CN109618067A - 外呼对话处理方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种外呼对话处理方法和系统，其中外呼对话处理方法包括以下步骤：接收客户的语音信息，并将语音信息转换为语句文本；根据分词算法将语句文本解析为组成语句文本的多个词语；根据分类算法将多个词语进行分类处理，输出分类实体；从话术库中选择与分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本，将响应话术文本转换为响应语音信息，并向客户播放。本发明提高了外呼的效率，降低了成本。

Description

外呼对话处理方法和系统
技术领域
本发明属于外呼技术领域，尤其涉及一种外呼对话处理方法和系统。
背景技术
对于OTA(Online Travel Agency，在线旅行社)行业而言，传统的客服模式需要大量的人工座席来对客人的外呼电话，从而为客人提供售前、售后、业务通知等各种服务。但是人工座席数量始终是有限的，在业务扩张的前提下几乎无法百分百及时对所有客人发起业务服务的人工电话外呼，从而降低客户服务的及时性，这进而又可能造成客户流失。为此，十分有必要引入一些人工智能的辅助手段，让呼叫中心的系统借助IVR(InteractiveVoice Response，互动式语音应答)就能自动化地发起外呼通话，以便为客人提供服务，从而大大缓解人工座席的工作压力，并且为客人提供更为及时、更为有效的服务。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术中的外呼操作需要大量人工，成本高、效率低的缺陷，提供一种外呼对话处理方法和系统。
本发明通过以下技术方案解决上述技术问题：
一种外呼对话处理方法，包括以下步骤：
接收步骤：接收客户的语音信息，并将语音信息转换为语句文本；
分词步骤：根据分词算法将语句文本解析为组成语句文本的多个词语；
分类步骤：根据分类算法将多个词语进行分类处理，输出分类实体；
响应步骤：从话术库中选择与分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本，将响应话术文本转换为响应语音信息，并向客户播放。
较佳地，分词步骤参照一词典，词典包括多个预设词和与每个预设词相对应的使用频率；
分词步骤包括：
根据预设词和使用频率将语句文本解析为组成语句文本的多个词语。
较佳地，分类算法包括AIML(基于人工智能标记语言)分类算法。
较佳地，预设词包括基础词和专有名词。
较佳地，分词步骤还包括：当词语不属于预设词时，将词语作为新增的预设词添加至词典。
本发明还提供一种外呼对话处理系统，包括业务服务接口单元、分词单元、分类单元、话术响应处理单元；
业务服务接口单元用于接收客户的语音信息，并将语音信息转换为语句文本；
分词单元用于根据分词算法将语句文本解析为组成语句文本的多个词语；
分类单元用于根据分类算法将多个词语进行分类处理，输出分类实体；
话术响应处理单元用于从话术库中选择与分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本；
业务服务接口单元还用于接收响应话术文本，并将响应话术文本转换为响应语音信息，并向客户播放。
较佳地，分词单元包括一词典，词典包括多个预设词和与每个预设词相对应的使用频率；
分词单元还用于根据预设词和使用频率将语句文本解析为组成语句文本的多个词语。
较佳地，分类算法包括AIML分类算法。
较佳地，预设词包括基础词和专有名词。
较佳地，分词单元还用于在词语不属于预设词时将词语作为新增的预设词添加至词典。
本发明的积极进步效果在于：本发明采用分词算法对输入语句文本进行分词，并将分词结果传入AIML的分类判定算法来进行分类，从而最终识别出该语句文本的语义目的，并根据识别结果返回预设的相关应答话术，提高了外呼的效率，降低了成本。
附图说明
图1为本发明的实施例1的外呼对话处理系统的结构示意图。
图2为本发明的实施例1的外呼对话处理系统的AIML格式的文本文件的示意图。
图3为本发明的实施例2的外呼对话处理方法的流程图。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本实施例提供一种外呼对话处理系统，参照图1，该外呼对话处理系统包括业务服务接口单元101、分词单元102、分类单元103、话术响应处理单元104。业务服务接口单元101用于接收客户的语音信息，并将语音信息转换为语句文本；分词单元102用于根据分词算法将语句文本解析为组成语句文本的多个词语；分类单元103用于根据分类算法将多个词语进行分类处理，输出分类实体；话术响应处理单元104用于从话术库中选择与分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本；业务服务接口单元101还用于接收响应话术文本，并将响应话术文本转换为响应语音信息，并向客户播放。
业务服务接口单元101根据设定的业务类型(每个业务类型对应一个业务码)自动向客户发出电话外呼，客户接听电话后，业务服务接口单元101向客户播放业务话术，询问客户是否需要办理相关业务。客户应答后，业务服务接口单元101接收客户应答的语音信息，并通过语音识别技术将语音信息转换为语句文本。业务服务接口单元101根据业务码将该语句文本传输与该业务码对应的处理通道中进行处理。处理通道包括分词单元102、分类单元103、话术响应处理单元104。
分词单元102包括一词典，词典包括多个预设词和与每个预设词相对应的使用频率，以及与每个预设词相对应的词性。预设词包括基础词和专有名词。专有名词包括机票、酒店等相关的词汇。使用频率可以表征该预设词的权重。分词单元102接收语句文本后，利用分词算法，根据预设词和使用频率将语句文本解析为组成语句文本的多个词语。
然后，分类单元103根据分类算法将组成语句文本的多个词语进行分类处理。在本实施例中，分类算法采用AIML分类算法。AIML分类算法的训练需要符合AIML格式的文本文件，提供标志词及其重要的组合，并标明对应的分类。AIML格式的文本文件标识了匹配的模式和对应方分类类别，通过传入值匹配到对应的模式即可。图2示出了AIML格式的文本文件的部分内容，其中匹配的模式(pattern)为“酒店*”，也即，当组成语句文本的多个词语包含以“酒店”为开头的词语时，则分类单元103输出分类实体为“HOTEL_BOOKING”。
分类后，分类单元103输出分类实体。话术响应处理单元104用于从话术库中选择与分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本。例如，话术响应处理单元104根据分类实体“HOTEL_BOOKING”从话术库中查询出相对应的响应话术文本，并向业务服务接口单元101输出。
业务服务接口单元101包括语音合成装置，语音合成装置将响应话术文本转换为响应语音信息，并向客户播放，以引导客户进入下一个业务节点。
本实施例的外呼对话处理系统采用分词算法对输入语句文本进行分词，并将分词结果传入AIML的分类判定算法来进行分类，从而最终识别出该语句文本的语义目的，并根据识别结果返回预设的相关应答话术，提高了外呼的效率，降低了成本。
实施例2
本实施例提供一种外呼对话处理方法，该外呼对话处理方法采用实施例1的外呼对话处理系统实现，参照图3，该外呼对话处理方法包括以下步骤：
步骤S301、接收客户的语音信息，并将语音信息转换为语句文本；
步骤S302、根据分词算法将语句文本解析为组成语句文本的多个词语；
步骤S303、根据分类算法将多个词语进行分类处理，输出分类实体；
步骤S304、从话术库中选择与分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本，将响应话术文本转换为响应语音信息，并向客户播放。
在步骤S301中，业务服务接口单元根据设定的业务类型(每个业务类型对应一个业务码)自动向客户发出电话外呼，客户接听电话后，业务服务接口单元向客户播放业务话术，询问客户是否需要办理相关业务。客户应答后，业务服务接口单元接收客户应答的语音信息，并通过语音识别技术将语音信息转换为语句文本。业务服务接口单元根据业务码将该语句文本传输与该业务码对应的处理通道中进行处理。处理通道包括分词单元、分类单元、话术响应处理单元。
分词单元包括一词典，词典包括多个预设词和与每个预设词相对应的使用频率，以及与每个预设词相对应的词性。预设词包括基础词和专有名词。专有名词包括机票、酒店等相关的词汇。使用频率可以表征该预设词的权重。在步骤S302中，分词单元接收语句文本后，利用分词算法，根据预设词和使用频率将语句文本解析为组成语句文本的多个词语。
然后，在步骤S302中，分类单元根据分类算法将组成语句文本的多个词语进行分类处理。在本实施例中，分类算法采用AIML分类算法。AIML分类算法的训练需要符合AIML格式的文本文件，提供标志词及其重要的组合，并标明对应的分类。AIML格式的文本文件标识了匹配的模式和对应方分类类别，通过传入值匹配到对应的模式即可。图2示出了AIML格式的文本文件的部分内容，其中匹配的模式(pattern)为“酒店*”，也即，当组成语句文本的多个词语包含以“酒店”为开头的词语时，则分类单元103输出分类实体为“HOTEL_BOOKING”。
分类后，分类单元输出分类实体。在步骤S304中，话术响应处理单元从话术库中选择与分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本。例如，话术响应处理单元104根据分类实体“HOTEL_BOOKING”从话术库中查询出相对应的响应话术文本，并向业务服务接口单元101输出
用于执行本实施例的外呼对话处理方法的各个步骤的程序采用Python(一种计算机程序设计语音)语音实现，部署在CentOS 6.0(社区企业操作系统的一个版本)环境下。部署完成后，启动对外的业务接口服务(业务服务接口单元)，调用方就可以采用HTTP POST(一种数据传输方式)方式调用该服务并根据传入的文本返回对应的响应。
本实施例的外呼对话处理方法采用分词算法对输入语句文本进行分词，并将分词结果传入AIML的分类判定算法来进行分类，从而最终识别出该语句文本的语义目的，并根据识别结果返回预设的相关应答话术，提高了外呼的效率，降低了成本。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种外呼对话处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收步骤：接收客户的语音信息，并将所述语音信息转换为语句文本；
分词步骤：根据分词算法将所述语句文本解析为组成所述语句文本的多个词语；
分类步骤：根据分类算法将多个所述词语进行分类处理，输出分类实体；
响应步骤：从话术库中选择与所述分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本，将所述响应话术文本转换为响应语音信息，并向所述客户播放。
2.如权利要求1所述的外呼对话处理方法，其特征在于，所述分词步骤参照一词典，所述词典包括多个预设词和与每个所述预设词相对应的使用频率；
所述分词步骤包括：
根据所述预设词和所述使用频率将所述语句文本解析为组成所述语句文本的多个词语。
3.如权利要求1所述的外呼对话处理方法，其特征在于，所述分类算法包括AIML分类算法。
4.如权利要求2所述的外呼对话处理方法，其特征在于，所述预设词包括基础词和专有名词。
5.如权利要求2所述的外呼对话处理方法，其特征在于，所述分词步骤还包括：当所述词语不属于所述预设词时，将所述词语作为新增的预设词添加至所述词典。
6.一种外呼对话处理系统，其特征在于，包括业务服务接口单元、分词单元、分类单元、话术响应处理单元；
所述业务服务接口单元用于接收客户的语音信息，并将所述语音信息转换为语句文本；
所述分词单元用于根据分词算法将所述语句文本解析为组成所述语句文本的多个词语；
所述分类单元用于根据分类算法将多个所述词语进行分类处理，输出分类实体；
所述话术响应处理单元用于从话术库中选择与所述分类实体和业务流程节点相对应的响应话术文本；
所述业务服务接口单元还用于接收所述响应话术文本，并将所述响应话术文本转换为响应语音信息，并向所述客户播放。
7.如权利要求6所述的外呼对话处理系统，其特征在于，所述分词单元包括一词典，所述词典包括多个预设词和与每个所述预设词相对应的使用频率；
所述分词单元还用于根据所述预设词和所述使用频率将所述语句文本解析为组成所述语句文本的多个词语。
8.如权利要求6所述的外呼对话处理系统，其特征在于，所述分类算法包括AIML分类算法。
9.如权利要求7所述的外呼对话处理系统，其特征在于，所述预设词包括基础词和专有名词。
10.如权利要求7所述的外呼对话处理系统，其特征在于，所述分词单元还用于在所述词语不属于所述预设词时将所述词语作为新增的预设词添加至所述词典。
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