[发明专利]一种客服系统的测试方法、装置及电子设备在审

专利信息
申请号: 202110217708.2 申请日: 2021-02-26
公开(公告)号: CN112835805A 公开(公告)日: 2021-05-25
发明(设计)人: 申亚坤;黄文强;胡传杰 申请(专利权)人: 中国银行股份有限公司
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王娇娇
地址: 100818 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 客服 系统 测试 方法 装置 电子设备
【权利要求书】:

1.一种客服系统的测试方法,其特征在于,所述方法包括:

获得测试配置数据;所述测试配置数据包含至少一个目标测试节点的目标测试数据,且所述目标测试节点之间具有节点顺序;

将所述测试配置数据输入到待测试的客服系统中,以使得所述客服系统按照所述节点顺序根据所述目标测试节点的目标测试数据对所述目标测试节点进行测试,以得到所述客服系统在所述目标测试节点上的输出内容;

将所述客服系统在所述目标测试节点上的输出内容与所述目标测试节点上对应的预设标准内容进行比对,以得到所述客服系统在所述目标测试节点上的测试结果。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获得测试配置数据,包括:

输出配置界面,所述配置界面中包含有多个待选测试节点,每个所述待选测试节点对应有待选测试数据,所述待选测试数据根据历史测试数据获得;

接收针对所述配置界面中的待选测试节点以及待选测试数据的输入操作;

根据所述输入操作,获得至少一个目标测试节点以及所述目标测试节点的目标测试数据,所述目标测试节点之间具有节点顺序。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获得测试配置数据,包括:

获得当前测试案例,所述当前测试案例中至少包含有多个待选测试节点;

将所述当前测试案例输入到神经网络模型中,以得到所述神经网络模型所输出的至少一个目标测试节点以及所述目标测试节点的测试数据;

其中,所述神经网络模型利用多个历史测试案例进行训练得到,所述历史测试案例中包含多个初始测试节点以及至少一个历史测试节点,所述历史测试节点包含有历史测试数据,所述神经网络模型至少以所述初始测试节点为输入样本且以所述历史测试节点和所述历史测试数据为输出样本进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型以所述初始测试节点、所述初始测试节点的相邻测试节点、所述初始测试节点的历史测试结果为输入样本;

其中,所述当前测试案例中还包含有所述待选测试节点的相邻测试节点和所述待选测试节点的历史测试结果。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

输出所述客服系统在所述目标测试节点上的输出内容。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述目标测试节点之间的节点顺序基于所述目标测试节点之间的跳跃参数生成,所述跳跃参数用于表征所述目标测试节点之间的跳跃相邻关系。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

获得所述客服系统对所述目标测试节点进行测试过程中的监测数据;

根据所述监测数据,判断所述客服系统在所述目标测试节点上是否存在测试异常;

在所述客服系统在所述目标测试节点上存在测试异常的情况下,获得所述客服系统在所述目标测试节点上的目标异常类型,并执行与所述目标异常类型相对应的操作。

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述监测数据包含多个监测维度上的数据;

其中,根据所述监测数据,判断所述客服系统在所述目标测试节点上是否存在测试异常,包括:

分别根据所述监测数据中每个所述监测维度上的数据,获得所述客服系统对所述目标测试节点进行测试过程中在至少一个异常类型上的初始概率值;

分别针对每个所述异常类型,将每个所述监测维度上对应的初始概率值进行统计,以得到针对每个所述异常类型的异常概率值;

对所述异常概率值是否大于或等于所述异常类型对应的异常阈值进行判断,以判断出所述客服系统在所述目标测试节点上是否存在测试异常。

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