[发明专利]用于提高会话质量的方法、装置、介质以及电子设备

权利要求书

1.一种用于提高会话质量的方法，包括：

获取多个会话中的预定会话方的会话语句的情感信息；

根据所述会话语句的情感信息，确定所述多个会话各自的质量参数；

根据所述多个会话各自的质量参数，确定所述多个会话各自所属的质量类别；

根据属于同一质量类别的各会话中的预定会话方的会话语句的情感信息，确定所述预定会话方的会话特征分布信息；

其中，所述根据所述会话语句的情感信息，确定所述多个会话各自的质量参数，包括：

基于用以训练质量参数预测模型的会话验证集的质量参数分布情况、用以训练质量参数预测模型的会话测试集的质量参数分布情况，以及用以训练质量参数预测模型的会话训练集的质量参数分布情况中的至少二者，确定已基于所述会话验证集、所述会话测试集和所述会话训练集训练完成的质量参数预测模型获得的质量参数对应的情感信息与业务达成状态标签之间是否存在关联，其中，质量参数对应的情感信息用以确定该质量参数；

响应于确定存在关联，根据所述会话语句的情感信息，经由所述训练完成的质量参数预测模型确定所述多个会话各自的质量参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于用以训练质量参数预测模型的会话验证集的质量参数分布情况、用以训练质量参数预测模型的会话测试集的质量参数分布情况，以及用以训练质量参数预测模型的会话训练集的质量参数分布情况中的至少二者，确定已基于所述会话验证集、所述会话测试集和所述会话训练集训练完成的质量参数预测模型获得的质量参数对应的情感信息与业务达成状态标签之间是否存在关联，包括：

基于用以训练质量参数预测模型的会话验证集的质量参数分布情况，以及用以训练质量参数预测模型的会话测试集的质量参数分布情况，确定已基于所述会话验证集、所述会话测试集和所述会话训练集训练完成的质量参数预测模型获得的质量参数对应的情感信息与业务达成状态标签之间是否存在关联；或者

基于用以训练质量参数预测模型的会话验证集的质量参数分布情况、用以训练质量参数预测模型的会话测试集的质量参数分布情况，以及用以训练质量参数预测模型的会话训练集的质量参数分布情况中，确定已基于所述会话验证集、所述会话测试集和所述会话训练集训练完成的质量参数预测模型获得的质量参数对应的情感信息与业务达成状态标签之间是否存在关联。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于所述会话验证集的质量参数分布情况、所述会话测试集的质量参数分布情况以及所述会话训练集的质量参数分布情况三者相同，或者，所述会话验证集的质量参数分布情况、所述会话测试集的质量参数分布情况二者的分布情况相同，确定已基于所述会话验证集、所述会话测试集和所述会话训练集训练完成的质量参数预测模型获得的质量参数对应的情感信息与业务达成状态标签之间存在关联。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取多个会话中的预定会话方的会话语句的情感信息，包括：

将所述多个会话中的预定会话方的会话语句，分别提供给情感极性预测模型；

根据所述情感极性预测模型输出的信息，获得各会话语句的情感信息；

其中，所述会话语句的情感信息包括：正向、负向以及中性中的至少一个。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述情感极性预测模型是利用历史会话语句训练获得的，所述情感极性预测模型的训练过程包括：

将训练集中的多个历史会话语句，分别提供给情感极性预测模型；

根据所述情感极性预测模型输出的情感极性预测结果和所述训练集中的历史会话语句的情感极性标签的差异，调整所述情感极性预测模型的模型参数；

将验证集中的多个历史会话语句，分别提供给参数调整后的情感极性预测模型；

根据所述参数调整后的情感极性预测模型输出的情感极性预测结果和所述验证集中的历史会话语句的情感极性标签的差异，修正所述训练集中的历史会话语句的情感极性标签，并调整所述情感极性预测模型的超参数。