[发明专利]用户标签获取方法、装置及设备

权利要求书

1.一种用户标签获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的服务语音数据；

按照预设的用户标签类型，从所述服务语音数据中提取对应的特征信息；

根据所述特征信息和所述用户标签类型对应的预设标签识别模型，获取所述用户的用户标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设的用户标签类型，从所述服务语音数据中提取对应的特征信息，包括：

按照预设的性格情绪标签类型，从所述服务语音数据中提取声纹特征；

相应地，所述根据所述特征信息和所述用户标签类型对应的预设标签识别模型，获取所述用户的用户标签，包括：

根据所述声纹特征和所述性格情绪标签类型对应的预设性格情绪标签识别模型，获取所述用户的性格情绪标签。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述声纹特征和所述性格情绪标签类型对应的预设性格情绪标签识别模型，获取所述用户的性格情绪标签之前，所述方法还包括：

获取第一样本集合，所述第一样本集合包括样本声纹特征，所述样本声纹特征标注有对应的性格情绪标签；

采用所述第一样本集合对神经网络进行训练，获取所述预设性格情绪标签识别模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设的用户标签类型，从所述服务语音数据中提取对应的特征信息，包括：

将所述服务语音数据转换为文本信息；

按照预设的诉求标签类型，从所述文本信息中提取第一文本特征；

相应地，所述根据所述特征信息和所述用户标签类型对应的预设标签识别模型，获取所述用户的用户标签，包括：

根据所述第一文本特征和所述诉求标签类型对应的预设诉求标签识别模型，获取所述用户的诉求标签。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一文本特征和所述诉求标签类型对应的预设诉求标签识别模型，获取所述用户的诉求标签之前，所述方法还包括：

获取第二样本集合，所述第二样本集合包括样本第一文本特征，所述样本第一文本特征标注有对应的诉求标签；

采用所述第二样本集合对神经网络进行训练，获取所述预设诉求标签识别模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设的用户标签类型，从所述服务语音数据中提取对应的特征信息，包括：

将所述服务语音数据转换为文本信息；

从所述文本信息中提取客服人员提供的用户体验问题；

按照预设的评价标签类型，根据所述文本信息和所述用户体验问题，提取第二文本特征；

相应地，所述根据所述特征信息和所述用户标签类型对应的预设标签识别模型，获取所述用户的用户标签，包括：

根据所述第二文本特征和所述评价标签类型对应的预设评价标签识别模型，获取所述用户的评价标签。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二文本特征和所述评价标签类型对应的预设评价标签识别模型，获取所述用户的评价标签之前，所述方法还包括：

获取第三样本集合，所述第三样本集合包括：样本第二文本特征，所述样本第二文本特征标注有对应的评价标签；

采用所述第三样本集合对神经网络进行训练，获取所述预设评价标签识别模型。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述服务语音数据中提取声纹特征，包括：

将所述服务语音数据依次通过预加重、分帧、加窗、快速傅里叶变换、梅尔MEL滤波分析、离散余弦变换处理，得到声纹特征向量。

9.一种用户标签获取装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取用户的服务语音数据；

特征提取模块，用于按照预设的用户标签类型，从所述服务语音数据中提取对应的特征信息；

标签识别模块，用于根据所述特征信息和所述用户标签类型对应的预设标签识别模型，获取所述用户的用户标签。

10.一种用户标签获取设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当用户标签获取设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过所述总线通信，所述处理器执行所述机器可读指令，以执行如权利要求1-8任一项所述的用户标签获取方法。