CN109460891A - 基于满意度评价的数据处理方法、装置和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及数据处理技术，提供了一种基于满意度评价的数据处理方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取与用户标识对应的满意度评价指令；将所述满意度评价指令发送至用户终端；接收所述用户终端针对所述满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；获取业务办理过程中与所述用户标识对应的会话信息；根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息；根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。采用本方法能够提高满意度评价结果的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于满意度评价的数据处理方法、装置和计算机设备。
背景技术
满意度评价是指用户对业务办理过程和业务员所提供的服务等做出的表示满意程度的评价。满意度是指用户期望值与用户体验之间的匹配程度。满意度评价结果表征了用户对该次业务办理过程和相应业务员的满意程度。通过采集并分析用户的满意度评价结果来优化业务办理过程和业务员服务，以便于获得更优的满意度评价结果是至关重要的。
目前，用户的满意度评价结果通常是借助于指定的专用评价设备来采集的。该专用评价设备存在维护难、扩展性差、硬件兼容性等问题，且该种满意度评价结果的获取方式，可能存在用户为了省事随意进行评价，或者业务员私自进行评价等问题，从而导致所获取的满意度评价结果的准确性低。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高满意度评价结果的准确性的基于满意度评价的数据处理方法、装置和计算机设备。
一种基于满意度评价的数据处理方法，所述方法包括：
获取与用户标识对应的满意度评价指令；
将所述满意度评价指令发送至用户终端；
接收所述用户终端针对所述满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；
获取业务办理过程中与所述用户标识对应的会话信息；
根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息；
根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。
一种基于满意度评价的数据处理装置，所述装置包括：
指令获取模块，用于获取与用户标识对应的满意度评价指令；
发送模块，用于将所述满意度评价指令发送至用户终端；
接收模块，用于接收所述用户终端针对所述满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；
会话信息获取模块，用于获取业务办理过程中与所述用户标识对应的会话信息；
第一确定模块，用于根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息；
第二确定模块，用于根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取与用户标识对应的满意度评价指令；
将所述满意度评价指令发送至用户终端；
接收所述用户终端针对所述满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；
获取业务办理过程中与所述用户标识对应的会话信息；
根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息；
根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取与用户标识对应的满意度评价指令；
将所述满意度评价指令发送至用户终端；
接收所述用户终端针对所述满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；
获取业务办理过程中与所述用户标识对应的会话信息；
根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息；
根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。
上述基于满意度评价的数据处理方法、装置计算机设备和存储介质，根据满意度评价指令所对应的满意度评价信息和业务办理过程所对应的会话满意度信息，确定相应用户标识对应的满意度评价结果，提高了满意度评价结果的准确性。将所获取到的与用户标识对应的满意度评价指令发送至用户终端，并接收用户终端对应反馈的满意度评价信息。同时，获取业务办理过程中与用户标识对应的会话信息，并根据会话信息确定相应的会话满意度信息。综合考虑满意度评价阶段和保单保全阶段各自对应的满意度信息，对应确定用户标识所对应的满意度评价结果，提高了满意度评价结果的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中基于满意度评价的数据处理方法的应用场景图；
图2为一个实施例中基于满意度评价的数据处理方法的流程示意图；
图3为另一个实施例中基于满意度评价的数据处理方法的流程示意图；
图4为一个实施例中基于满意度评价的数据处理装置的结构框图；
图5为另一个实施例中基于满意度评价的数据处理装置的结构框图；
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的基于满意度评价的数据处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，业务员终端102和用户终端106借助于服务器104进行通信，业务员终端102和用户终端106通过网络分别与服务器104进行通信。业务员终端102获取与用户标识对应的满意度评价指令，借助于服务器104将该满意度评价指令发送至用户终端106，接收用户终端106对应反馈的满意度评价信息；业务员终端102从服务器104中获取与用户标识对应的会话信息，并根据该会话信息对应确定会话满意度信息，进而根据会话满意度信息和满意度评价信息确定相应的满意度评价结果。其中，业务员终端102和用户终端106可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种基于满意度评价的数据处理方法，以该方法应用于图1中的业务员终端为例进行说明，包括以下步骤：
S202，获取与用户标识对应的满意度评价指令。
其中，用户标识用于唯一标识用户。用户标识具体可以是由数字、字母和符号等字符中的至少一种组成的字符串。满意度评价指令是用于触发满意度评价操作的指令。满意度评价指令用于指示用户终端触发满意度评价流程，还用于指示用户终端对应采集并反馈满意度评价信息。换而言之，满意度评价指令用于指示用户终端向用户展示满意度评价菜单，并对应获取用户针对满意度评价菜单所反馈的满意度评价信息。
具体地，业务员终端检测指定触发操作，当检测到指定触发操作时，根据所检测到的指定触发操作生成相应的满意度评价指令。指定触发操作是预先指定的触发操作，比如业务员对预设触发控件的触发操作。比如业务员办理完保单保全业务后，可以通过触发业务员终端上的预设触发控件来触发针对当前所办理的保单保全业务的满意度评价流程。满意度评价指令可以是预存储在本地或服务器中的指令。业务员终端根据所检测到的指定触发操作，从本地或服务器中对应获取满意度评价指令。
在一个实施例中，业务员终端根据所检测到该触发操作，生成与用户标识相对应的满意度评价指令。这样，针对该满意度评价指令所获得的满意度评价结果，与当前所办理的保单保全业务相对应。换而言之，业务员终端所获得的满意度评价结果与进行满意度评价的用户所对应的用户信息相对应，用户信息比如用户编号、用户姓名、等待号码、办理的业务类型和办理的业务等，办理的业务包括保单保全和理赔等业务。
S204，将满意度评价指令发送至用户终端。
具体地，业务员终端将所获取到的满意度评价指令通过有线或无线方式推送至用户终端。业务员终端具体可以通过指定网页将满意度评价指令推送至用户终端的指定客户端。业务员终端也可以通过指定客户端将满意度评价指令推送至用户终端。其中，指定客户端是预先指定的客户端。客户端是运行于用户终端并为用户提供服务的程序。客户端具体可以是安装于用户终端的应用软件。
在一个实施例中，用户终端根据所接收到的满意度评价指令获取相应的满意度评价菜单，并将所获取的满意度评价菜单展示给用户。其中，满意度评价菜单包括满意度评价的提示信息和可供选择的评价选项，比如“请您对本次的服务做出评价：满意、一般、不满意”。用户终端具体可以实时展示满意度评价功能界面，以通过该满意度评价功能界面向用户展示所获取到的满意度评价菜单。用户终端根据满意度评价指令从业务员终端获取相应的满意度评价菜单，也可以根据满意度评价指令从本地查询相应的满意度评价菜单。
在一个实施例中，满意度评价指令中携带有满意度评价菜单。用户终端通过解析所接收到的满意度评价指令，获得相应的满意度评价菜单。在一个实施例中，业务员终端获取与用户标识对应的满意度评价菜单，并将所获取到的满意度评价菜单发送至用户终端。
S206，接收用户终端针对满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息。
其中，满意度评价信息是指用户针对当前的业务办理过程所做出的表示满意程度的评价信息。满意度评价信息用于表征用户对当前业务办理过程的满意程度，比如满意、一般或不满意等。
具体地，用户终端向用户展示根据满意度评价指令对应获取到的满意度评价菜单时，对应获取用户针对该满意度评价菜单所反馈的满意度评价信息，并将所获取到的满意度评价信息发送至业务员终端。用户针对用户终端所展示的满意度评价菜单，在用户终端对应选择评价选项。用户终端检测用户针对指定评价选项的指定触发操作，根据所检测到的指定触发操作对应获取满意度评价信息。指定触发操作比如对指定评价选项的按压或点击操作。
在一个实施例中，用户终端检测用户针对所展示的满意度评价菜单对应反馈的语音信息。其中，该语音信息中携带有用户所选择的评价选项。用户终端通过已训练好的语音识别模型从该语音信息中提取相应的语音内容，将所提取的语音内容与预设评价选项进行匹配，并根据匹配结果确定满意度评价信息。
S208，获取业务办理过程中与用户标识对应的会话信息。
其中，会话信息是指业务办理过程中针对用户与业务员之间的沟通对应记录的信息。会话信息用于表征用户与业务员交流沟通时对应产生的信息。会话信息具体可以包括会话视频和会话音频。根据会话视频可以对应获取用户在业务办理过程中的表情和姿态动作等信息。根据会话音频可以对应获取用户在业务办理过程中的语气、语调和语音内容等信息。
具体地，业务员终端获取到满意度评价指令时，根据所获取到的满意度评价指令获取当前业务办理过程中所记录的、且与用户标识相对应的会话信息。会话信息可以是在业务办理过程中由用户终端或其他辅助设备实时采集并进行存储，用户终端或其他辅助设备可以将采集到的会话信息存储在本地，也可以发送至服务器进行存储，也可以借助于服务器发送至业务员终端进行存储。其中，其他辅助设备比如高拍仪、摄像头或麦克风等。
在一个实施例中，满意度评价指令中携带有用户标识。业务员终端根据满意度评价指令获得相应的用户标识，并根据用户标识在本地查询与该用户标识相对应的会话信息。业务员终端也可以根据用户标识在服务器、用户终端或其他辅助设备，获取与该用户标识对应的会话信息。
在一个实施例中，业务员终端接收到用户终端反馈的、与用户标识对应的满意度评价信息时，对应获取与该用户标识对应的会话信息。
S210，根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
其中，会话满意度信息是根据会话信息对应确定的满意度信息。会话满意度信息具体可以是指会话信息所表征的用户对业务办理过程的满意程度。
具体地，业务员终端按照预设方式从所获取到的会话信息中提取能够表征用户情感或态度的信息，根据所提取到的信息确定相应用户标识所对应的会话满意度信息。预设方式比如通过表情识别模型从会话信息所包含的视频帧中提取相应的视频帧表情信息，或者通过情感识别模型从会话信息所包含的音频片段中提取相应的音频情感信息，或者通过语音识别模型从音频片段中提取语音内容，并根据该语音内容中是否包含预设关键词对应确定会话满意度信息。
在一个实施例中，会话信息包括会话视频，业务员终端根据会话视频对应确定会话满意度信息。在一个实施例中，会话信息包括会话音频，业务员终端根据会话音频对应确定会话满意度信息。在一个实施例中，会话信息包括会话视频和会话音频，业务员终端根据会话视频和会话音频确定会话满意度信息。
在一个实施例中，服务器根据所获取到的与用户标识对应的会话信息确定相应的会话满意度信息，并将所确定的会话满意度信息与用户标识对应存储。业务员终端根据用户标识从服务器中查询相应的会话满意度信息。
在一个实施例中，业务员终端或服务器将所获取到的会话信息输入到预先训练好的会话满意度预测模型进行预测，获得相应的会话满意度信息。
S212，根据会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
其中，满意度评价结果具体可以是满意程度，比如非常满意、满意、一般或不满意等，也可以是表征满意程度的量化数值，比如0至1中的任一数值，或者0至100中的任一数值，该数值与满意度分值相对应，数值越大表明满意程度越高，即数值越大表明用户越满意。
具体地，业务员根据会话信息对应确定用户标识所对应的会话满意度信息时，根据所确定的会话满意度信息和所获取到的满意度评价信息，按照指定确定方式对应确定相应用户标识所对应的满意度评价结果。指定确定方式比如通过预先训练好的满意度评价模型进行预测，或者按照预设映射关系进行计算。
在一个实施例中，业务员终端将所获取到的会话满意度信息和满意度评价信息作为输入特征，输入到预先训练好的满意度评价模型进行预测，获得相应的满意度评价结果。
在一个实施例中，业务员终端按照预设映射关系分别确定满意度评价信息和会话满意度信息各自对应的满意度分值。根据所确定的满意度分值按照加权求值方式计算相应的满意度评价结果。举例说明，满意度评价信息对应的满意度分值为80分，会话满意度信息对应的满意度分值为60分，按照加权求值方式对应确定的满意度评价结果为80*a+60*b。其中a和b为自定义的权重值。
在一个实施例中，会话满意度信息中包括会话视频和会话音频各自对应的满意度信息。业务员终端分别确定会话视频对应的满意度信息所对应的满意度分值，以及会话音频对应的满意度信息所对应的满意度分值，并根据所确定的该两个满意度分值对满意度评价信息所对应的满意度分值进行修正，获得用户标识所对应的满意度评价结果。举例说明，假设满意度评价信息对应的满意度分值为80分，会话视频对应的满意度分值为15分，权重为25％，会话语音对应的满意度分值为18分，权重为75％，则对应获得的满意度评价结果为80+18*75％+14*25％＝97，其中权重值可以根据实际情况自定义。
上述基于满意度评价的数据处理方法，根据满意度评价指令所对应的满意度评价信息和业务办理过程所对应的会话满意度信息，确定相应用户标识对应的满意度评价结果，提高了满意度评价结果的准确性。将所获取到的与用户标识对应的满意度评价指令发送至用户终端，并接收用户终端对应反馈的满意度评价信息。同时，获取业务办理过程中与用户标识对应的会话信息，并根据会话信息确定相应的会话满意度信息。综合考虑满意度评价阶段和保单保全阶段各自对应的满意度信息，对应确定用户标识所对应的满意度评价结果，提高了满意度评价结果的准确性。
在一个实施例中，会话信息包括会话视频；步骤S210包括：按照预设获取方式从会话视频中获取预设数量的视频帧；通过已训练的表情识别模型按照视频帧的播放时序，分别从每个视频帧中提取相应的视频帧表情信息；根据各视频帧表情信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
其中，预设获取方式是预先设定的从会话视频中获取预设数量视频帧的方式。预设获取方式用于指示业务员终端如何从会话视频中获取预设数量的视频帧。预设获取方式可以是从会话视频中获取预设数量的连续视频帧，也可以是按照预设步长从会话视频中获取预设数量的视频帧。预设数量是根据实际情况自定义的数量。表情识别模型是根据预先获取的训练样本集进行模型训练获取的、能够用于根据已知的视频帧预测未知的视频帧表情信息的预测模型。视频帧表情信息是指根据视频帧中的人脸表情所提取到的信息。视频帧表情信息具体可以是开心、不满、愤怒或正常等表示用户表情的信息。
具体地，业务员终端根据会话信息获取与用户标识对应的会话视频，按照预设获取方式从所获取到的会话视频中获取预设数量的视频帧。对于所获取到的预设数量的视频帧，业务员终端按照该预设数量的视频帧在会话视频中各自对应的播放时序，将该预设数量的视频帧依次输入预先训练好的表情识别模型进行预测，分别获取每个视频帧所对应的视频帧表情信息。业务员终端根据该预设数量的视频帧各自对应的视频帧表情信息，确定相应用户标识所对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，业务员终端根据该预设数量的视频帧各自对应的播放时序和视频帧表情信息，确定相应用户标识在业务办理过程中所对应的视频帧表情信息的变化，并根据所确定的视频帧表情信息的变化对应确定会话满意度信息。其中，会话满意度信息具体可以是满意度的变化信息，比如满意度由不满意到一般，再到满意的变化信息。
在一个实施例中，业务员终端从会话视频中获取预设数量的连续视频帧。在一个实施例中，业务员终端按照预设步长从所获取到的会话视频中获取预设数量的视频帧。其中，预设步长是指所获取的相邻两个视频帧之间的间隔。预设步长可以是指定数量的视频帧。业务员终端在会话视频中每隔指定数量的视频帧获取一个视频帧，直至获取到预设数量的视频帧时停止获取。换而言之，所获取到的预设数量的视频帧中任意相邻两个视频帧之间的间隔为预设步长。
在一个实施例中，业务员终端按照预设获取方式从会话视频中获取预设数量的视频帧时，实时的将所获取到的视频帧输入预先训练好的表情识别模型进行预测，获得相应的视频帧表情信息。当获取到预设数量的视频帧所对应的视频帧表情信息时，根据该预设数量的视频帧表情信息对应确定会话满意度信息。
在一个实施例中，上述由业务员终端根据会话信息中的会话视频，确定用户标识所对应的会话满意度信息的相关步骤，具体可由服务器实现。
在一个实施例中，表情识别模型的训练步骤可由业务员终端或服务器执行，具体步骤可包括：获取多个目标视频帧，对于所获取的每个目标视频帧分别确定相应的目标视频帧表情信息，根据所获取到的目标视频帧和目标视频帧表情信息获得训练样本集，根据所获得的训练样本集进行训练，获得表情识别模型。
上述实施例中，通过表情识别模型对从会话视频中所获取的视频帧进行预测，获得相应的视频帧表情信息，进而对应确定会话满意度信息，提高了会话满意度信息的确定效率，从而提高了满意度评价结果的确定效率和准确性。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；步骤S210包括：通过已训练的语音识别模型从会话音频中提取目标音频内容；在目标音频内容中检索预设关键词；当检索到预设关键词时，根据预设关键词确定用户标识对应的会话满意度信息。
其中，语音识别模型是根据预先获取的训练样本集进行模型训练获得的、能够用于从会话音频中提取目标音频内容的模型。目标音频内容是会话音频中所传递的文本内容或信息，具体可以是用户与业务员沟通时的语音内容。预设关键词是预先设定的关键词，比如投诉、态度不行、态度还不错和非常感谢等。
具体地，业务员终端从会话信息中获取音频信息，并通过预先训练好的语音识别模型从所获取到的音频信息中提取相应的目标音频内容。业务员终端将预设关键词与所提取到的目标音频内容进行匹配。当匹配成功时，表明在目标音频内容中检索到相应的预设关键词，业务员终端根据该预设关键词，按照预设对应关系确定相应的满意度，进而根据所确定的满意度确定相应用户标识所对应的会话满意度信息。其中，预设对应关系是预先自定义的预设关键词和满意度之间的对应关系，比如关键词“投诉”对应的满意度为不满意，关键词“非常感谢”对应的满意度为非常满意。
在一个实施例中，预设关键词有多个，业务员终端将该多个预设关键词分别与目标音频内容进行匹配。当存在表示匹配成功的匹配结果时，表明在目标音频内容中检索到匹配成功的预设关键词，业务员终端根据匹配成功的预设关键词，按照该预设关键词所对应的预设对应关系确定相应的满意度，进而匹配成功的预设关键词所对应的满意度，对应确定会话满意度信息。
在一个实施例中，上述各个实施例中，由业务员终端执行的根据会话音频对应确定用户标识所对应的会话满意度信息的相关步骤，具体可由服务器执行。
在一个实施例中，语音识别模型的训练步骤可由业务员终端或服务器执行，具体步骤可包括：获取多个目标会话音频，并分别确定每个目标会话音频中的目标音频内容，根据所获取的目标会话音频和相应的目标音频内容，获得训练样本集，根据所获得的训练样本集进行模型训练，获得相应的语音识别模型。
上述实施例中，通过语音识别模型从会话音频中提取目标音频内容，并根据目标音频内容中的预设关键词确定相应的会话满意度信息，提高了目标音频内容的获取效率和准确性，进而提高了会话满意度信息的确定效率和准确性。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；步骤S210包括：按照预设截取方式从会话音频中截取预设数量的音频片段；通过已训练的情感识别模型按照音频片段的播放时序，分别从每个音频片段中提取相应的音频情感信息；根据各音频情感信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
其中，预设截取方式是预先设定的从会话音频中截取音频片段的方式。预设截取方式用于指示业务员终端如何从会话音频中截取相应的音频片段。情感识别模型是根据预先获取的训练样本集进行模型训练获得的、能够用于从音频片段中提取相应的音频情感信息的模型。音频情感信息是指根据会话音频所提取到的用于表征用户情感的信息。音频情感信息具体可以是根据会话音频中的语调和语气对应确定的用户的情感信息。
具体地，业务员终端根据会话信息获取与用户标识对应的会话音频，按照预设截取方式从所获取到的会话音频中截取预设数量的音频片段。对于所截取的预设数量的音频片段，业务员终端按照该预设数量的音频片段在会话音频中各自对应的播放时序，将该预设数量的音频片段依次输入预先训练好的情感识别模型进行预测，分别获得该预设数量的音频片段各自对应的音频情感信息。业务员终端根据该预设数量的音频片段各自对应的音频情感信息，确定相应用户标识所对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，业务员终端根据该预设数量的音频片段各自对应的播放时序和音频情感信息，确定相应用户标识在业务办理过程中所对应的音频情感信息的变化，并根据所确定的音频情感信息的变化对应确定会话满意度信息。举例说明，假设音频情感信息为满意度由不满意到一般，再到满意的变化信息，按照预设对应关系对应确定的会话满意度信息为满意。
在一个实施例中，业务员终端从会话音频中获取预设数量的连续音频片段。业务员终端也可以按照预设步长从会话音频中获取预设数量的音频片段。在一个实施例中，业务员终端根据会话信息获得相应的会话音频时，通过预先训练好的情感识别模型从会话音频中提取相应的音频情感信息，根据所提取到的音频情感信息确定相应的会话满意度信息。
在一个实施例中，上述由业务员终端根据会话信息中的会话音频，确定用户标识所对应的会话满意度信息的相关步骤，具体可由服务器实现。
在一个实施例中，情感识别模型的训练步骤可由业务员终端或服务器执行，具体步骤可包括：获取多个目标会话音频，并分别确定每个目标会话音频所对应的音频情感信息，根据所获取到的目标会话音频和音频情感信息，获得训练样本集，根据所获得的训练样本集进行模型训练，获得相应的情感识别模型。
上述实施例中，从会话音频中截取预设数量的音频片段，通过情感识别模型分别预测该预设数量的音频片段所对应的音频情感信息，进而确定相应的会话满意度信息，提高了音频情感信息的获取效率，和准确性，进而提高了会话满意度信息的确定效率和准确性。
在一个实施例中，上述基于满意度评价的数据处理方法，还包括：获取与满意度评价指令和用户标识对应的用户应答信息；根据用户应答信息按照预设确定方式，确定用户标识对应的应答满意度信息；步骤S212包括：根据应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
其中，用户应答信息是用户针对用户终端所展示的满意度评价菜单的应答信息。用户应答信息具体可包括用户进行满意度评价时的应答语音信息、应答表情信息和应答姿态动作信息等中的至少一种。预设确定方式是预先确定的用于根据用户应答信息对应确定应答满意度信息的方式。预设确定方式比如从应答语音信息中提取目标语音内容，根据目标语音内容中的预设关键词对应确定应答满意度信息，或者根据应答语音信息中的语调或语气确定目标情感信息，进而根据目标情感信息确定应答满意度信息，还可以是根据应答表情信息所对应的目标表情信息确定相应的应答情感信息。应答满意度信息是用户进行满意度评价时应答信息所表征的用户满意程度的信息。
具体地，业务员终端根据与用户标识对应的满意度评价指令，对应获取满意度评价菜单并进行展示时，对应获取相应用户针对该满意度评价菜单反馈的用户应答信息。业务员终端根据所获取到的用户应答信息按照预设确定方式，确定相应用户标识所对应的应答满意度信息，进而根据所获取到的与用户标识对应的应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息，按照指定方式对应确定该用户标识对应的满意度评价结果。其中，指定方式比如通过预先训练好的模型进行预测，或者按照指定映射关系进行计算。
在一个实施例中，业务员终端将应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息作为输入特征，输入到预先训练好的模型进行预测，获得相应的满意度评价结果。在一个实施例中，业务员终端按照预设映射关系分别确定应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息各自对应的满意度分值，对该三个满意度分值进行加权求值计算相应的满意度评价结果。其中，加权求值的权重可以根据实际情况自定义。
在一个实施例中，业务员终端从用户应答信息中获取应答语音信息，通过已训练的语音识别模型从应答语音信息中提取目标语音内容，并在所提取到的目标语音内容中检索预设关键词，当检索到预设关键词时，根据检索到的预设关键词确定相应的应答满意度信息。在一个实施例中，业务员终端通过已训练的情感识别模型从应答语音信息中提取目标情感信息，根据所提取到的目标情感信息确定相应的应答满意度信息。
在一个实施例中，业务员终端从用户应答信息中获取应答表情信息，通过已训练的表情识别模型从应答表情信息中提取目标表情信息，根据所提取到的目标表情信息确定相应的应答满意度信息。
上述实施例中，根据用户进行满意度评价时所对应应答表情信息和应答语音信息等用户应答信息，确定应答满意度信息，进而根据该应答满意度信息对满意度评价信息进行修正，提高了满意度评价结果的准确性。
在一个实施例中，步骤S202之前，上述基于满意度评价的数据处理方法，还包括：获取与用户标识对应的业务办理指令；根据业务办理指令查询用户标识对应的预设用户信息；获取与用户标识对应的目标用户信息；当预设用户信息与目标用户信息相匹配时，根据业务办理指令触发业务办理流程。
其中，业务办理指令是用于触发业务办理流程的指令。预设用户信息是预存储的用户信息。预设用户信息具体可以是用户的生物信息或生理特征，比如用户的人脸特征、人脸特征点测量值、声纹特征或虹膜特征等，也可以是用户预设的指定信息，如用户账号或密码等。目标用户信息是当前获取的与用户标识相对应的用户信息，比如用户的生物信息、生理特征、用户账号或密码等。
具体地，业务员终端检测业务员的指定触发操作，根据所检测到的指定触发操作生成相应的业务办理指令，根据业务办理指令在本地或服务器中查询与相应用户标识对应的预设用户信息。业务员终端获取到业务办理指令时，对应获取相应用户标识所对应的目标用户信息，将目标用户信息与预设用户信息进行匹配，当匹配成功时，根据业务办理指令触发相应的业务办理流程。
在一个实施例中，业务员终端接收排队叫号机发送的排队队列，根据排队队列中的序号依次受理相应的业务。针对当前受理的序号，业务员根据序号所对应的用户标识触发指定触发操作，以使得业务员终端生成相应的业务办理指令。在一个实施例中，业务员终端根据用户标识在本地或服务器中查询对应记录的用户信息，用户信息比如用户的姓名、性别、身份证号、出生日期、地址、电话和邮箱等，并将所查询到的用户信息推送至用户终端进行展示，以使得相应用户对该用户信息进行确认。当接收到确认无误指令时，业务员终端对应查询预设用户信息。在一个实施例中，当没有查询到用户标识对应的用户信息时，业务员终端向用户终端发送信息录入指令，并接收对应反馈的用户信息。
在一个实施例中，业务员终端可以结合人脸识别、语音识别、声纹识别或虹膜识别等多种根据生物信息进行识别的方式，获取目标用户信息。
上述实施例中，在业务办理之前，根据预设用户信息对当前获取的目标用户信息进行认证，以认证用户的身份，保证了业务办理和用户信息的安全性。
在一个实施例中，预设用户信息包括预设人脸特征点测量值；目标用户信息包括目标人脸特征点测量值；获取与用户标识对应的目标用户信息，包括：获取与用户标识对应的用户人脸图像；按照预设处理方式对用户人脸图像进行预处理；将预处理后的用户人脸图像输入已训练好的人脸识别模型进行预测，获得相应的目标人脸特征点测量值。
其中，人脸特征点测量值是指人脸特征点的测量数值。人脸特征点测量值可以是相对测量数值，比如各个特征点之间的相对位置，也可以是绝对测量数值，比如各个特征点相对于坐标原点的位置。用户人脸图像是指包括用户人脸的图像。预处理是指将所获取到的用户人脸图像处理成符合预设要求的处理过程。预设处理方式具体包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸矫正及归一化等中的至少一种。人脸识别模型是根据预先获取的训练样本集进行模型训练获得的、能够用于从预处理后的用户人脸图像中提取目标人脸特征点测量值的模型。
具体地，业务员终端根据业务办理指令获取与相应用户标识所对应的用户人脸图像，对所获取到的用户人脸图像进行人脸检测，以识别出用户人脸图像中的人脸轮廓，即确定人脸在用户人脸图像中的位置，并从用户人脸图像中将所识别出的人脸图像提取出来。业务员终端在提取出的人脸图像中检测人脸中的关键特征，比如眼角的位置、鼻子的位置、脸的轮廓点、嘴巴的位置、眉毛的位置等，并根据所检测到的关键特征通过仿射变换对人脸进行对齐校准，获得预处理后的用户人脸图像。进一步地，业务员终端通过预先训练好的人脸识别模型，从预处理后的用户人脸图像中提取相应的目标人脸特征点测量值。
在一个实施例中，业务员终端根据业务办理指令从高拍仪或用户终端获取所采集到人脸图像。
在一个实施例中，业务员终端根据所获取到的目标人脸特征点测量值在数据库中查询最接近的测量值，根据所查询到的测量值在数据库中查询相应的用户身份信息，将所查询到的用户身份信息与当前获取的用户身份信息进行匹配。
上述实施例中，以人脸识别为例，通过从用户人脸信息中提取目标人脸特征点测量值，对用户的身份进行认证，提高了认证效率，进一步提高了安全性。
如图3所示，在一个实施例中，提供了一种基于满意度评价的数据处理方法，该方法具体包括以下步骤：
S302，获取与用户标识对应的业务办理指令。
S304，根据业务办理指令查询用户标识对应的预设用户信息；预设用户信息包括预设人脸特征点测量值。
S306，获取与用户标识对应的用户人脸图像。
S308，按照预设处理方式对用户人脸图像进行预处理。
S310，将预处理后的用户人脸图像输入已训练好的人脸识别模型进行预测，获得相应的目标人脸特征点测量值。
S312，当预设用户信息与目标用户信息相匹配时，根据业务办理指令触发业务办理流程。
S314，获取与用户标识对应的满意度评价指令。
S316，将满意度评价指令发送至用户终端。
S318，接收用户终端针对满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息。
S320，获取业务办理过程中与用户标识对应的会话信息。
S322，会话信息包括会话视频；按照预设获取方式从会话视频中获取预设数量的视频帧。
S324，通过已训练的表情识别模型按照视频帧的播放时序，分别从每个视频帧中提取相应的视频帧表情信息。
S326，根据各视频帧表情信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
S328，会话信息包括会话音频；通过已训练的语音识别模型从会话音频中提取目标音频内容。
S330，在目标音频内容中检索预设关键词。
S332，当检索到预设关键词时，根据预设关键词确定用户标识对应的会话满意度信息。
S334，会话信息包括会话音频；按照预设截取方式从会话音频中截取预设数量的音频片段。
S336，通过已训练的情感识别模型按照音频片段的播放时序，分别从每个音频片段中提取相应的音频情感信息。
S338，根据各音频情感信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
S340，获取与满意度评价指令和用户标识对应的用户应答信息。
S342，根据用户应答信息按照预设确定方式，确定用户标识对应的应答满意度信息。
S344，根据应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
上述实施例中，根据业务办理指令触发业务办理流程之前，对用户身份进行认证，当认证通过时触发业务办理流程，当业务办理完成时，触发满意度评价流程，并综合多种渠道获取用户的满意度，以确定最终的满意度评价结果。
应该理解的是，虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图4所示，提供了一种基于满意度评价的数据处理装置400，包括：指令获取模块402、发送模块404、接收模块406、会话信息获取模块408、第一确定模块410和第二确定模块412，其中：
指令获取模块402，用于获取与用户标识对应的满意度评价指令。
发送模块404，用于将满意度评价指令发送至用户终端。
接收模块406，用于接收用户终端针对满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息。
会话信息获取模块408，用于获取业务办理过程中与用户标识对应的会话信息。
第一确定模块410，用于根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
第二确定模块412，用于根据会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
在一个实施例中，会话信息包括会话视频；第一确定模块410，还用于按照预设获取方式从会话视频中获取预设数量的视频帧；通过已训练的表情识别模型按照视频帧的播放时序，分别从每个视频帧中提取相应的视频帧表情信息；根据各视频帧表情信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；第一确定模块410，还用于通过已训练的语音识别模型从会话音频中提取目标音频内容；在目标音频内容中检索预设关键词；当检索到预设关键词时，根据预设关键词确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；第一确定模块410，还用于按照预设截取方式从会话音频中截取预设数量的音频片段；通过已训练的情感识别模型按照音频片段的播放时序，分别从每个音频片段中提取相应的音频情感信息；根据各音频情感信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
如图5所示，在一个实施例中，基于满意度评价的数据处理装置400，还包括：应答信息获取模块414；
应答信息获取模块414，用于获取与满意度评价指令和用户标识对应的用户应答信息；根据用户应答信息按照预设确定方式，确定用户标识对应的应答满意度信息；第二确定模块412，还用于根据应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
在一个实施例中，基于满意度评价的数据处理装置400，还包括：身份认证模块416；
身份认证模块416，用于获取与用户标识对应的业务办理指令；根据业务办理指令查询用户标识对应的预设用户信息；获取与用户标识对应的目标用户信息；当预设用户信息与目标用户信息相匹配时，根据业务办理指令触发业务办理流程。
在一个实施例中，预设用户信息包括预设人脸特征点测量值；目标用户信息包括目标人脸特征点测量值；身份认证模块416，还用于获取与用户标识对应的用户人脸图像；按照预设处理方式对用户人脸图像进行预处理；将预处理后的用户人脸图像输入已训练好的人脸识别模型进行预测，获得相应的目标人脸特征点测量值。
关于基于满意度评价的数据处理装置的具体限定可以参见上文中对于基于满意度评价的数据处理方法的限定，在此不再赘述。上述基于满意度评价的数据处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于满意度评价的数据处理方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取与用户标识对应的满意度评价指令；将满意度评价指令发送至用户终端；接收用户终端针对满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；获取业务办理过程中与用户标识对应的会话信息；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息；根据会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
在一个实施例中，会话信息包括会话视频；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息，包括：按照预设获取方式从会话视频中获取预设数量的视频帧；通过已训练的表情识别模型按照视频帧的播放时序，分别从每个视频帧中提取相应的视频帧表情信息；根据各视频帧表情信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息，包括：通过已训练的语音识别模型从会话音频中提取目标音频内容；在目标音频内容中检索预设关键词；当检索到预设关键词时，根据预设关键词确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息，包括：按照预设截取方式从会话音频中截取预设数量的音频片段；通过已训练的情感识别模型按照音频片段的播放时序，分别从每个音频片段中提取相应的音频情感信息；根据各音频情感信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取与满意度评价指令和用户标识对应的用户应答信息；根据用户应答信息按照预设确定方式，确定用户标识对应的应答满意度信息；根据会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果，包括：根据应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时实现获取与用户标识对应的满意度评价指令的步骤之前，还实现以下步骤：获取与用户标识对应的业务办理指令；根据业务办理指令查询用户标识对应的预设用户信息；获取与用户标识对应的目标用户信息；当预设用户信息与目标用户信息相匹配时，根据业务办理指令触发业务办理流程。
在一个实施例中，预设用户信息包括预设人脸特征点测量值；目标用户信息包括目标人脸特征点测量值；获取与用户标识对应的目标用户信息，包括：获取与用户标识对应的用户人脸图像；按照预设处理方式对用户人脸图像进行预处理；将预处理后的用户人脸图像输入已训练好的人脸识别模型进行预测，获得相应的目标人脸特征点测量值。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取与用户标识对应的满意度评价指令；将满意度评价指令发送至用户终端；接收用户终端针对满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；获取业务办理过程中与用户标识对应的会话信息；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息；根据会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
在一个实施例中，会话信息包括会话视频；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息，包括：按照预设获取方式从会话视频中获取预设数量的视频帧；通过已训练的表情识别模型按照视频帧的播放时序，分别从每个视频帧中提取相应的视频帧表情信息；根据各视频帧表情信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息，包括：通过已训练的语音识别模型从会话音频中提取目标音频内容；在目标音频内容中检索预设关键词；当检索到预设关键词时，根据预设关键词确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，会话信息包括会话音频；根据会话信息确定用户标识对应的会话满意度信息，包括：按照预设截取方式从会话音频中截取预设数量的音频片段；通过已训练的情感识别模型按照音频片段的播放时序，分别从每个音频片段中提取相应的音频情感信息；根据各音频情感信息确定用户标识对应的会话满意度信息。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取与满意度评价指令和用户标识对应的用户应答信息；根据用户应答信息按照预设确定方式，确定用户标识对应的应答满意度信息；根据会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果，包括：根据应答满意度信息、会话满意度信息和满意度评价信息，确定用户标识对应的满意度评价结果。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时实现获取与用户标识对应的满意度评价指令的步骤之前，还实现以下步骤：获取与用户标识对应的业务办理指令；根据业务办理指令查询用户标识对应的预设用户信息；获取与用户标识对应的目标用户信息；当预设用户信息与目标用户信息相匹配时，根据业务办理指令触发业务办理流程。
在一个实施例中，预设用户信息包括预设人脸特征点测量值；目标用户信息包括目标人脸特征点测量值；获取与用户标识对应的目标用户信息，包括：获取与用户标识对应的用户人脸图像；按照预设处理方式对用户人脸图像进行预处理；将预处理后的用户人脸图像输入已训练好的人脸识别模型进行预测，获得相应的目标人脸特征点测量值。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于满意度评价的数据处理方法，所述方法包括：
获取与用户标识对应的满意度评价指令；
将所述满意度评价指令发送至用户终端；
接收所述用户终端针对所述满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；
获取业务办理过程中与所述用户标识对应的会话信息；
根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息；
根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述会话信息包括会话视频；所述根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息，包括：
按照预设获取方式从所述会话视频中获取预设数量的视频帧；
通过已训练的表情识别模型按照所述视频帧的播放时序，分别从每个所述视频帧中提取相应的视频帧表情信息；
根据各所述视频帧表情信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述会话信息包括会话音频；所述根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息，包括：
通过已训练的语音识别模型从所述会话音频中提取目标音频内容；
在所述目标音频内容中检索预设关键词；
当检索到所述预设关键词时，根据所述预设关键词确定所述用户标识对应的会话满意度信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述会话信息包括会话音频；所述根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息，包括：
按照预设截取方式从所述会话音频中截取预设数量的音频片段；
通过已训练的情感识别模型按照所述音频片段的播放时序，分别从每个所述音频片段中提取相应的音频情感信息；
根据各所述音频情感信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取与所述满意度评价指令和所述用户标识对应的用户应答信息；
根据所述用户应答信息按照预设确定方式，确定所述用户标识对应的应答满意度信息；
所述根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果，包括：
根据所述应答满意度信息、所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述获取与用户标识对应的满意度评价指令之前，所述方法还包括：
获取与用户标识对应的业务办理指令；
根据所述业务办理指令查询所述用户标识对应的预设用户信息；
获取与所述用户标识对应的目标用户信息；
当所述预设用户信息与所述目标用户信息相匹配时，根据所述业务办理指令触发业务办理流程。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设用户信息包括预设人脸特征点测量值；所述目标用户信息包括目标人脸特征点测量值；所述获取与所述用户标识对应的目标用户信息，包括：
获取与所述用户标识对应的用户人脸图像；
按照预设处理方式对所述用户人脸图像进行预处理；
将预处理后的用户人脸图像输入已训练好的人脸识别模型进行预测，获得相应的目标人脸特征点测量值。
8.一种基于满意度评价的数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
指令获取模块，用于获取与用户标识对应的满意度评价指令；
发送模块，用于将所述满意度评价指令发送至用户终端；
接收模块，用于接收所述用户终端针对所述满意度评价指令对应反馈的满意度评价信息；
会话信息获取模块，用于获取业务办理过程中与所述用户标识对应的会话信息；
第一确定模块，用于根据所述会话信息确定所述用户标识对应的会话满意度信息；
第二确定模块，用于根据所述会话满意度信息和所述满意度评价信息，确定所述用户标识对应的满意度评价结果。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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|---|---|
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111340516A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-06-26 | 安图实验仪器(郑州)有限公司 | 基于信息熵与变异系数融合算法的满意度评价系统及方法 |
| CN111383138A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-07 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 餐饮数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111639549A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-09-08 | 中信银行股份有限公司 | 业务满意度确定方法、装置及电子设备 |
| CN111754259A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-09 | 贝壳技术有限公司 | 满意度评价任务获取方法、装置、系统、设备和存储介质 |
| CN112489653A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-12 | 北京小米松果电子有限公司 | 语音识别的方法、装置及存储介质 |
| CN114067842A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-02-18 | 中国银行股份有限公司 | 客户满意度鉴别方法及装置、存储介质及电子设备 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105049249A (zh) * | 2015-07-09 | 2015-11-11 | 中山大学 | 一种远程可视会话服务的评分方法及系统 |
| CN107194316A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-22 | 广东数相智能科技有限公司 | 一种情绪满意度的评价方法、装置及系统 |
| CN107767881A (zh) * | 2016-08-15 | 2018-03-06 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种语音信息的满意度的获取方法和装置 |
-
2018
- 2018-09-25 CN CN201811115895.8A patent/CN109460891A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105049249A (zh) * | 2015-07-09 | 2015-11-11 | 中山大学 | 一种远程可视会话服务的评分方法及系统 |
| CN107767881A (zh) * | 2016-08-15 | 2018-03-06 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种语音信息的满意度的获取方法和装置 |
| CN107194316A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-22 | 广东数相智能科技有限公司 | 一种情绪满意度的评价方法、装置及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 魏斌: "人工情感原理及其应用", 31 January 2017, 华中科技大学出版社, pages: 9 - 20 * |
| 黄孝平: "当代机器深度学习方法与应用研究", 30 November 2017, 电子科技大学出版社, pages: 8 - 44 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111383138A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-07-07 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 餐饮数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111340516A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-06-26 | 安图实验仪器(郑州)有限公司 | 基于信息熵与变异系数融合算法的满意度评价系统及方法 |
| CN111639549A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-09-08 | 中信银行股份有限公司 | 业务满意度确定方法、装置及电子设备 |
| CN111754259A (zh) * | 2020-06-11 | 2020-10-09 | 贝壳技术有限公司 | 满意度评价任务获取方法、装置、系统、设备和存储介质 |
| CN112489653A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-12 | 北京小米松果电子有限公司 | 语音识别的方法、装置及存储介质 |
| CN112489653B (zh) * | 2020-11-16 | 2024-04-26 | 北京小米松果电子有限公司 | 语音识别的方法、装置及存储介质 |
| CN114067842A (zh) * | 2021-11-17 | 2022-02-18 | 中国银行股份有限公司 | 客户满意度鉴别方法及装置、存储介质及电子设备 |
| CN114067842B (zh) * | 2021-11-17 | 2024-01-30 | 中国银行股份有限公司 | 客户满意度鉴别方法及装置、存储介质及电子设备 |
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