[发明专利]话术模板评估方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种话术模板评估方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客户端发送的话术模板的待评估请求，其中，所述待评估请求中包括待评估话术模板；

提取所述待评估话术模板的多个历史版本的交互数据；

根据所述待评估话术模板的多个历史版本的交互数据构建多个评估模型；

提取所述待评估话术模板的当前版本的交互数据，并在当前版本的交互数据的基础上挖掘并提取每个所述评估模型对应的多个特征参数；

将所述多个特征参数输入至对应的评估模型中进行评估，得到评估结果；

根据多个所述评估结果对所述待评估话术模板的当前版本进行评估，获得目标评估结果。

2.如权利要求1所述的话术模板评估方法，其特征在于，所述根据所述待评估话术模板的多个历史版本的交互数据构建多个评估模型包括：

将所述待评估话术模板的多个历史版本的交互数据分别输入至多个机器学习模型中进行训练；

获取训练完成的机器学习模型的模型参数；

根据每个机器学习模型的模型参数构建对应的机器学习模型的评估模型。

3.如权利要求2所述的话术模板评估方法，其特征在于，所述将所述待评估话术模板的多个历史版本的交互数据分别输入至多个机器学习模型中进行训练包括：

针对每个机器学习模型，从所述多个历史版本的交互数据中提取出所述机器学习模型的多个模型参数及每个模型参数对应的评分作为样本数据集；

从所述样本数据集中划分出训练集和测试集；

将所述训练集输入预设神经网络中进行训练，得到所述机器学习模型的评估模型；

将所述测试集输入至所述机器学习模型的评估模型中进行测试，并计算测试通过率；

若所述测试通过率大于预设通过率阈值，确定所述机器学习模型的评估模型训练结束；若所述测试通过率小于预设通过率阈值，增加训练集的数量，重新进行所述机器学习模型的评估模型的训练。

4.如权利要求1所述的话术模板评估方法，其特征在于，所述在当前版本的交互数据的基础上挖掘并提取每个所述评估模型对应的多个特征参数包括：

去除所述当前版本的交互数据中的冗余数据；

根据预设的缺失比例处理规则对所述当前版本的交互数据进行归一化；

对类别型数据进行编码，并转换为数值型数据；

从所述数值型数据中提取每个所述评估模型对应的多个特征参数。

5.如权利要求1所述的话术模板评估方法，其特征在于，所述根据多个所述评估结果对所述待评估话术模板的当前版本进行评估，获得目标评估结果包括：

获取待评估话术模板的当前版本的上一版本的多个评估结果；

比对所述当前版本的多个评估结果与所述上一版本的多个评估结果，返回多个比对结果；

根据所述多个比对结果确定目标评估结果。

6.如权利要求5所述的话术模板评估方法，其特征在于，在所述根据所述多个比对结果确定目标评估结果之后，所述方法还包括：

获取每个评估结果的预设权重；

根据所述多个比对结果及每个评估结果的预设权重确定目标评估结果。

7.如权利要求6所述的话术模板评估方法，其特征在于，所述根据所述多个比对结果及每个评估结果的预设权重确定目标评估结果包括：

判断每个比对结果是否满足预设的更新阈值；

当任意一个比对结果满足预设的第一更新阈值时，判断所述比对结果的评估结果的预设权重是否满足预设的第二更新阈值；

当所述比对结果的评估结果的预设权重满足所述预设的第二更新阈值，确定所述目标评估结果为更新所述待评估话术模板的当前版本；或者

当所述比对结果的评估结果的预设权重不满足所述预设的第二更新阈值，确定所述目标评估结果为不更新所述待评估话术模板的当前版本。