[发明专利]一种自动构造医美问诊引导逻辑的方法及系统

说明书

本发明公开了一种自动构造医美问诊引导逻辑的方法，包括以下步骤：S1：获取至少两家医院对话数据，抽取对话数据中的客服回复话术，包括问诊话术和非问诊话术；S2：抽取问诊话术进行分析，并将问诊话术分成多种问诊类别；S3：分析对话数据在不同问诊类别的频率，得到主题项目的最佳问诊逻辑和最佳问诊话术。

技术领域

本发明涉及医疗整形领域，尤其是一种自动构造医美问诊引导逻辑的方法及系统。

背景技术

现有对话机器人主要都是由访客来主导对话，机器人是被动的。但是在医疗整形行业，要求机器人能够主动对话、引导访客。传统方案是根据访客发送关键词来触发问诊或者通过写通用的问诊引导流程来主导对话。这种形式对话内容会比较生硬，且不能理解客户语义。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明是基于主题场景的机器人问诊机制，理解访客语义，主导对话流程，帮助机器人获得更多访客信息以进行更精准的症状分析，从而提出了一种自动构造医美问诊引导逻辑的及系统。具体如下：

一种自动构造医美问诊引导逻辑的方法，包括以下步骤：

S1：获取至少两家医院对话数据，抽取对话数据中的客服回复话术，包括问诊话术和非问诊话术；

S2：抽取问诊话术进行分析，并将问诊话术分成多种问诊类别；

S3：分析对话数据在不同问诊类别的频率，得到主题项目的最佳问诊逻辑和最佳问诊话术。

优选的，步骤S2进一步包括：

S2-1：通过爬虫爬取步骤S1中每家医院官网的整形项目信息，并统计常见项目；

S2-2：将对话数据按照所述的常见项目进行分类，形成项目数据；

S2-3：依据每类项目数据，抽取步骤S1的客服回复话术中的问诊话术；

优选的，步骤S3进一步包括：

S3-1：抽取对话数据中的优质对话，分析该对话在不同问诊类别的频率，选择出现频率最高的排列组合作为主题项目的问诊逻辑；

S3-2：针对每种问诊类别，选择使用频率最高的问诊话术，得到问诊类别的最佳问诊逻辑和最佳问诊话术。

优选的，步骤S2采用BERT语言模型以及二分类模型。

优选的，所述的问诊话术依据统计学和/或机器学习的结果获得。

优选的，所述优质对话包括对话超过三轮且用户无负面情绪的对话。

根据本发明的另一个方面，提供一种自动构造医美问诊引导逻辑的系统，包括：

数据模块、类别模块以及分析模块；其中，

所述数据模块，用于获取至少两家医院对话数据，抽取对话数据中的客服回复话术，包括问诊话术和非问诊话术；

所述类别模块，用于抽取问诊话术进行分析，并将问诊话术分成多种问诊类别；

所述分析模块，用于分析对话数据在不同问诊类别的频率，得到主题项目的最佳问诊逻辑和最佳问诊话术。

优选的，所述类别模块进一步用于：

(1)通过爬虫爬取每家医院官网的整形项目信息，并统计常见项目；

(2)将对话数据按照所述的常见项目进行分类，形成项目数据；

(3)依据每类项目数据，抽取客服回复话术中的问诊话术。

优选的，所述分析模块进一步用于：