[发明专利]一种基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据用户特征建立业务分类模型，利用机器学习算法预训练所述业务分类模型，生成业务分类结果；

根据所述业务分类结果，选择不同的对话管理模块，送入AI外呼装置；

利用所述AI外呼装置，根据所选择的对话管理模块执行不同的外呼对话策略，运行相应的外呼任务。

2.根据权利要求1所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法，其特征在于，所述对话管理模块执行不同的外呼对话策略，运行相应的外呼任务之后，还包括输出回复内容，生成回复文本，将所述回复文本转换成语音，完成当前外呼任务，并记录外呼结果。

3.根据权利要求2所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法，其特征在于，对所述外呼结果进行标定得到标定结果，经迭代优化处理后输入机器学习模块，得到深度训练后的业务分类模型。

4.根据权利要求3所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法，其特征在于，将所述深度训练后的业务分类模型更新预训练业务分类模块，生成更新的业务分类结果。

5.根据权利要求4所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法，其特征在于，根据所述更新的业务分类结果，选择优化后的不同对话管理模块，送入AI外呼装置。

6.一种基于机器学习的外呼对话管理智能选择系统，其特征在于，包括：

用户业务分类模块，用于根据所述用户特征，建立业务分类模型，然后对所述业务分类模型进行预训练得到业务分类结果；

对话管理装置，用于根据业务分类结果，选择不同的对话管理模块和对话策略，送入AI外呼装置；

AI外呼装置，用于根据预设的对话管理模块，针对不同业务类型的用户，在执行AI外呼任务之前将根据用户业务特征在所述对话管理装置中选择一个合适的对话管理模块，执行外呼任务。

7.根据权利要求6所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择系统，其特征在于，所述用户业务分类模块，还用于根据深度训练后的业务分类模型更新预训练业务分类模块，生成更新的业务分类结果。

8.根据权利要求6所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择系统，其特征在于，所述对话管理装置中，包括至少一个对话管理模块。

9.根据权利要求6所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择系统，其特征在于，还包括机器学习模块，用于根据所述外呼结果进行标定得到标定结果，经迭代优化处理后进行机器学习训练，得到深度训练后的业务分类模型，然后将其输入到所述用户业务分类模块。

10.一种计算机系统，其特征在于，包括处理器和被配置为计算机可读存储介质的存储器；所述存储器中存储有能够在所述处理器运行的程序模块，所述程序模块包括用户特征采集模块、用户业务分类模块、对话管理装置、AI外呼装置、机器学习模块中的一个或多个；所述处理器被配置为用于运行权利要求1～5任一项所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或多个程序模块，所述程序模块为用户特征采集模块、用户业务分类模块、对话管理装置、AI外呼装置、机器学习模块中的一个或多个；当所述程序模块被计算机设备的处理器调用时，使得所述计算机设备执行权利要求1～5任一项所述基于机器学习的外呼对话管理智能选择方法的步骤。