[发明专利]客户意向度评估方法与装置、云服务器

权利要求书

1.一种客户意向度评估方法，其特征在于，应用于云服务器；所述方法包括：

获取目标顾问与目标客户之间的对话记录数据；

根据所述对话记录数据确定针对所述目标客户的意向度指标集合，所述意向度指标集合包括至少一个用于量化评估所述目标客户的意向度的指标；

采用自然语言处理技术对所述对话记录数据进行数学建模以确定第一意向度参数；

采用层次分析法对所述意向度指标集合进行数学建模以确定第二意向度参数；

根据所述第一意向度参数和所述第二意向度参数确定所述目标客户的客户意向度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用自然语言处理技术对所述对话记录数据进行数学建模以确定第一意向度参数，包括：

根据所述对话记录数据中的对话角色标签确定所述目标客户的聊天记录数据；

将所述聊天记录数据进行文本转化操作以得到文本数据；

将所述文本数据中的每句文字进行中文分词处理以得到第一分词组，所述第一分词组中的所有词语用于组成所述文本数据中的一句文字；

将所述第一分词组中的所有词语输入预先训练的词向量模型以得到词向量矩阵；

将所述词向量矩阵输入预先训练的情感分析模型以得到所述第一意向度参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用层次分析法对所述意向度指标集合进行数据建立以确定第二意向度参数，包括：

比较所述意向度指标集合中的每两个指标之间的相对重要性以确定判断矩阵；

在所述判断矩阵通过一致性检验时，确定所述意向度指标集合中的指标对应的权重向量，所述权重向量用于表示所述判断矩阵的最大特征根的归一化特征向量；

获取隶属度矩阵，所述隶属度矩阵用于表示所述意向度指标集合中的指标对预设评级表中的评级的隶属度；

根据所述权重向量和所述隶属度矩阵确定所述第二意向度参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重向量和所述隶属度矩阵确定所述第二意向度参数，包括：

根据所述权重向量与所述隶属度矩阵之间的乘积关系确定所述目标客户的客户意向度的隶属度向量；

根据所述预设评级表中的评分与所述隶属度向量之间的乘积确定所述第二意向度参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标顾问与目标客户之间的对话记录数据，包括：

获取第一操作指令，所述第一操作指令携带有所述目标顾问的身份标识信息或者所述目标客户的身份标识信息；响应于所述第一操作指令，从预设数据库中获取所述目标顾问与所述目标客户之间的所述对话记录数据；或者，

响应于针对所述目标顾问或者所述目标客户的定时操作指令，定时从所述预设数据库中获取所述目标顾问与所述目标客户之间的所述对话记录数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一意向度参数和所述第二意向度参数确定所述目标客户的客户意向度，包括：

根据所述第一意向度参数、所述第二意向度参数和预设意向度评估公式计算出所述目标客户的客户意向度；所述预设意向度评估公式为：

V₀＝λ*V₁+μ*V₂，

其中，所述V₀表示所述目标客户的客户意向度，所述λ和所述μ表示比例系数，所述V₁表示所述第一意向度参数，所述V₂表示所述第二意向度参数。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述意向度指标集合包括以下至少一种：内容兴趣程度指标、内容回复速度指标、工作态度与能力指标；其中，所述内容兴趣程度指标用于指示所述目标客户对所述目标顾问发布的内容的感兴趣程度，所述内容回复速度指标用于指示所述目标客户对所述目标顾问发布的内容的回复速度或者所述目标顾问对所述目标客户咨询的内容的回复速度，所述工作态度与能力指标用于指示所述目标顾问的工作态度和工作胜任能力。