CN105657129A

CN105657129A - 通话信息获取方法和装置

Info

Publication number: CN105657129A
Application number: CN201610049420.8A
Authority: CN
Inventors: 张立志
Original assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Current assignee: Beijing Baidu Netcom Science and Technology Co Ltd
Priority date: 2016-01-25
Filing date: 2016-01-25
Publication date: 2016-06-08

Abstract

本申请公开了通话信息获取方法和装置。所述通话信息获取方法的一具体实施方式包括：获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息；对所述通话录音信息进行语音识别，得到所述通话录音信息对应的通话文本信息；提取所述通话文本信息中的通话关键信息，所述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种；存储包括所述通话用户信息和所述通话关键信息的通话信息。该实施方式降低了大量的人力成本，并且提高了获取通话信息的效率。

Description

通话信息获取方法和装置

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及信息处理技术领域，尤其涉及通话信息获取方法和装置。

背景技术

目前，对于企业来说，为了掌握客户信息、加强销售管理，需要获取其企业电话(例如客服电话)的通话信息，以对客户需求、客户信息进行分析。现有的获取通话信息的方法通常是首先通过对通话内容进行录音并保存录音文件，让后由人工收听录音并将收听到的录音内容记录下来。

然而，现有的获取通话信息的方法需消耗较多的人力成本，并且获取效率过低。

发明内容

本申请的目的在于提出一种通话信息获取方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种通话信息获取方法，所述方法包括：获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息；对所述通话录音信息进行语音识别，得到所述通话录音信息对应的通话文本信息；提取所述通话文本信息中的通话关键信息，所述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种；存储包括所述通话用户信息和所述通话关键信息的通话信息。

第二方面，本申请提供了一种通话信息获取装置，所述装置包括：通话录音信息获取单元，用于获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息；语音识别单元，用于对所述通话录音信息进行语音识别，得到所述通话录音信息对应的通话文本信息；关键信息提取单元，用于提取所述通话文本信息中的通话关键信息，所述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种；通话信息存储单元，用于存储包括所述通话用户信息和所述通话关键信息的通话信息。

本申请提供的通话信息获取方法和装置，通过对通话录音信息进行语音识别，得到所述通话录音信息对应的通话文本信息，并提取所述通话文本信息中的包括关键词信息和文摘信息中的至少一种的通话关键信息，获取到了通话内容中的关键信息，无需用户人工收听录音并记录，从而降低了大量的人力成本，并且提高了获取通话信息的效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的通话信息获取方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的通话信息获取方法可以用于其中的一个应用场景的示例性示意图；

图4是根据本申请的通话信息获取装置的一个实施例的结构示意图；

图5是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的通话信息获取方法或通话信息获取装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104、服务器105和通信终端106、107。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间(还有可能是在服务器105和通信终端106、107之间)提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用软件，例浏览器应用、文档管理类应用、搜索类应用、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是支持网络通信的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上的浏览器应用等提供支持的数据库服务器或云服务器。此外，服务器105还可以通过普通电信网络(例如通过调用电信供应商提供的接口)或者互联网(例如通过网络电话VoIP)分别呼叫通信终端106和通信终端107，以使通信终端106和通信终端107的用户之间进行通话，并获取通话录音信息；或者在通信终端106、107直接进行通话时，获取通信终端106、107发送的录音信息；或者接收由用户采集录音的服务器(图中未示出)发送的录音信息。服务器105可以对接收到的信息数据进行存储、分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。

通信终端106、107可以是支持语音通信的各种电子设备，例如，电话座机、手机、网络电话等。

需要说明的是，本申请的通话信息获取方法通常由服务器105执行。相应地，本申请的通话信息获取装置通常设置于服务器105中。

应该理解，图1中的终端设备、网络、服务器和通信终端的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络、服务器和通信终端。

继续参考图2，图2示出了根据本申请的通话信息获取方法的一个实施例的流程200。

如图2所示，本实施例的通话信息获取方法包括以下步骤：

步骤201，获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息。

在本实施例中，通话信息获取方法运行于其上的服务器(例如图1所示的服务器)可以通过从合作的通信运营商提供的下载地址上获取通话录音文件来获取上述通话录音信息，其中，服务器还可以对获取到的通话录音文件进行大小和格式校验，将文件过小/过大和格式错误的通话录音文件过滤掉，得到上述通话录音信息；还可以通过在本地对用户的通话进行录音以获取上述通话录音信息(例如在图1所示的通信终端是通过服务器进行通话的情况下)；还可以通过从用户使用其进行通话的电子设备(例如图1所示的通信终端)或者对通话录音信息进行采集的其它设备接收通话录音信息以获取上述通话录音信息。其中，通话用户信息可以包括：来电用户信息和接听用户信息。

步骤202，对上述通话录音信息进行语音识别，得到上述通话录音信息对应的通话文本信息。

在本实施例中，服务器可以通过各种语音识别技术对上述通话录音信息进行语音识别，例如，通过模板匹配的方法(例如，基于模式匹配的动态时间规整法和基于统计模型的隐马尔可夫模型法)，或者通过利用人工神经网络的方法等各种方法。此外，还可以对录音信息进行声纹特征的识别，识别出通话双方各自对应的通话文本信息。从而可以精确地提取某个用户对应的通话信息。

步骤203，提取上述通话文本信息中的通话关键信息。

其中，上述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种。

在本实施例中，服务器可以通过各种预定的算法来提取上述通话文本信息中的关键词信息和/或文摘信息。其中，提取关键词信息的算法例如可以是：TF-IDF(TermDrequency–InverseDocumentFrequency，词频-逆向文件频率)算法、TextRank算法。提取文摘(摘要)信息的算法例如可以是TextRank算法。

步骤204，存储包括上述通话用户信息和上述通话关键信息的通话信息。

在本实施例中，服务器可以通过将包括上述通话用户信息和上述关键信息的通话信息存储到数据库或其他计算机可读取的存储介质中，来存储上述通话信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，步骤202可以包括：通过预定的专有名词识别方法，提取上述通话文本信息中的专有名词；将上述专有名词加入用于分词的分词词库，并基于加入上述专有名词后的分词词库，对上述通话文本信息进行分词，得到词语集合；通过预定的词语权重计算方法获取上述词语集合中各个词语对应的权重；取预定数量个词语集合中权重的排名靠前的词语作为上述通话关键信息中的关键词。其中，专有名词例如可以是：人名、地名、产品名称、组织机构名称等可自定义的名词类型。服务器可以根据通话文本信息和预先训练的语言模型获取上述专有名词。其中，上述语言模型可以通过机器学习的方法根据大量标注数据和人工总结的知识库生成。例如，可以从通话文本信息“你好；我们公司想升级套餐；升级流程该怎么走；我们想升级为3800套餐；价格可以优惠吗；从哪里可以申请优惠码；好的，我联系下代理商；发票要开成北京某某机器有限公司；非常感谢”中提取出专有名词“北京某某机器有限公司”、“3800套餐”。之后，服务器可以将获取到的上述专有名词加入分词词库，并基于加入上述专有名词后的分词词库，对通过预定的分词算法(例如正向最大匹配算法)对上述通话文本信息进行分词，得到词语集合。继续沿用上述举例，此时得到的词语集合中的词语例如可以包括：“北京某某机器有限公司”、“3800套餐”、“代理商”、“价格”、“升级”等。然后，可以通过例如TF-IDF等词语权重计算方法获取上述词语集合中各个词语对应的权重，并取预定数量个(例如5个)词语集合中权重的排名靠前的词语作为上述通话关键信息中的关键词。本实现方式通过将上述专有名词加入分词词库，可以使得分词的结果更加准确，例如，若不加入专有名词到分词词库“北京某某机器有限公司”可能会被分为“北京”、“某某”、“机器”、“有限公司”这几个词。

在本实施例的一些可选的实现方式中，步骤202还可以包括：对上述通话文本信息进行句子切分，获得第一句子集合；根据语义将上述第一句子集合中的划分为至少一个句子子集合；在每个上述句子子集合中选择一个句子加入第二句子集合；根据预定的句子权重计算方法，获取上述第二句子集合中各个句子的权重；将权重最高的句子作为上述文摘信息。其中，服务器可以通过K-means聚类算法将上述第一句子集合中的划分为至少一个句子子集合。上述在每个上述句子子集合中选择一个句子的加入第二句子集合处理可以为：将每个上述句子子集合中最长的句子加入第二句子集合。本实现方式通过将语义相近的句子去除，只针对语义相似度不高的句子进行权重计算并选取，从而使提取的文摘信息更加准确。

基于上一实现方式，在本发明的一些可选的实现方式中，上述对上述通话文本信息进行句子切分，获得第一句子集合可以包括：通过至少一种句子切分方法分别对上述通话文本信息进行句子切分；将每个句子切分方法切分出的句子加入上述第一句子集合。其中，上述至少一种句子切分方法可以包括一下方法中的至少一种：通过特殊字符(例如句号、问号、空格等)进行句子切分；通过N-Gram语言模型进行句子切分；通过基于SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)预先训练出的拆分模型进行句子切分。通过本实现方式，使得第一句子集合可以包含多种句子切分方法切分出的句子，结合后续对语义相近的句子去除的步骤，使得第二句子集合中的句子切分结果更加合理、科学。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述通话关键信息还可以包括通话情绪信息。其中，上述通话情绪信息可以是通过对上述通话文本信息进行文本情感分析获得的。例如，可以将情绪信息用枚举类型的数据来表示，如：如正向：2、中性：1、负向：0，可以通过机器学习的方法根据大量具有情绪标注的文本数据训练出情绪分类模型，然后通通过该情绪分类模型对上述通话文本信息进行情绪分类，得到上述通话情绪信息。通过该实现方式，丰富了通话关键信息的内容，使得后续在分析通话信息时，能够了解用户的情绪信息，并且可以根据情绪信息进行统计。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述通话信息还可以包括以下信息中的至少一个：上述通话文本信息、上述通话录音信息、通话时间信息、接听状态信息、主叫号码归属地信息、通话设备类型。服务器可以在通话结束时获取上述信息，从而使获取到的通话信息更加丰富、全面。此外，如果通话录音信息是通过从合作的通信运营商提供的下载地址上获取通话录音文件来获取上的，上述通话信息还可以包括上述下载地址。

本实施例提供的通话信息获取方法，通过对通话录音信息进行语音识别，得到上述通话录音信息对应的通话文本信息，并提取上述通话文本信息中的包括关键词信息和文摘信息中的至少一种的通话关键信息，获取到了通话内容中的关键信息，无需用户人工收听录音并记录，从而降低了大量的人力成本，并且提高了获取通话信息的效率。

下面参考图3，图3是根据本实施例的通话信息获取方法可以用于其中的应用场景的一个示例性示意图。在图3的应用场景中，用户可以首先在查询区域301中的各个可编辑的控件中输入/选择信息(也可不输入/选择)，生成通话信息查看请求中的信息；然后可以通过查询区域301中的查询按钮发起一个通话信息查看请求；之后，终端从服务器接收与通话信息查看请求中的信息相匹配的通话信息，该通话信息可以是预先通过本实施例的通话信息获取方法获得并存储的。然后将接收到的信息展示在通话信息展示区域302中。其中，如果用户点击语音文本栏下显示的查看链接，终端可以显示出与对应的通话文本信息；如果用户将光标移动到内容摘要栏下的区域，终端可以显示出对应的文摘信息；如果用户点击通话时长栏下的话筒图标，终端可以播放出通话录音信息对应的语音信号供用户收听。

进一步参考图4，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种通话信息获取装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于服务器中。

如图5所示，本实施例的通话信息获取装置400包括：通话录音信息获取单元401、语音识别单元402、关键信息提取单元403和通话信息存储单元404。其中，通话录音信息获取单元401用于获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息；语音识别单元402用于对上述通话录音信息进行语音识别，得到上述通话录音信息对应的通话文本信息；关键信息提取单元403用于提取上述通话文本信息中的通话关键信息，上述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种；通话信息存储单元404用于存储包括上述通话用户信息和上述关键信息的通话信息。

在本实施例中，通话录音信息获取单元401、语音识别单元402、关键信息提取单元403和通话信息存储单元404的具体处理可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202、步骤203和步骤204的相关描述，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，关键信息提取单元403可以包括：专有名词识别子单元(图中未示出)，用于通过预定的专有名词识别方法，提取上述通话文本信息中的专有名词；分词子单元(图中未示出)，用于将上述专有名词加入用于分词的分词词库，并基于加入上述专有名词后的分词词库，对上述通话文本信息进行分词，得到词语集合；词语权重获取子单元(图中未示出)，用于通过预定的词语权重计算方法获取上述词语集合中各个词语对应的权重；关键字获取子单元(图中未示出)，用于取预定数量个词语集合中权重的排名靠前的词语作为上述通话关键信息中的关键词。专有名词识别子单元、分词子单元、词语权重获取子单元以及关键字获取子单元的具体处理可参考图2对应实施例中相应实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，关键信息提取单元403还可以包括：句子切分子单元(图中未示出)，用于对上述通话文本信息进行句子切分，获得第一句子集合；句子子集合划分子单元(图中未示出)，用于根据语义将上述第一句子集合中的划分为至少一个句子子集合；句子选择子单元(图中未示出)，用于在每个上述句子子集合中选择一个句子加入第二句子集合；句子权重计算子单元(图中未示出)，用于根据预定的句子权重计算方法，获取上述第二句子集合中各个句子的权重；文摘信息确定子单元(图中未示出)，用于将权重最高的句子作为上述文摘信息。句子切分子单元、句子子集合划分子单元、句子选择子单元、句子权重计算子单元以及文摘信息确定子单元的具体处理可参考图2对应实施例中相应实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，句子切分子单元可以包括：句子切分模块(图中未示出)，用于通过至少一种句子切分方法分别对上述通话文本信息进行句子切分；第一句子集合生成模块(图中未示出)，用于将每个句子切分方法切分出的句子加入上述第一句子集合。句子切分模块和第一句子集合生成模块的具体处理可参考图2对应实施例中相应实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，关键信息提取单元403还可以包括文本情感分析子单元(图中未示出)，用于上述通话情绪信息是通过对上述通话文本信息进行文本情感分析获得的；以及，上述通话关键信息还包括通话情绪信息。文本情感分析子单元的具体处理可参考图2对应实施例中相应实现方式的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述通话信息还可以包括以下信息中的至少一个：上述通话文本信息、上述通话录音信息、通话时间信息、接听状态信息、主叫号码归属地信息、通话设备类型。

本实施例提供的通话信息获取装置，通过语音识别单元402对通话录音信息进行语音识别，得到上述通话录音信息对应的通话文本信息，并通过关键信息提取单元403提取上述通话文本信息中的包括关键词信息和文摘信息中的至少一种的通话关键信息，获取到了通话内容中的关键信息，无需用户人工收听录音并记录，从而降低了大量的人力成本，并且提高了获取通话信息的效率。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统500的结构示意图。

如图5所示，计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM503中，还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU501、ROM502以及RAM503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

以下部件可以连接至I/O接口505：包括键盘、鼠标等的输入部分506；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507；包括硬盘等的存储部分508；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，上述计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质511被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括通话录音信息获取单元、语音识别单元、关键信息提取单元和通话信息存储单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，通话录音信息获取单元还可以被描述为“获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种非易失性计算机存储介质，该非易失性计算机存储介质可以是上述实施例中所述装置中所包含的非易失性计算机存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的非易失性计算机存储介质。上述非易失性计算机存储介质存储有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个设备执行时，使得所述设备：获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息；对所述通话录音信息进行语音识别，得到所述通话录音信息对应的通话文本信息；提取所述通话文本信息中的通话关键信息，所述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种；存储包括所述通话用户信息和所述关键信息的通话信息。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims

1.一种通话信息获取方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息；

对所述通话录音信息进行语音识别，得到所述通话录音信息对应的通话文本信息；

提取所述通话文本信息中的通话关键信息，所述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种；

存储包括所述通话用户信息和所述通话关键信息的通话信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述通话文本信息中的通话关键信息，包括：

通过预定的专有名词识别方法，提取所述通话文本信息中的专有名词；

将所述专有名词加入用于分词的分词词库，并基于加入所述专有名词后的分词词库，对所述通话文本信息进行分词，得到词语集合；

通过预定的词语权重计算方法获取所述词语集合中各个词语对应的权重；

取预定数量个词语集合中权重的排名靠前的词语作为所述通话关键信息中的关键词。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述通话文本信息中的通话关键信息，还包括：

对所述通话文本信息进行句子切分，获得第一句子集合；

根据语义将所述第一句子集合中的划分为至少一个句子子集合；

在每个所述句子子集合中选择一个句子加入第二句子集合；

根据预定的句子权重计算方法，获取所述第二句子集合中各个句子的权重；

将权重最高的句子作为所述文摘信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述通话文本信息进行句子切分，获得第一句子集合，包括：

通过至少一种句子切分方法分别对所述通话文本信息进行句子切分；

将每个句子切分方法切分出的句子加入所述第一句子集合。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述通话关键信息还包括通话情绪信息，其中，所述通话情绪信息是通过对所述通话文本信息进行文本情感分析获得的。

6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述通话信息还包括以下信息中的至少一个：所述通话文本信息、所述通话录音信息、通话时间信息、接听状态信息、主叫号码归属地信息、通话设备类型。

7.一种通话信息获取装置，其特征在于，所述装置包括：

通话录音信息获取单元，用于获取用户通过电子设备进行通话的通话用户信息和通话录音信息；

语音识别单元，用于对所述通话录音信息进行语音识别，得到所述通话录音信息对应的通话文本信息；

关键信息提取单元，用于提取所述通话文本信息中的通话关键信息，所述通话关键信息包括关键词信息和文摘信息中的至少一种；

通话信息存储单元，用于存储包括所述通话用户信息和所述通话关键信息的通话信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述关键信息提取单元包括：

专有名词识别子单元，用于通过预定的专有名词识别方法，提取所述通话文本信息中的专有名词；

分词子单元，用于将所述专有名词加入用于分词的分词词库，并基于加入所述专有名词后的分词词库，对所述通话文本信息进行分词，得到词语集合；

词语权重获取子单元，用于通过预定的词语权重计算方法获取所述词语集合中各个词语对应的权重；

关键字获取子单元，用于取预定数量个词语集合中权重的排名靠前的词语作为所述通话关键信息中的关键词。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述关键信息提取单元还包括：

句子切分子单元，用于对所述通话文本信息进行句子切分，获得第一句子集合；

句子子集合划分子单元，用于根据语义将所述第一句子集合中的划分为至少一个句子子集合；

句子选择子单元，用于在每个所述句子子集合中选择一个句子加入第二句子集合；

句子权重计算子单元，用于根据预定的句子权重计算方法，获取所述第二句子集合中各个句子的权重；

文摘信息确定子单元，用于将权重最高的句子作为所述文摘信息。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述句子切分子单元包括：

句子切分模块，用于通过至少一种句子切分方法分别对所述通话文本信息进行句子切分；

第一句子集合生成模块，用于将每个句子切分方法切分出的句子加入所述第一句子集合。

11.根据权利要求7-10任一所述的装置，其特征在于，所述关键信息提取单元还包括文本情感分析子单元，用于所述通话情绪信息是通过对所述通话文本信息进行文本情感分析获得的；以及

所述通话关键信息还包括通话情绪信息。

12.根据权利要求7-10任一所述的装置，其特征在于，所述通话信息还包括以下信息中的至少一个：所述通话文本信息、所述通话录音信息、通话时间信息、接听状态信息、主叫号码归属地信息、通话设备类型。