述将所述目标语音信息转换为对应的文本信息的步骤包括：

将所述目标语音信息输入至预设语音识别模型，通过所述预设语音识别模型进行目标语音识别，得到所述目标语音信息对应的文本信息。

可选地，所述将所述目标语音信息输入至预设语音识别模型，通过所述预设语音识别模型进行目标语音识别，得到所述目标语音信息对应的文本信息的步骤之前，还包括：

分别采集预设方言语系和普通话语系朗读语音数据，并提取各所述语音数据对应的语音特征参数，将各所述语音特征参数组成语音特征集合；

抽取所述语音特征集合中预设比例的各所述语音特征参数，并通过各所述语音特征参数构建初始语音识别模型；