[发明专利]基于座席语音的话术支持系统有效
申请号: | 202010280824.4 | 申请日: | 2020-04-10 |
公开(公告)号: | CN111475633B | 公开(公告)日: | 2022-06-10 |
发明(设计)人: | 卢向华;陈刚 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/35;G06F16/335;G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人: | 卢泓宇 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 座席 语音 的话 支持系统 | ||
本发明提供一种基于座席语音的话术支持系统,其特征在于,包括:多个座席终端,由座席人员持有;以及分析服务器,其中,座席终端具有用于对座席人员在进行座席通话时的座席语音进行采集的语音采集部,分析服务器具有:话术标签预测部,基于预设的话术预测模型对座席语音进行预测并输出该座席语音所对应的话术标签以及该座席语音的置信度;语音样本分类部,根据话术标签将座席语音进行分类并形成多个语音样本集;样本获取部,从各个语音样本集获取代表性样本;语料库提取形成部,对代表性样本进行语料提取形成语料库;话术词句获取部,对语料库进行遍历并获取话术词句;话术支持库存储部,根据话术词句形成一个话术支持库。
技术领域
本发明属于语音识别领域,具体涉及一种基于座席语音的话术支持系统。
背景技术
基于(智能)座席的语音营销模式日益盛行,并取得了对产品和服务良好地推销效果。基于座席的推销模式一大优点在于掌握(潜在)客户资料后,主动出击,因此极大地发掘、利用了客户资源。因此,在一些呼叫中心、电话客服等座席工作岗位中,往往会通过很多座席人员向客户提供呼叫、应答等话术服务,从而向客户提供产品介绍、咨询以及售后回访等服务。
在给定潜在客户名单后,座席人员能否成功地吸引客户下单/进店体验,很大程度上取决于座席人员的话术质量,例如,产品描述是否清晰准确,问答逻辑是否合理,是否充分了解并回应了客户需求,逼单、邀约力度是否过轻(重),沟通技巧的运用是否熟练,流程规范性,业务知识掌握度等。因此,座席人员需要不断的对自身的话术能力进行改善,从而提供更高的话术质量。然而,座席人员很难对自身的话术能力进行一个准确的评估,需要话术支持来了解自身的话术能力并进行改善。
目前只能通过配备专门的话术支持专员,使其定期对座席人员进行话术培训,从而让座席人员通过从成功的话术(精英话术)中学习经验,便能提升自己的话术能力,从而增加营销绩效。然而,这种方式不仅会提高人力资源的成本,同时也非常的低效,即不能及时、全面地对座席人员的话术能力进行判断,也无法针对性地提升座席人员的话术能力,更不能随时为座席人员提供话术支持。
发明内容
为解决上述问题,提供一种能够自动形成话术支持库并从中获取话术语句为座席人员提供话术支持,从而让座席人员将话术语句作为提升自己话术质量的决策/参考依据的话术支持系统,本发明采用了如下技术方案:
本发明提供了一种基于座席语音的话术支持系统,其特征在于,包括:多个座席终端,由座席人员持有;以及分析服务器,与座席终端相通信连接,其中,座席终端具有用于对座席人员在进行座席通话时的座席语音进行采集的语音采集部以及用于将座席语音发送给分析服务器的终端侧通信部,分析服务器具有:座席语音存储部,存储有多个从各个座席终端接收到的座席语音;话术标签预测部,基于预设的话术预测模型依次对被存储的每个座席语音所对应的话术等级进行预测并输出该座席语音所对应的表示话术等级的话术标签以及该座席语音的置信度;语音样本分类部,根据话术标签将座席语音进行分类并形成与各个话术标签分别对应的多个语音样本集;样本获取部,分别从各个语音样本集获取置信度最高的前n个座席语音作为代表性样本;语料库提取形成部,对每个代表性样本进行语料提取并加总形成含有与每个话术等级相对应的多个语料的语料库;话术词句获取部,用于对语料库进行遍历并基于每个话术等级获取m个样本语料作为话术词句;话术支持库存储部,用于将话术词句以及相应的话术等级进行对应存储并形成一个话术支持库;话术支持词句获取部,基于座席终端发送的话术支持请求从话术支持库中获取相应的话术词句作为话术支持词句;以及服务侧通信部,用于将获取到的话术支持词句发送给座席终端从而为座席人员提供话术支持。
本发明提供的基于座席语音的话术支持系统,还可以具有这样的技术特征,其中,语料库提取形成部具有:文本转换单元,依次将每个代表性样本转换对应的文本信息;语料提取单元,用于对文本信息进行分词、分句以及提取主题词操作从而得到包含词、句子以及关键词的样本语料;向量化处理单元,用于对样本语料进行向量化;语料库构建单元,将所有样本语料按照每一类的话术标签分别进行加总形成语料库。
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