[发明专利]一种客服机器人智能客服引导方法有效
| 申请号： | 201810684547.6 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN108984655B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 邹辉;肖龙源;蔡振华;李稀敏;刘晓葳;谭玉坤 | 申请（专利权）人： | 厦门快商通信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F16/36;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361000 福建省厦门*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种客服机器人智能客服引导方法，将一个领域的相关句子输入训练模型，得到相应的机器人回复；分析该领域聊天语料，根据分析得到的规则进行数据清洗，过滤无效数据，删除冗余项；以该领域的产品分类名称为标签，对每一对问答对做标注；对语料中所有问句和对应的答案做分别分词，学习每个词的语义特征；当客户端输入问句时，记录当前客户端提到的产品分类名称数据；若产品分类数据不能根据客户端数据分析得到，则主动引导客户端给出相关信息，然后通过所述网络模型得到最佳的答案。与现有技术相比，由于加入了产品名称分类以及个人信息状态记录，使得整个对话不至于跑偏，提高服务质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 客服 机器人 智能 引导 方法 | ||
【主权项】：
1.一种客服机器人智能客服引导方法，其特征在于：具体方法包括，分析该领域聊天语料，根据分析得到的规则进行数据清洗，过滤无效数据，删除冗余项；以该领域的产品分类名称为标签，对每一对问答对做标注；对语料中所有问句和对应的答案做分别分词，用skip‑gram学习每个词的语义特征；将问句和/或答案中每个分词的tf‑idf加权词向量之和的平均值拼接相关的产品分类名称的词向量作为每个句子的句子语义特征；使用深度学习神经网络，学习每个问句与答案的关联性，得到网络模型；当客户端输入问句时，记录当前客户端提到的产品分类名称数据；若产品分类数据不能根据客户端数据分析得到，则主动引导客户端给出相关信息，然后通过所述网络模型得到最佳的答案；所述相关信息包括产品分类名称信息；将一个领域的相关句子输入训练模型，得到相应的机器人回复。
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