CN110149451A

CN110149451A - 基于账户登录的外呼机器人实现方法、装置及存储介质

Info

Publication number: CN110149451A
Application number: CN201910363811.0A
Authority: CN
Inventors: 吴亚洲; 唐辛欣; 李雪; 田小丹
Original assignee: Wuzhu Science And Technology (tianjin) Co Ltd
Current assignee: Wuzhu Science And Technology (tianjin) Co Ltd
Priority date: 2019-04-30
Filing date: 2019-04-30
Publication date: 2019-08-20
Anticipated expiration: 2039-04-30
Also published as: CN110149451B

Abstract

本申请公开了一种基于账户登录的外呼机器人实现方法、装置及存储介质。其中，该方法，包括：接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；响应于所述调用请求，判定所述终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及在判定所述用户账户处于登录状态的情况下，调用与所述用户账户对应的外呼机器人。达到了在不具备足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，每个企业都可以借助外呼机器人平台调用属于自己的外呼机器人，同时一个用户账户可以关联于多个外呼机器人，从而节约了企业的成本和社会资源的技术效果。

Description

基于账户登录的外呼机器人实现方法、装置及存储介质

技术领域

本申请涉及机器人领域，特别是涉及一种基于账户登录的外呼机器人实现方法、装置及存储介质。

背景技术

在实际应用中，很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费。

针对上述的现有技术中存在的很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开的实施例提供了一种基于账户登录的外呼机器人实现方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中存在的很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费的技术问题。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种基于账户登录的外呼机器人实现方法，包括：接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；响应于调用请求，判定终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及在判定用户账户处于登录状态的情况下，调用与用户账户对应的外呼机器人。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上所述的方法。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种基于账户登录构建外呼机器人的装置，包括：接收模块，用于接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；判定模块，用于响应于调用请求，判定终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及调用模块，用于在判定用户账户处于登录状态的情况下，调用与用户账户对应的外呼机器人。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种基于账户登录构建外呼机器人的装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；响应于调用请求，判定终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及在判定用户账户处于登录状态的情况下，调用与用户账户对应的外呼机器人。

在本公开实施例中，使得在用户没有足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，可以通过服务器调用自己的外呼机器人。同样的，在其他用户具有调用外呼机器人需求的情况下，也可以通过服务器调用自己的外呼机器人。从而，达到了在不具备足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，每个企业都可以借助外呼机器人平台构建属于自己的外呼机器人，同时一个用户账户可以关联于多个外呼机器人，从而节约了企业的成本和社会资源的技术效果。进而解决了现有技术中存在的很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本申请的一部分，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：

图1是用于实现根据本公开实施例1所述的方法的【计算机终端(或移动设备)】的硬件结构框图；

图2是根据本公开实施例1所述的基于账户登录的外呼机器人实现系统的示意图；

图3是根据本公开实施例1所述的服务器300所对应的外呼机器人平台的内部构造图；

图4是根据本公开实施例1的第一个方面所述的基于账户登录的外呼机器人实现方法的流程示意图；

图5A示出了服务器300利用知识图谱构建外呼机器人的流程图；

图5B示出了一个用于外呼机器人的知识图谱的示例；

图6示出了服务器300获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱的流程图；

图7是根据本公开实施例2所述的基于账户登录的外呼机器人实现装置的示意图；以及

图8是根据本公开实施例3所述的基于账户登录的外呼机器人实现装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本公开的技术方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。

需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本实施例，提供了一种基于账户登录的外呼机器人实现方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现基于账户登录的外呼机器人实现方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输模块106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本公开实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。

存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本公开实施例中的基于账户登录的外呼机器人实现方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的基于账户登录的外呼机器人实现方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。

此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。

图2是根据本实施例所述的基于账户登录的外呼机器人实现系统的示意图。参照图2所示，该系统包括：终端设备200以及服务器300。其中终端设备200为用户100的终端设备，所述服务器300对应于外呼机器人平台。该系统可以应用到不同的领域，例如：教育领域的咨询、办理各项业务以及其他的各种商业场景。在实际应用中，用户100在具有调用专属的外呼机器人的需求的情况下，用户100首先需要在该系统中申请注册一个用户账户，从而在通过账户登录后，可以通过该系统调用专属的外呼机器人。其中一个用户账户可以关联于多个外呼机器人。

图3示出了该服务器300所对应的外呼机器人平台的内部构造图。参见图3所示，该外呼机器人平台包括账户管理模块310，用于对用户注册的账户进行管理以及对用户的登录进行验证。机器人调用模块320，用于根据登录的账户，呼机器人数据集合330调用与账户对应的外呼机器人。机器人数据集合300中存储有各种外呼机器人，用于供用户100使用。此外机器人调用模块320还可以利用机器人构建模块340构建外呼机器人。机器人构建模块340根据知识图谱集合350中的知识图谱构建与账户对应的机器人。需要说明的是，系统中的终端设备200以及服务器300均可适用上面所述的硬件结构。

在上述运行环境下，根据本实施例的第一个方面，提供了一种基于账户登录的外呼机器人实现方法，该方法由图2中所示的服务器300实现。图4示出了该方法的流程示意图，参考图4所示，该方法包括：

S402：接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；

S404：响应于调用请求，判定终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及

S406：在判定用户账户处于登录状态的情况下，调用与用户账户对应的外呼机器人。

正如前面背景技术中的，现有的很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费。

针对上述背景技术中存在的问题，结合图2以及图3所示，本实施例提供了一种基于账户登录构建外呼机器人的系统。该系统包括服务器300，该服务器300可以基于账户登录构建与账户对应的机器人。在用户100没有足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，用户100可以在服务器300上构建属于自己的账户，并且利用服务器300提供的外呼机器人，来实现属于自己的外呼机器人业务。例如，用户100可以向服务器300对应的机器人提供方提出需求，然后服务器300的机器人提供方可以提供与用户100对应的外呼机器人并与用户100的账户相关联，从而设置于服务器300上。

这样，用户100在通过终端设备200登录服务器300的同时，可以向服务器300发送调用外呼机器人的调用请求。此时，服务器300接收终端设备200发送的请求调用外呼机器人的调用请求。然后服务器300响应于该调用请求，判定终端设备200的用户账户是否处于登录状态。最后在服务器300判定用户账户处于登录状态的情况下，为用户100调用与用户100对应的外呼机器人。例如，服务器300可以调用产品提供方已经在服务器300上设置的与用户100的账户相关联的外呼机器人(例如，外呼机器人已经存储在机器人数据集合中)，从而使得用户100能够实现外呼机器人的业务。

从而，通过这种方式，使得在用户100没有足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，可以通过服务器300调用自己的外呼机器人，并且实现外呼机器人业务。同样的，在其他用户具有使用外呼机器人需求的情况下，也可以通过服务器300调用自己的外呼机器人。从而，达到了在不具备足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，每个企业都可以借助外呼机器人平台(即服务器300)实现属于自己的外呼机器人。同时一个用户账户可以关联于多个外呼机器人，从而节约了企业的成本和社会资源的技术效果。进而解决了现有技术中存在的很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费的技术问题。

可选地，还包括通过以下操作构建所述外呼机器人：确定与用户账户对应的第一知识图谱；以及将第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型，并构建外呼机器人。

进一步地，图5A示出了服务器300利用知识图谱构建外呼机器人的流程图。参考图2以及图5A所示，在用户100通过终端设备200向服务器300发送构建需求之后，服务器300响应于终端设备200发送的构建请求，首先获取预先设置的多个第二知识图谱(该知识图谱设置于知识图谱集合350中)，然后服务器300根据所获取的多个第二知识图谱，确定第一知识图谱，并将该第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型中，进而构建专属于用户100的外呼机器人。

其中，知识图谱(knowledge graph)是指以实体、概念作为节点，以语义关系作为边的语义网络。知识图谱使得知识获取更直接，因此知识图谱能够基于用户提供的脚本文件，为外呼流程提供语义关联的知识，从而实现外呼的便捷化、智能化和人性化。

例如，图5B中示出了一个用于外呼机器人的知识图谱的示例。其中知识图谱确定了多个对话主题之间的连接关系，而对话主题用于描述不同场景下的对话内容。具体地，参考图5B所示，例如知识图谱中的第一对话主题为“呼叫方询问被呼叫方是否是机主本人”。然后多个第二对话主题与所述第一对话主题后续连接。

其中，一个第二对话主题为被呼叫方为机主本人的情况下，呼叫方继续介绍金卡业务。

另一个第二对话主题为机主本人不在的情况下，呼叫方请求被呼叫方向机主本人转达金卡业务。

从而依次类推，知识图谱中不仅可以横向的包括多个与第一对话主题后续连接的第二对话主题，第二对话主题也可以后续连接第三对话主题。从而机器人模型可以调用相应的知识图谱，从而实现外呼机器人的对话流程。

从而通过这种方式，不仅外呼机器人平台可以通过调用知识图谱的方式构建外呼机器人。并且其他人员，例如用户100或其他工作人员可以通过修改知识图谱的方式，对外呼机器人进行训练从而能够通过更加简便的方式，扩展外呼机器人的业务，以及调整外呼机器人的对话策略。从而为用户以及工作人员提供了便利。

可选地，确定与用户账户对应的第一知识图谱的操作，包括：获取与用户账户对应的用户信息；获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱；以及根据多个第二知识图谱确定第一知识图谱。具体地，参照图2以及图6所示，服务器300响应于终端设备200发送的构建请求，获取与用户100的用户账户对应的用户信息。其中，用户信息可以为用户100的职业信息、个人身份信息以及用户的兴趣爱好等信息。然后服务器300获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱。例如：用户100的职业信息为医生，个人身份信息为男，30～45岁，以及用户的兴趣爱好为旅游。此时，与用户信息匹配的多个第二知识图谱可以为：职业信息同为医生的用户A的知识图谱、职业信息为护士的用户B的知识图谱以及兴趣爱好同为旅游的用户C的知识图谱。然后服务器300根据多个第二知识图谱，确定第一知识图谱。其中，例如但不限于，服务器300可以从多个第二知识图谱中选择使用度最高或者热度最高的知识图谱确定为第一知识图谱。同样的，也可以选择相似度最高的知识图谱确定为第一知识图谱。

可选地，获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱的操作，包括：获取与用户信息对应的第一特征向量，其中第一特征向量的元素为与用户信息的属性对应的代码值；确定与第一特征向量匹配的多个第二特征向量，其中第二特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值；以及根据多个第二特征向量，确定多个第二知识图谱。

进一步地，图6示出了服务器300获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱的流程图。具体地，参照图6所示，服务器300获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱的操作，包括：首先，服务器300获取与用户信息相匹配的第一特征向量。其中第一特征向量的元素为与用户信息的属性对应的代码值。例如：用户信息的属性包括：职业、性格、生活习惯以及兴趣爱好等。此时，以属性为职业对应的值可以为医生，那么与用户信息的属性对应的代码值为指代“医生”的代码。

进一步地，服务器300确定与第一特征向量匹配的多个第二特征向量。其中第二特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值。例如：知识图谱的属性也可以包括：职业、性格、生活习惯以及兴趣爱好等。此时，例如与用户信息的职业属性对应的代码值为与“护士”对应的代码，那么与知识图谱的的职业属性对应的代码值为指代“护士”的代码或“医生”的代码。此时，第一特征向量中的该元素与第二特征向量中的该元素就比较匹配。然后与用户信息的生活习惯对应的代码值为“熬夜”的代码，而与该知识图谱的生活习惯对应的代码值为“早起”的代码，那么第一特征向量和第二特征向量中关于生活习惯的代码就不是很匹配。依次类推，根据第一特征向量和第二特征向量中的各个元素的匹配情况，即可确定其整体的匹配情况。

最后，服务器300通过匹配的方式确定多个与第一特征向量匹配的第二特征向量，进而确定相应的第二知识图谱。从而，通过这种方式，可以准确快速地获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱。

可选地，确定与第一特征向量匹配的多个第二特征向量的操作，包括：获取预先存储的多个第三特征向量，其中第三特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值；确定第三特征向量与第一特征向量之间的匹配度；以及将匹配度大于预定阈值的第三特征向量确定为第二特征向量。

具体地，服务器300确定与第一特征向量匹配的多个第二特征向量的操作，包括：服务器300可以从数据库中获取预先存储的多个第三特征向量。其中第三特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值。然后服务器300确定第三特征向量与第一特征向量之间的匹配度。其中第一特征向量的元素为与用户信息的属性对应的代码值。例如：多个第三特征向量与第一特征向量之间的匹配度分别为75％、50％、30％以及25％等。最后服务器300将匹配度大于预定阈值的第三特征向量确定为第二特征向量。其中，预设的阈值可以为45％，此时服务器300将匹配度大于45％的第三特征向量确定为第二特征向量。通过这种方式，可以从多个第三特征向量筛选出与用户信息相匹配的多个第二特征向量，然后匹配出多个第二知识图谱。

可选地，确定第三特征向量与第一特征向量之间的匹配度的操作，包括：根据预先设置的用于指示用户信息的属性与知识图谱的属性之间的相关性的映射关系数据，确定第三特征向量的各个元素与第一特征向量的对应元素之间的多个相关性信息；以及根据所确定的多个相关性信息，确定第一特征向量与第三特征向量之间的匹配度。

例如，第一特征向量中的元素A以及第三特征向量中的元素A，假设元素A对应的属性为“职业”，可以通过以下方式确定第一特征向量中的元素A与第三特征向量中的元素A的相关性。

例如，以用户信息中的属性“职业”以及知识图谱中的属性“职业”为例。首先为了便于匹配，将与职业属性相关的不同职业分别编码成不同的编码V_Ai(或者是S_Aj)。例如，“医生”对应的编码可以为“0001”，护士对应的编码可以为“0002”等等，依次类推。

然后基于此，在服务器300中预先设置不同的职业属性之间的相关性信息，参考表1中所示。

其中，V_Ai表示用户信息的与属性A(例如职业属性)对应的不同的编码，S_Aj表示知识图谱的与属性A(例如职业属性)对应的不同编码。其中优选的，对于i＝j的情况下，V_Ai和S_Aj对应与相同的职业的相同值。例如S_A1和V_A1可以都对应于“医生”这个职业。

根据此，表1中示出了不同职业之间的相关性。例如R_Aij表示用户信息的属性A(即，职业属性)的第i个编码与知识图谱的属性A(即，职业属性)的第j个职业的编码之间的相关性。

从而，通过表1，服务器300即可确定第一特征向量的属性A与第三特征向量中的属性A之间的相关性。

表1

依次类推，服务器300通过查询其他不同的表，分别确定第一特征向量与第三特征向量中的其他属性(例如，属性B、属性C等等)之间的相关性信息。从而，服务器300根据各个属性的相关性信息，确定第一特征向量与第三特征向量的匹配度。

可选地，根据所确定的多个相关性信息，确定第一特征向量与第三特征向量之间的匹配度的操作，包括：获取用于指示用户信息的属性与知识图谱的属性的权重的权重信息；以及根据所确定的多个相关性信息以及权重信息，确定第一特征向量与第三特征向量之间的匹配度。

具体地，服务器300根据所确定的多个相关性信息，确定第一特征向量与第三特征向量之间的匹配度的操作，包括：服务器300获取用于指示用户信息的属性与知识图谱的属性的权重的权重信息。例如：用户信息的属性包括：职业、性格、生活习惯以及兴趣爱好。然后服务器300分别赋予职业、性格、生活习惯以及兴趣爱好不同的权重值。然后服务器300根据所确定的多个相关性信息以及权重信息，确定第一特征向量与第三特征向量之间的匹配度。从而，通过这种方式，可以根据用户100的实际需求赋予用户信息的属性不同的权重值，从而确定出最匹配的第二特征向量。

可选地，根据多个第二知识图谱确定第一知识图谱的操作，还包括：接收终端设备发送的选择信息，其中选择信息用于指示终端设备的用户从多个第二知识图谱中选择一个第二知识图谱作为第一知识图谱；以及根据选择信息，确定第一知识图谱。

具体地，服务器300在确定出多个第二知识图谱之后，可以将多个第二知识图谱发送至用户100的终端设备，由用户100从中选择一个作为第一知识图谱。然后服务器300接收终端设备200发送的选择信息。其中选择信息用于指示终端设备200的用户100从多个第二知识图谱中选择一个第二知识图谱作为第一知识图谱。然后服务器300将用户100选择的那一个第二知识图谱确定为第一知识图谱。使得用户100可以选择喜爱的知识图谱进行加载，进而构建专属的外呼机器人。从而，通过这种方式，大大提高了用户的体验效果。

可选地，根据多个第二知识图谱确定第一知识图谱的操作，还包括：从终端设备中获取与外呼流程相关的脚本文件，其中脚本文件包括多个第一对话主题以及与多个第一对话主题对应的多个第一对话内容；根据脚本文件，构建与外呼流程相关的第三知识图谱；根据多个第二知识图谱，确定与外呼流程相关的第二对话主题和与第二对话主题对应的第二对话内容；以及将第二对话主题和与第二对话主题对应的第二对话内容添加至第三知识图谱，确定第一知识图谱。

具体地，服务器300例如但不限于从终端设备200获取与外呼流程相关的脚本文件，然后服务器300根据脚本文件，构建与外呼流程相关的第三知识图谱。其中第三知识图谱用于指示与用户账户对应的实体以及各个实体之间的连接关系。然后服务器300根据多个第二知识图谱，确定与外呼流程相关的第二对话主题和与第二对话主题对应的第二对话内容。最后，服务器300将第二对话主题和与第二对话主题对应的第二对话内容添加至第三知识图谱，确定第一知识图谱。从而，通过这种方式，可以基于用户提供的脚本文件，初步构建与外呼流程相关的第三知识图谱，然后根据匹配出的多个第二知识图谱，进一步完善初步构建的第三知识图谱，然后将完善后的第三知识图谱确定为第一知识图谱。

可选地，将第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型的操作之前，还包括：将第一知识图谱发送至终端设备；从终端设备接收修改后的第一知识图谱；以及将修改后的第一知识图谱加载至外呼机器人模型。

具体地，服务器300将第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型的操作之前，还包括：服务器300将第一知识图谱发送至终端设备200。此时，用户100可以根据实际需求通过终端设备200对第一知识图谱进行修改。然后服务器300从终端设备200接收用户100修改后的第一知识图谱。然后服务器300将修改后的第一知识图谱加载至外呼机器人模型。从而，通过这种方式，使得用户100可以根据实际需求对第一知识图谱进行调整，进而保障了构建出的外呼机器人更适配于用户100的实际需求。

此外，参考图1所示，根据本实施例的第三个方面，提供了一种存储介质104。存储介质104包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

实施例2

图7示出了根据本实施例所述的基于账户登录的外呼机器人实现装置700，该装置700与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图7所示，该装置700包括：接收模块710，用于接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；判定模块720，用于响应于调用请求，判定终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及调用模块730，用于在判定用户账户处于登录状态的情况下，调用与用户账户对应的外呼机器人。

可选地，调用模块730包括：确定子模块，用于确定与用户账户对应的第一知识图谱；以及构建子模块，用于将第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型，并构建外呼机器人。

可选地，确定子模块包括：第一获取单元，用于获取与用户账户对应的用户信息；第二获取单元，用于获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱；以及确定单元，用于根据多个第二知识图谱确定第一知识图谱。

可选地，第二获取单元包括：获取子单元，用于获取与用户信息对应的第一特征向量，其中第一特征向量的元素为与用户信息的属性对应的代码值；第一确定子单元，用于确定与第一特征向量匹配的多个第二特征向量，其中第二特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值；以及确定子单元，用于根据多个第二特征向量，确定多个第二知识图谱。

可选地，第一确定子单元包括：获取部件，用于获取预先存储的多个第三特征向量，其中第三特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值；第一确定部件，用于确定第三特征向量与第一特征向量之间的匹配度；以及第二确定部件，用于将匹配度大于预定阈值的第三特征向量确定为第二特征向量。

可选地，第一确定部件包括：第一确定子部件，用于根据预先设置的用于指示用户信息的属性与知识图谱的属性之间的相关性的映射关系数据，确定第三特征向量的各个元素与第一特征向量的对应元素之间的多个相关性信息；以及第二确定子部件，用于根据所确定的多个相关性信息，确定第一特征向量与第三特征向量之间的匹配度。

可选地，第二确定子部件包括：获取组件，用于获取用于指示用户信息的属性与知识图谱的属性的权重的权重信息；以及确定组件，用于根据所确定的多个相关性信息以及权重信息，确定第一特征向量与第三特征向量之间的匹配度。

可选地，确定单元还包括：接收子单元，用于接收终端设备发送的选择信息，其中选择信息用于指示终端设备的用户从多个第二知识图谱中选择一个第二知识图谱作为第一知识图谱；以及第二确定子单元，用于根据选择信息，确定第一知识图谱。

可选地，确定单元还包括：获取子单元，用于从终端设备中获取与外呼流程相关的脚本文件，其中脚本文件包括多个第一对话主题以及与多个第一对话主题对应的多个第一对话内容；构建子单元，用于根据脚本文件，构建与外呼流程相关的第三知识图谱；第三确定子单元，用于根据多个第二知识图谱，确定与外呼流程相关的第二对话主题和与第二对话主题对应的第二对话内容；以及第四确定子单元，用于将第二对话主题和与第二对话主题对应的第二对话内容添加至第三知识图谱，确定第一知识图谱。

可选地，还包括：发送模块，用于在构建子模块将第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型的操作之前，将第一知识图谱发送至终端设备；第一知识图谱接收模块，用于从终端设备接收修改后的第一知识图谱；以及加载模块，用于将修改后的第一知识图谱加载至外呼机器人模型。

从而根据本实施例，使得在用户没有足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，可以通过装置700调用自己的外呼机器人。同样的，在其他用户具有调用外呼机器人需求的情况下，也可以通过装置700调用自己的外呼机器人。从而，达到了在不具备足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，每个企业都可以借助外呼机器人平台(即装置700)调用属于自己的外呼机器人，同时一个用户账户可以关联于多个外呼机器人，从而节约了企业的成本和社会资源的技术效果。进而解决了现有技术中存在的很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费的技术问题。

实施例3

图8示出了根据本实施例所述的基于账户登录的外呼机器人实现装置800，该装置800与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图8所示，该装置800包括：处理器810；以及存储器820，与处理器810连接，用于为处理器810提供处理以下处理步骤的指令：接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；响应于调用请求，判定终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及在判定用户账户处于登录状态的情况下，调用与用户账户对应的外呼机器人。

可选地，包括通过以下操作构建所述外呼机器人：确定与用户账户对应的第一知识图谱；以及将第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型，并构建外呼机器人。

可选地，确定与用户账户对应的第一知识图谱的操作，包括：获取与用户账户对应的用户信息；获取与用户信息匹配的多个第二知识图谱；以及根据多个第二知识图谱确定第一知识图谱。

可选地，存储器820还用于为处理器810提供处理以下处理步骤的指令：将第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型的操作之前，将第一知识图谱发送至终端设备；从终端设备接收修改后的第一知识图谱；以及将修改后的第一知识图谱加载至外呼机器人模型。

从而根据本实施例，使得在用户没有足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，可以通过装置800调用自己的外呼机器人。同样的，在其他用户具有调用外呼机器人需求的情况下，也可以通过装置800调用自己的外呼机器人。从而，达到了在不具备足够的实力去开发自己的外呼机器人的情况下，每个企业都可以借助外呼机器人平台(即装置800)调用属于自己的外呼机器人，同时一个用户账户可以关联于多个外呼机器人，从而节约了企业的成本和社会资源的技术效果。进而解决了现有技术中存在的很多企业没有足够的实力去开发自己的机器人电话呼叫系统，如果每个企业都自己开发机器人电话呼叫系统，也会导致社会资源的浪费的技术问题。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于账户登录的外呼机器人实现方法，其特征在于，包括：

接收终端设备发送的请求调用外呼机器人的调用请求；

响应于所述调用请求，判定所述终端设备的用户账户是否处于登录状态；以及

在判定所述用户账户处于登录状态的情况下，调用与所述用户账户对应的外呼机器人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括通过以下操作构建所述外呼机器人：

确定与所述用户账户对应的第一知识图谱；以及

将所述第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型，并构建所述外呼机器人。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定与所述用户账户对应的第一知识图谱的操作，包括：

获取与所述用户账户对应的用户信息；

获取与所述用户信息匹配的多个第二知识图谱；以及

根据所述多个第二知识图谱确定所述第一知识图谱。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取与所述用户信息匹配的多个第二知识图谱的操作，包括：

获取与所述用户信息对应的第一特征向量，其中所述第一特征向量的元素为与所述用户信息的属性对应的代码值；

确定与所述第一特征向量匹配的多个第二特征向量，其中所述第二特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值；以及

根据所述多个第二特征向量，确定所述多个第二知识图谱。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定与所述第一特征向量匹配的多个第二特征向量的操作，包括：

获取预先存储的多个第三特征向量，其中所述第三特征向量的元素为与知识图谱的属性对应的代码值；

确定所述第三特征向量与所述第一特征向量之间的匹配度；以及

将匹配度大于预定阈值的所述第三特征向量确定为所述第二特征向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所述第三特征向量与所述第一特征向量之间的匹配度的操作，包括：

根据预先设置的用于指示所述用户信息的属性与所述知识图谱的属性之间的相关性的映射关系数据，确定所述第三特征向量的各个元素与所述第一特征向量的对应元素之间的多个相关性信息；以及

根据所确定的多个相关性信息，确定所述第一特征向量与所述第三特征向量之间的匹配度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所确定的多个相关性信息，确定所述第一特征向量与所述第三特征向量之间的匹配度的操作，包括：

获取用于指示所述用户信息的属性与所述知识图谱的属性的权重的权重信息；以及

根据所确定的多个相关性信息以及所述权重信息，确定所述第一特征向量与所述第三特征向量之间的匹配度。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述多个第二知识图谱确定所述第一知识图谱的操作，还包括：

接收所述终端设备发送的选择信息，其中所述选择信息用于指示所述终端设备的用户从所述多个第二知识图谱中选择一个第二知识图谱作为所述第一知识图谱；以及

根据所述选择信息，确定所述第一知识图谱。

9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述多个第二知识图谱确定所述第一知识图谱的操作，还包括：

从所述终端设备中获取与外呼流程相关的脚本文件，其中所述脚本文件包括多个第一对话主题以及与所述多个第一对话主题对应的多个第一对话内容；

根据所述脚本文件，构建与外呼流程相关的第三知识图谱；

根据所述多个第二知识图谱，确定与所述外呼流程相关的第二对话主题和与所述第二对话主题对应的第二对话内容；以及

将所述第二对话主题和与所述第二对话主题对应的第二对话内容添加至所述第三知识图谱，确定所述第一知识图谱。

10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第一知识图谱加载至预先设置的外呼机器人模型的操作之前，还包括：

将所述第一知识图谱发送至所述终端设备；

从所述终端设备接收修改后的第一知识图谱；以及

将所述修改后的第一知识图谱加载至所述外呼机器人模型。