[发明专利]流单原因分析方法、装置、计算机设备及可读存储介质在审
申请号: | 202010906344.4 | 申请日: | 2020-09-01 |
公开(公告)号: | CN111984764A | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 陈蒙蒙;梁志婷;张明洋 | 申请(专利权)人: | 上海明略人工智能(集团)有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289 |
代理公司: | 北京超成律师事务所 11646 | 代理人: | 裴素英 |
地址: | 200030 上海市徐*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 原因 分析 方法 装置 计算机 设备 可读 存储 介质 | ||
本申请提供了一种流单原因分析方法、装置、计算机设备及可读存储介质,包括:在确定目标项目中目标用户流失时,获取所述目标用户与服务用户之间的对话文本;将所述对话文本输入至预先训练好的流单识别模型中,得到与所述对话文本对应的流单原因标签;基于所述流单原因标签,确定所述目标用户的流单原因。本申请实施例能够基于流单识别模型,实时地对目标用户与服务用户之间的对话文本进行分析,提高了对于对话文本的分析效率,从而快速地应对目标用户的流单意向及原因,提高服务用户处理流单问题的效率。
技术领域
本申请涉及机器学习技术领域,尤其是涉及一种流单原因分析方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
在服务行业中,尤其是一些线上服务行业,为了更好地为用户进行服务,通常会对用户与客服人员之间的对话内容进行分析,以分析客服人员在与用户进行沟通时的优点及不足,以便后续能够更好地与用户进行沟通。
目前,对话内容的分析工作往往是依靠人工进行的,即通过人工分析的方法对于对话内容中针对不同问答、用户展现的意愿、态度等信息进行归纳总结,以便优化后续的沟通过程,但是由于是基于人工进行处理,往往掺杂较多的主观因素,且针对于大量的对话内容,需要消耗较多的人力资源,处理效率较低。
发明内容
有鉴于此,本申请的目的在于提供一种流单原因分析方法、装置、计算机设备及可读存储介质,能够基于流单识别模型,实时地对目标用户与服务用户之间的对话文本进行分析,提高了对于对话文本的分析效率,从而快速地应对目标用户的流单意向及原因,提高服务用户处理流单问题的效率。
本申请实施例提供了一种流单原因分析方法,所述分析方法包括:
在确定目标项目中目标用户流失时,获取所述目标用户与服务用户之间的对话文本;
将所述对话文本输入至预先训练好的流单识别模型中,得到与所述对话文本对应的流单原因标签;
基于所述流单原因标签,确定所述目标用户的流单原因。
一种可选的实施方式中,确定所述目标用户流失,包括:
获取所述目标用户与服务用户之间的对话文本;
将所述对话文本输入至预先训练好的意向识别模型,输出所述对话文本对应的意向识别结果;
在所述意向识别结果为消极意向时,确定所述目标用户流失。
一种可选的实施方式中,通过以下方法对所述意向识别模型进行训练:
构造第一样本对话文本;其中,所述第一样本对话文本包括:用于表征用户意向的样本意向关键词和所述样本意向关键词对应的意向标签;其中,所述意向标签包括积极意向标签和消极意向标签;
将样本意向关键词作为意向识别模型的输入,根据所述意向识别模型基于输入的所述样本意向关键词的输出结果和所述样本意向关键词对应的意向标签,训练所述意向识别模型的模型参数,直至所述意向识别模型的损失满足预设条件,得到包括训练好的模型参数的意向识别模型。
一种可选的实施方式中,所述构造第一样本对话文本,包括:
获取用户与服务人员的原始对话文本;
对所述原始对话文本进行分词处理,提取所述原始对话文本中用于表征用户意向的样本意向关键词,并设置每一个所述样本意向关键词的意向标签;
根据所述原始对话文本、所述样本意向关键词以及每一个所述样本意向关键词的意向标签,构造所述第一样本对话文本。
一种可选的实施方式中,通过如下方法训练所述流单识别模型,包括:
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