[发明专利]一种智能外呼机器人的用户意向识别方法和装置

说明书

本发明公开了一种智能外呼机器人的用户意向识别方法和装置，所述方法包括：获取整通电话的用户录音，并通过语音识别转成通话文本；对所述通话文本进行意图识别，得到每个问题对应的用户回答的意图；构建外呼机器人问题与用户回答意图之间的对应关系；利用预设的用户意向识别模型对所述对应关系进行识别获得用户的意向。所述装置包括：文本转换模块、意图识别模块、序列构建模块和意向识别模块。本发明考虑了外呼机器人的问题序列和用户回答的意图序列信息，可以提升用户意向识别的准确率，还能够结合外呼机器人问题和用户回答内容进行用户意向分类，能够针对特定类别的准确率和召回率有特定需求的场景提供灵活适配的模型。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种智能外呼机器人的用户意向识别方法和装置。

背景技术

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，智能外呼机器人已经越来越多地应用在企业电话营销领域，例如对用户的购车意向线索清洗、教育产品推销、理财产品营销等。外呼机器人与传统的人工呼叫相比，具有工作效率高、成本低等特点和优势。目前，采用外呼机器人替代人工坐席在企业电话营销领域是大势所趋。外呼机器人和用户的一通电话完成后，通常需要对整通电话的用户意向进行分析，后续，对具有购买意向的客户再通过人工坐席跟进，提升具有购买意向的客户的成交转化率。因此，用户意向的确定在基于外呼机器人的智能营销中起着至关重要的作用。

现有技术中，常用的一种方式是基于规则对用户意向进行分级，例如对整通电话中用户的回答录音通过语音识别技术(ASR，Automatic Speech Recognition)转录成用户回答的文本，再对转录的文本进行意图识别，并基于规则对各意图进行打分，最终得到整通电话用户意向的分值，作为用户意向分级的依据。然而，此类方法依赖对规则的经验性设置，在简单场景下比较有效，在复杂场景下规则设置复杂性大大提升，而且用户意向分类的准确率也得不到保证。例如某具有购买意向的客户在前半段意图识别为不买车，而后半段又表现出买车高意向时，这时通过得分加减很难得到较高的准确率。

此外，现有技术中也有通过训练分类模型来对用户意向进行分类的方法。此类方法对用户的回答直接通过训练分类模型来判断用户的意向。

然而，上述两种方法忽略了外呼机器人的提问问题，由于整通电话是外呼机器人发起提问，用户再回答，并不断循环这一问答过程，而用户的回答是针对问题进行，因此整通电话的问题一回答的序列信息也是至关重要的。

此外，上述两种现有方案都无法对特定级别的用户意向进行召回率或准确率上的修改，其中，准确率＝提取出的正确信息条数/提取出的信息条数；召回率＝提取出的正确信息条数/样本中的信息条数。例如对于某些厂商，他们的用户线索量非常多，因此，厂商关心的是智能外呼机器人帮忙筛选高意向类别的准确率，而不关心有没有漏检高意向的客户。如果高意向的分类准确率特别高，这样对该类用户进行人工电话介入就可以减少无效的人工电话量。而对另一些厂商，厂商的用户线索较少，因此他们关心高意向类别的召回率，如果外呼机器人筛选后丢掉了一些高意向客户，则对厂商损失较大。因此，针对不同的场景能否灵活配置高准确或者高召回在识别用户意向领域格外重要。

发明内容

为此，本发明提供一种智能外呼机器人的用户意向识别方法和装置，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的第一个方面，提供一种智能外呼机器人的用户意向识别方法，包括：获取整通电话的用户录音，并通过语音识别转成通话文本；对所述通话文本进行意图识别，得到每个问题对应的用户回答的意图；构建外呼机器人问题与用户回答意图之间的对应关系；利用预设的用户意向识别模型对所述对应关系进行识别获得用户的意向。

优选地，所述的方法，还包括：根据场景需求对所述用户意向识别模型的准确率或召回率进行调整得到适配的用户意向识别模型；利用适配的用户意向识别模型所述对应关系进行识别获得用户的意向。