[发明专利]基于持续交互的特征分析方法、装置及介质

权利要求书

1.一种基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，包括：

获取目标交互内容；

对交互内容中属于同一目标的交互内容进行分组；

分别计算每组交互内容中的交互的特征；

将各组的特征拼接，生成特征数据。

2.根据权利要求1所述的基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，

获取目标交互内容，具体包括：根据分析需求选取任意一连续的时间段作为进行分析的持续一段时间，获取所述持续一段时间内的所有次交互，并确定所有次交互中属于同一目标的多次交互；

对交互内容中属于同一目标的交互内容进行分组，具体包括：根据预定条件将属于同一目标的所述多次交互分成两组，其中，所述多次交互包括多次交互时对应记录的每次交互信息。

3.根据权利要求2所述的基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，还包括：

在所述持续一段时间内按时间顺序累加属于同一目标的所述多次交互的次数，并将所述多次交互提取出来；

所述预定条件包括：累加的所述次数为奇数或者偶数；

所述交互信息中包括交互的时间。

4.根据权利要求3所述的基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，根据预定条件将属于同一目标的所述多次交互分成两组，具体包括：

当累加的所述次数为奇数2n+1时，前n次交互以及第n+1次交互为第一组，第n+1次交互到第2n+1次交互为第二组；

当累加的所述次数为偶数2n时，前n次交互为第一组，第n+1次交互到第2n次交互为第二组；

其中，n为大于等于0的整数。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，

分别计算每组交互内容中的交互的特征，具体包括：

从每组中的每次交互的文本信息中获取特征；

将每组中的所有次交互的特征相加后再取平均值；

从所述平均值中提取预设固定维数的特征；

将各组的特征拼接，生成特征数据，具体包括：

将每组中提取的固定维数的特征相加，生成两倍固定维数的特征数据。

6.根据权利要求5所述的基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，还包括：

所述文本信息为交互时输入的文本信息、交互时音频经FR或语音识别转化成的文本信息、和/或交互时视频图像经字符识别或图像识别转化成的文本信息；

所述特征为多维特征向量；

从文本信息中，根据分词、关键词、和/或词频的计算，获取所述特征向量。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，还包括：

所述交互内容为多通通话；

所述通话的语音进行文本转换后获得对应所述通话的文本信息；

所述目标为交互中的客户；

获取目标交互内容还包括：获取持续一段时间内的所有日志中的与客户的多通通话，并根据客户身份标识确定属于同一客户的多通通话。

8.根据权利要求1所述的基于持续交互的特征分析方法，其特征在于，还包括：

构建判断交互发展趋势的预测模型，并将所述特征数据输入训练后的所述预测模型；

根据输出的预测结果判断所述交互发展趋势是正向还是负向，以确定所述交互发展趋势；和/或，

根据所述特征数据判断交互发展趋势，控制是否需要继续占用通信资源与所述目标通信交互；和/或，

构建评价交互状态优劣的评价模型，将所述特征数据输入训练后的所述评价模型，根据评价结果判断所述交互处于不同的评分状态。

9.一种基于持续交互的特征分析装置，其特征在于，包括：

分组模块，用于对获取的目标交互内容，并对交互内容中属于同一目标的交互内容进行分组；

生成模块，用于分别计算每组交互内容中的交互的特征，将各组的特征拼接，生成特征数据。

10.一种计算机可读介质，存储有计算机可执行程序，所述计算机可执行程序被执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的基于持续交互的特征分析方法。