[发明专利]一种智能交互培训系统在审
申请号: | 201911221001.8 | 申请日: | 2019-12-03 |
公开(公告)号: | CN110956142A | 公开(公告)日: | 2020-04-03 |
发明(设计)人: | 朱丙坤;林砺;张建辉;卢凌云;沈海先;何雪海;毛国庆;覃亚芬 | 申请(专利权)人: | 中国太平洋保险(集团)股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q40/08;G06Q50/20 |
代理公司: | 上海宝鼎专利代理有限公司 31222 | 代理人: | 张宝让 |
地址: | 200010*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 交互 培训 系统 | ||
本发明公开了一种智能交互培训系统,包括:虚拟场景引擎(1),其用于进行实务场景模拟并展现所述模拟实务场景;自然语言处理引擎(2),其用于对所述模拟实务场景中接收到的自然语言信息进行处理;多模态情感分析引擎(3),其用于对所述模拟实务场景中接收到的培训输入信息进行建模分析;多维度智能剖析引擎(4),其与所述自然语言处理引擎、所述多模态情感分析引擎相通讯,并基于所述自然语言处理引擎、所述多模态情感分析引擎的输出结果对培训内容进行分析。本发明利用自然语言处理和计算机视觉技术,能够判断被陪练者表情、微表情、声纹、语义等,进行多维度打分、综合给出陪练结果。本发明使用方便、操作简单、具有极高的商业价值。
技术领域
本发明属于计算机应用领域,特别涉及一种智能交互培训系统。
背景技术
在目前的保险行业中,往往需要保险业务员来向客户介绍不同类型的保险的利弊、性价比,其往往需要保险业务员掌握大量的保险专利知识,保险业务员需要花费大量的时间来学习上岗,通常,在保险业务员上岗之前,还会对保险业务员进行培训。
在现有的保险业务员培训中,大多采用固定的培训时间、地点,由讲师将内容讲授给学员,讲师需要花费大量的时间以及精力去备课、传授相关知识,而保险业务员则需要在短期时间内掌握大量的保险知识,会讲师以及保险业务员带来了很大的困扰以及负担,而这种形式对人力、物力要求很高,而且交互形式单一、培训效果难以追踪。同时,对于保险业务员来说,如何知道其掌握保险相关知识的具体情况往往无法通过专门的检测来得知,只能通过测试、讲师的观察来分析,而无法通过多维度来精确的得知保险业务员的业务能力。
目前在现有的技术中,并没有一种能够解决上述技术问题的技术方案,具体地,缺少一种智能交互培训系统。
发明内容
针对现有技术存在的技术缺陷,本发明的目的是提供一种智能交互培训系统,包括:
虚拟场景引擎,其用于进行实务场景模拟并展现所述模拟实务场景;
自然语言处理引擎,其用于对所述模拟实务场景中接收到的自然语言信息进行处理;
多模态情感分析引擎,其用于对所述模拟实务场景中接收到的培训输入信息进行建模分析;
多维度智能剖析引擎,其与所述自然语言处理引擎、所述多模态情感分析引擎相通讯,并基于所述自然语言处理引擎、所述多模态情感分析引擎的输出结果对培训内容进行分析;
其中,所述自然语言处理引擎、所述多模态情感分析引擎以及所述多维度智能剖析引擎均分别与所述虚拟场景引擎相连接并通讯。
优选地,还包括:
深度培训挖掘引擎,其与所述多维度智能剖析引擎相通讯,并基于所述多维度智能剖析引擎的输出结果在所述模拟实务场景中触发新的模拟培训内容,其中所述新的模拟培训内容与所述多维度智能剖析引擎的输出结果相适应。
优选地,所述虚拟场景引擎至少包括一VR生成装置,其用于至少根据模拟客户的年龄、性别、职业、家庭结构进行场景模拟,并输出所述模拟实务场景。
优选地,所述多模态情感分析引擎至少包括:
至少一个捕捉装置,其用于捕捉人物微表情和/或声音输入信息;
情感分析引擎,其用于至少根据所述人物微表情和/或声音输入信息进行分析建模。
优选地,所述情感分析引擎通过如下算法进行分析建模:
a.基于深度学习MTCNN算法进行人脸检测和关键点标定;基于标定的关键点进行人脸对齐处理;
b.将标准人脸数据集输入到卷积神经网络进行训练,构建深度表情识别模型:
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