[发明专利]客服违规质检方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种客服违规质检方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：通过双向RNN网络对待测客服对话文本进行编码以得到其的基本向量；将基本向量输入到第一线性分类器中，以判断待测客服对话文本是否违规；若是，将基本向量输入到第二线性分类器中以预测待测客服对话文本的违规类别作为违规类别；根据注意力机制，将待测客服对话文本与违规类别的特征向量分别进行词级别交互以及句子级别交互，以得到特征区分向量；将基本向量与特征区分向量合并得到最终向量；将最终向量输入到第三线性分类器中以预测待测客服对话文本的违规情形，从而能够自动对待测客服对话文本进行质检，具有效率高和准确性高的优点。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种客服违规质检方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

质检，就是质量检测。在任何一项客服服务中，质检都必不可少。一方面，既要求客服按照要求提供服务，保证服务质量，另一方面可以检查服务是否合规。在贷款申请过程中，申请人跟客服需要进行多轮的沟通，确认申请人是否具备相应的资格和对应的额度。有时会出现违规场景，客服为了提高成单率，会引导申请人提供虚假信息，导致最终坏账。

传统的质检系统都是依赖人工去复查，人工处理的效率底下，面对需要质检的庞大对话数据，只能通过抽检的方式进行。同时，由于人的机能限制，很难保证所有错综复杂的质检规则都被考虑到。

发明内容

本发明实施例提供了一种客服违规质检方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有人工质检存在的效率低准确性差的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种客服违规质检方法，其包括：

接收到待测客服对话文本，通过预设的双向RNN网络对所述待测客服对话文本进行编码以得到所述待测客服对话文本的基本向量；

将所述基本向量输入到预训练的第一线性分类器中，并通过所述第一线性分类器判断所述待测客服对话文本是否违规；

若所述待测客服对话文本违规，将所述基本向量输入到预训练的第二线性分类器中，并输出所述待测客服对话文本的违规类别，其中，每一违规类别至少包括一种违规情形；

根据注意力机制，将违规的待测客服对话文本与预先针对所述违规类别查找的特征向量分别进行词级别交互以及句子级别交互，以得到所述待测客服对话文本的特征区分向量，其中，各违规类别均对应设有特征向量；

将所述违规的待测客服对话文本的基本向量与所述特征区分向量合并得到最终向量；

将所述最终向量输入到预训练的第三线性分类器中，并通过所述第三线性分类器预测所述待测客服对话文本的违规情形。

第二方面，本发明实施例还提供了一种客服违规质检装置，其包括：

编码单元，用于接收到待测客服对话文本，通过预设的双向RNN网络对所述待测客服对话文本进行编码以得到所述待测客服对话文本的基本向量；

判断单元，用于将所述基本向量输入到预训练的第一线性分类器中，并通过所述第一线性分类器判断所述待测客服对话文本是否违规；

第一预测单元，用于若所述待测客服对话文本违规，将所述基本向量输入到预训练的第二线性分类器中，并输出所述待测客服对话文本的违规类别，其中，每一违规类别至少包括一种违规情形；

交互单元，用于根据注意力机制，将违规的待测客服对话文本与预先针对所述违规类别查找的特征向量分别进行词级别交互以及句子级别交互，以得到所述待测客服对话文本的特征区分向量，其中，各违规类别均对应设有特征向量；

合并单元，用于将所述违规的待测客服对话文本的基本向量与所述特征区分向量合并得到最终向量；