[发明专利]业务处理方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种业务处理方法、装置及电子设备。该方法包括：通过样本数据进行神经网络模型的训练，获得用于对输入文本进行自动识别的文本分类器；获取咨询信息；通过所述文本分类器，确定与所述咨询信息对应的文本识别结果；在存在与所述文本识别结果匹配的应答信息时，输出与所述文本识别结果匹配的应答信息；在不存在与所述文本识别结果匹配的应答信息时，显示用于创建客服工单的引导页面。通过上述方式，本发明实施例实现了对咨询内容的自动化分析和应答，大幅的提高了客服系统的问答精度和客服流程整体效能。

技术领域

本发明实施例涉及人工智能技术领域，具体涉及一种业务处理方法、装置及电子设备。

背景技术

在通信、电商平台等大型的业务系统中，为应答用户的咨询或者疑问等而设置的客户服务(以下简称“客服”)对于用户体验具有非常重大的影响和意义。

传统的客服一般通过建立呼叫中心(CallCenter)的方式来实现。呼叫中心需要配备专门的软硬件系统和人工客服人员，成本高、拓展性差。

但随着近年来互联网的发展与普及，依托互联网技术而建立的新一代客服系统已在多个领域得到应用，其具有成本低、全天候等优点。但现有基于互联网技术实现的客服系统的环境适应能力较弱，在实际应用中存在许多限制而使得客服质量无法得到有效的提升。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种业务处理方法、装置及电子设备，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种业务处理方法，所述方法包括：

通过样本数据进行神经网络模型的训练，获得用于对输入文本进行自动识别的文本分类器；获取咨询信息；通过所述文本分类器，确定与所述咨询信息对应的文本识别结果；在存在与所述文本识别结果匹配的应答信息时，输出与所述文本识别结果匹配的应答信息；在不存在与所述文本识别结果匹配的应答信息时，显示用于创建客服工单的引导页面。

在一种可选的方式中，所述应答信息包括与所述文本识别结果匹配的知识信息以及公告信息；

所述在存在与所述文本识别结果匹配的应答信息时，输出与所述文本识别结果匹配的应答信息的步骤，进一步包括：

所述在存在与所述文本识别结果匹配的应答信息时，输出与所述文本识别结果匹配的应答信息的步骤，进一步包括：

若存在与所述文本识别结果匹配的知识信息，则输出所述知识信息；

若存在与所述文本识别结果匹配的公告信息，则输出所述公告信息。

在一种可选的方式中，所述获取咨询信息的步骤，进一步包括：

实时采集用户的咨询内容；根据预设的词典，对所述咨询内容进行分词处理，获得所述咨询信息。

在一种可选的方式中，所述输出所述知识信息的步骤，进一步包括：通过第五代超级文本标记语言建立的站点展示所述知识信息。

在一种可选的方式中，所述通过样本数据进行神经网络模型的训练，获得用于对输入文本进行自动识别的文本分类器的步骤，进一步包括：

生成训练样本数据；由卷积层抽取所述训练样本数据的特征向量，输出多个特征图；通过池化层提取每一个所述特征图中的最大值作为输出特征向量；拼接每一个所述输出特征向量以获得与所述训练样本数据对应的文本特征向量；根据所述文本特征向量，确定所述训练样本数据的分类标签；对所述训练样本数据的分类标签进行反向训练，优化所述卷积层和所述池化层的参数。

在一种可选的方式中，所述生成训练样本数据的步骤，进一步包括：采集已有的咨询内容；通过预设的分词词典，对所述咨询内容进行分词处理，形成由若干个词语构成的集合；对所述咨询数据进行编码，获得对应的编码数据作为所述训练样本数据。