[发明专利]基于人工智能的客户应答识别方法及其相关设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的客户应答识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

接收对话场景中的第一客户应答数据，并将所述第一客户应答数据输入至预先训练的语义识别模型中，获得第一识别结果，并识别所述第一识别结果是否为无效回答；

当所述语义识别模型输出的第一识别结果为无效回答时，基于预设的分段判断策略确定所述第一客户应答数据是否属于分段应答；

当所述第一客户应答数据属于分段应答时，缓存所述第一客户应答数据；

在接收到对话场景中的第二客户应答数据时，组合所述第一客户应答数据和所述第二客户应答数据，生成完整客户应答数据，并将所述完整客户应答数据输入至所述语义识别模型中，获得第二识别结果；

识别所述第二识别结果是否为有效回答，当所述第二识别结果为有效回答时，输出所述第二识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的客户应答识别方法，其特征在于，所述基于预设的分段判断策略确定所述第一客户应答数据是否属于分段应答包括：

识别对话场景中的对话次数和所述语义识别模型输出的识别结果为无效回答的次数；

基于所述对话次数和所述无效回答的次数计算中断概率，当所述中断概率大于预设的中断阈值时，所述第一客户应答数据属于所述分段应答。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的客户应答识别方法，其特征在于，所述基于所述对话次数和所述无效回答的次数计算中断概率包括：

所述中断概率的特征描述为：

P＝D×(N/A)/T，

其中，P为所述中断概率，D为预设的系统因子，N为所述无效回答的次数，A为所述对话次数，T为预先计算的客户语速。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的客户应答识别方法，其特征在于，所述基于预设的分段判断策略确定所述第一客户应答数据是否属于分段应答包括：

确定接收到对话场景中的第一客户应答数据的第一时间点，并确定预先发出的问询数据的第二时间点，其中，所述问询数据与所述第一客户应答数据具有一一对应关系；

计算所述第一时间点与所述第二时间点之间的时间间隔；

识别所述客户语音应答的数据量；

确定所述时间间隔是否超过预设的时长阈值，并确定所述客户语音应答的文字数量是否小于预设的数量阈值；

当所述时间间隔超过所述时长阈值，且所述第一客户应答数据的文字数量小于所述数量阈值时，基于所述第一客户应答数据计算客户语速；

确定所述客户语速是否小于预设的语速阈值；

当所述客户语速小于预设的语速阈值时，确定所述第一客户应答数据属于所述分段应答。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的客户应答识别方法，其特征在于，所述基于所述第一客户应答数据计算客户语速包括：

所述客户语速的特征描述为：

T＝D/t，

其中，T为所述客户语速，D为所述第一客户应答数据的文字数量,t为所述时间间隔。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的客户应答识别方法，其特征在于，所述第一客户应答数据携带有话题属性，所述基于预设的分段判断策略确定所述第一客户应答数据是否属于分段应答包括：

获取所述第一客户应答数据携带的话题属性；

将所述话题属性与预设的话题属性表进行比对；

当所述话题属性表中包含有所述话题属性时，确定所述客户应答数据属于分段应答。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的客户应答识别方法，其特征在于，在所述将所述完整客户应答数据输入至所述语义识别模型中，获得第二识别结果之后，还包括：

当所述第二识别结果为无效回答时，基于所述分段判断策略识别所述第二客户应答数据是否属于分段应答；

当所述第二客户应答数据属于分段应答时，缓存所述第二客户应答数据；

在接收到对话场景中的第三客户应答数据时，组合所述第一客户应答数据、所述第二客户应答数据和所述第三客户应答数据，生成组合客户应答数据，并将所述组合客户应答数据输入至所述语义识别模型中，直至达到预设的循环次数或者所述语义识别模型输出的识别结果为有效回答。