[发明专利]话术模板评估方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种话术模板评估方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收客户端发送的话术模板的待评估请求；提取待评估话术模板的多个历史版本的交互数据；根据多个历史版本的交互数据构建多个评估模型；提取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多个特征参数；将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；根据多个评估结果对待评估话术模板的当前版本进行评估，获得目标评估结果。本发明通过所述多个评估模型的多个评估结果综合评估待评估话术模板，从多个维度对待评估话术模板同时进行评估，提高了评估结果的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种话术模板评估方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能市场的扩张，越来越多的产业在工作中使用人工智能，通过人工智能与用户进行交互获取交互信息，现有技术根据话术模板与用户进行交互，由于话术模板是固定的，在交互过程中人工智能无法根据用户的思想及时的更新话术模板，在后期更新话术模板过程中，以人工操作的标准进行更新，无法根据具体的历史交互数据从多个维度进行话术模板的评估，导致话术模板评估的准确率低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种话术模板评估方法、装置、电子设备及存储介质，通过所述多个评估模型的多个评估结果综合评估待评估话术模板，从多个维度对待评估话术模板同时进行评估，提高了评估结果的准确率。

本发明的第一方面提供一种话术模板评估方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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；