[发明专利]一种基于深度学习的开放式智能客服系统

说明书

本发明属于自然语言处理领域，特别是涉及一种基于深度学习的开放式智能客服系统。发明由用户输入模块、预处理模块、意图识别模块、业务模块、人工服务模块、场景识别模块组成。针对智能客服存在交互性差、操作流程复杂、用户体验差等缺点，该发明提供了一种基于深度学习的开放式智能客服系统，根据不同业务类型划分功能，人工服务模块可通过意图识别模块直接进行调用或通过业务子模块根据场景识别模块进行调用，进而转向人工服务环节。该发明简化了语音操作多次按键操作流程，引入开放式对话闲聊模块有效提高人机交互性和用户体验感。

技术领域

本发明属于自然语言处理领域，特别是涉及一种基于深度学习的开放式智能客服系统。

背景技术

随着深度学习技术的深入发展和在各场景的落地应用，促进了开放领域智能客服系统的研究热点，究其原因各行业将智能客服定位于未来各种服务的入口。因此很多互联网公司投入资金研发相关技术，并陆续推出相关产品。

目前智能客服系统虽然融合了基础语音、互联网自主服务、引导式按键功能，但是存在交互性差、操作流程复杂、用户体验度差等缺点。对此该发明提出一种基于深度学习的开放式智能客服系统，采用按业务类型划分功能模块，并且对每个模块采用不同的技术选型，能有效实现系统的解耦和降低技术实现复杂度，解决目前智能客服存在的缺点，实现开放式智能客服的落地应用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于深度学习的开放式智能客服系统，针对不同功能采用不同技术选型有效降低系统耦合度和技术实现复杂度，从而实现业务处理和对话聊天一体化、操作流程简单化、人机交互无缝切换的目的。

针对智能客服存在交互性差、操作流程复杂、用户体验差等缺点，该发明提供了一种基于深度学习的开放式智能客服系统，根据不同业务类型划分功能，并对每个功能采用不同的技术选型实现最佳答案筛选。发明由用户输入模块、预处理模块、意图识别模块、业务模块、人工服务模块、场景识别模块组成。在输入模块可接收语音或者文字输入，若采用语音输入需先将语音转换为文本信息再进行预处理。预处理模块对文本信息进行清洗、分词、标注和语义纠错等抗干扰处理。意图识别模块根据预处理后的文本信息提取主题词，通过主题词识别访问者意图，并根据意图调用业务模块。其中业务模块包括费用查询子模块、业务咨询子模块、对话聊天子模块、故障报修子模块、投诉评价子模块，在每个子模块中根据不同业务类型选用不同的技术类型实现答案筛选和应答。人工服务模块可通过意图识别模块直接进行调用或通过业务子模块根据场景识别模块进行调用，进而转向人工服务环节。场景识别模块根据不同业务场景下当需要转向人工服务时，可不通过返回操作直接通过具体业务场景子模块接通人工客服，保证语言场景一致和语句连贯。该发明简化了语音操作多次按键操作流程，引入开放式对话闲聊模块有效提高人机交互性和用户体验感。

该发明解决技术问题的方案是：

一种基于深度学习的开放式智能客服系统，包括用户输入模块、预处理模块、意图识别模块、业务模块、人工服务模块、场景识别模块；

用户输入模块包括移动终端和PC端，接收语音信息和文本信息输入，若输入为语音信息，则需要将语音信息转化为文本信息再进行预处理；预处理模块对上述文本信息进行预处理，预处理包括语料清洗、长句分词、词性标注、语义纠错处理；意图识别模块对预处理后的文本信息进行主题词检索，根据检索关键词判断用户想要咨询的问题，并根据用户意图进行调用具体业务模块；人工服务模块对于客户个性化的需求或系统无法解答的问题，系统根据需要自动转接到人工服务模块，由人工解答客户个性化需求和一些特殊需求；场景识别模块连接业务模块和人工服务模块；