[发明专利]一种基于知识图谱的外呼策略运营方法与系统

权利要求书

1.一种基于知识图谱的外呼策略运营方法，其特征在于，包含以下步骤：

获取语料信息并进行处理得到语义节点，其中，所述语义节点涉及多场景多业务；所述语料信息为用户问题的文本信息；所述语义节点为用户提出的某一类相似的问题的归类；所述语料信息进行数据清洗、高频问题分析、特征向量生成、聚类算法处理得到所述语义节点；所述高频问题分析的过程为对所述数据清洗后形成的词组文本信息进行高频关键词提取得到高频问题数据；

获取业务办理流程信息并进行处理得到话术节点，其中，所述话术节点涉及多场景多业务；针对不同的语义节点设置不同的话术节点；根据获取的所述业务办理流程信息中业务办理流程图的业务场景外呼任务进行处理得到所述话术节点；

根据所述语义节点与所述话术节点构建基于知识图谱的外呼策略数据；所述外呼策略数据包含依据知识图谱的场景实体创建的外呼场景、依据知识图谱的语义实体类创建用户话术、依据知识图谱的策略实体创建的外呼策略、创建的相似问实体类、创建的话术实体类；

获取对话数据并处理得到用户意图数据；所述对话数据为人工外呼的对话信息；所述用户意图数据为用户的话术意图分析数据；

根据所述用户意图数据从所述外呼策略数据中得到相应的外呼策略，进行外呼；根据所述用户意图数据中当前的场景节点与用户语义节点来确定策略节点，依据所述策略节点从所述外呼策略数据中得到相应的外呼策略，进行外呼；所述场景节点为一个业务类型；

所述根据所述用户意图数据从所述外呼策略数据中得到相应的外呼策略，进行外呼，还包含以下步骤：当所述用户意图数据从所述外呼策略数据中未得到相应的外呼策略时，则获取所述用户意图数据中的对话场景属性，当所述对话场景属性满足在当前的对话场景中，则依据分类算法模型将所述用户意图数据进行外呼场景数据更换；

根据更换后的所述用户意图数据从所述外呼策略数据中得到相应的外呼策略，进行外呼；

所述分类算法模型获取所述用户意图数据并更换外呼场景数据的方法包含以下步骤：

将所述词组文本信息中的语料按业务分类并贴上业务标签构建数据集；

利用bert算法中文预训练模型将所述用户意图数据转换为特征矩阵；

对所述bert算法中文预训练模型上做fine-tune算法微调，进行分类算法得到外呼场景数据并进行更换。

2.如权利要求1所述的一种基于知识图谱的外呼策略运营方法，其特征在于，所述数据清洗的过程为对所述语料信息通过ASR转义后去除标点、分词后形成词组文本信息；

所述特征向量生成的过程为依据bert算法中文向量模型对所述词组文本信息进行特征向量的提取并生成词向量；

所述聚类算法处理的过程为将所述词向量输入至聚类算法Kmeans中并反复实验得到轮廓系数数据，选取所述轮廓系数数据中最大值对应的K值作为聚类中心个数，总结K个所述聚类中心的话术，得出用户的所述语义节点。