CN110110058A - 一种外呼机器人的意向打分方法及系统 - Google Patents

一种外呼机器人的意向打分方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110110058A
CN110110058A CN201910323072.2A CN201910323072A CN110110058A CN 110110058 A CN110110058 A CN 110110058A CN 201910323072 A CN201910323072 A CN 201910323072A CN 110110058 A CN110110058 A CN 110110058A
Authority
CN
China
Prior art keywords
intention
classification
outgoing call
user
score
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910323072.2A
Other languages
English (en)
Inventor
司马华鹏
李慧水
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Silicon Base Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Silicon Base Intelligent Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Silicon Base Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Nanjing Silicon Base Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN201910323072.2A priority Critical patent/CN110110058A/zh
Publication of CN110110058A publication Critical patent/CN110110058A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G06F16/355—Class or cluster creation or modification
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L15/00—Speech recognition
    • G10L15/26—Speech to text systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开了一种外呼机器人的意向打分方法及系统，解决了外呼机器人获取用户意向高低的问题。本公开将用户话说话分类为不同的意图类别，并基于意图类别，对用户说话训练分类模型。通过分类模型对用户的每一通对话进行识别，得到通话意图识别结果的集合。给每个意图类别设置分数，对用户意向进行打分，得分高则也意向高，得分低就意向低，外呼机器人外呼同时就可以及时得到用户的意向指数，效果展现直观。

Description

一种外呼机器人的意向打分方法及系统
技术领域
本公开涉及智能呼叫领域,尤其涉及一种外呼机器人的意向打分方法及系统。
背景技术
过去几年人工智能技术之所以能够获得快速发展，主要源于三个因素：性能更强的神经元网络、价格低廉的芯片以及大数据。智能机器人也在越来越多的领域投入研发与使用，在客服及各类服务类行业中，外呼机器人的使用越来越多，主要是因为外呼机器人成本低效率高，且随着深度学习神经网络越来越成熟，外呼机器人的学习能力也越来越强。虽然外呼机器人对自然语言语义的理解力在逐步提高，但这种提高并没有一个相对标准的系统或方法来进行检验，导致外呼机器人在意图识别方面的改进比较盲目。
发明内容
为解决上述技术问题，本公开提供了一种外呼机器人的意向打分方法及系统，以实现对外呼机器人的意图识别结果进行打分，具体技术方案如下：
一种外呼机器人的意向打分方法，包括：
分类用户说话的意图类别；
基于意图类别，对用户说话训练分类模型；
对每一通对话，通过分类模型进行识别，得到意图识别结果，所述意图识别结果的集合为C={Ci}，i=1,2,3…；
对用户说话的意向进行打分。
作为具体实施例地，对每个所述意图类别设置分数为， ，则总的意图类别原始分数为，所述意向得分为，所述a为可调参数，且a∈[10,100]，所述；
进一步地，所述 ∈[-10,10]。
一种外呼机器人的意向打分系统，包括：
意图类别分类模块，分类用户说话的意图类别；
分类器，基于意图类别，对用户说话训练分类模型；
意图识别模块，对每一通对话，通过分类模型进行识别，得到意图识别结果，所述意图识别结果的集合为C={Ci}，i=1,2,3…；
打分模块，对用户说话的意向进行打分。
作为具体实施例地，所述意图类别分类模块包括：
ASR模块，将用户说话的音频转换为文本信息；
数据模块，以文本信息为原始信息，获取关键词；
分类模块，基于关键词将用户说话分类到不同的意图类别。
分类模块，基于关键词将用户说话分类到不同的意图类别。
作为具体实施例地，所述意图识别模块包括ASR模块和分类模型。
作为具体实施例地，所述分类器为深度神经网络文本分类器。
作为具体实施例地，所述打分模块包括：
分数设置模块，对每个所述意图类别设置分数为， ，则总的意图类别原始分数为；
打分模块，所述意向打分为，所述a为可调参数，且a∈[10,100]，所述。
进一步地，所述 ∈[-10,10]。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述的方法。
综上所述，本公开的有益效果在于：本公开提供了一种外呼机器人的意图识别打分方法及系统，将用户话说话分类为不同的意图类别，并基于意图类别，对用户说话训练分类模型。通过分类模型对用户的每一通对话进行识别，得到通话意图识别结果的集合。给每个意图类别设置分数，对用户意向进行打分，得分高则也意向高，得分低就意向低，外呼机器人外呼同时就可以及时得到用户的意向指数，效果展现直观。
附图说明
图1是本公开的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开作进一步详细说明。
对外呼机器人的意向进行打分，如图1所示，分类用户说话的意图类别，将意图类别输入到分类器中训练分类模型，分类模型训练好后，输入通话，得到意图识别结果的集合C={Ci}，i=1,2,3…，最后将意图识别结果的集合输入到打分模块进行打分。
本公开将每个意图类别的分数设为，，则总的意图类别原始分数为。当 ∈[-10,10]，打分机制的效果较佳。
根据可得意图识别的打分分数，a为可调参数，且a∈[10,100]，。
分类用户说话的意图类别主要由意图类别分类模块来完成，当然意图类别分类模块是已经训练好的，意图类别分类模块包括ASR模块、数据模块和分类模块。ASR模块为自动识别语音模块，可以将用户说话的音频转为文本信息，数据模块从文本信息中提取关键词，分类模块则根据关键词完成对用户说话的分类。
将意图分类结果输入到分类器，完成分类模型的训练。分类器为深度神经网络文本分类器，例如基于CNN或RNN模型的文本分类器。
分类模型训练完成后，将每一通对话输入意图识别模块进行识别，得到意图识别结果的集合C={Ci}，i=1,2,3…。意图识别模块包括ASR模块和分类模型，ASR模块也是将每一通对话的音频转为文本信息，再将文本信息转入到分类模型进行意图识别。将集合输入打分模块，根据即可得到。
本公开可以应用在客服或服务类的外呼中，如保险、金融及房地产等行业。针对不同的行业，先训练好意图类别分类模块，例如金融行业推销理财产品，先将理财类产品意图类别模块训练好，将一定数量的外呼理财通话经意图类别分类模块进行意图类别识别后，输入至分类器训练分类模型。
分类模型训练完成后，外呼机器人就开始使用分类模型进行外呼，将与用户的通话进行识别后再进行意向打分，得到用户的意向打分，分数的高低即表示用户意向的高低，分数高则意向高，分数低则意向低，能较好的评判用户是否有购买理财产品的意向。对于意向高或成交的用户，可以使用其通话来继续深化训练分类模型，使其外呼的能力越来越强，意向分数越来越高。
应当理解，上面是对本公开的说明，而不应被认为是限于所公开的特定实施例，并且对所公开的实施例以及其他实施例的修改意图包含在所附权利要求书的范围内。本发明由权利要求书及其等效物限定。

Claims (10)

1.一种外呼机器人的意向打分方法，其特征在于，包括：
分类用户说话的意图类别；
基于意图类别，对用户说话训练分类模型；
对每一通对话，通过分类模型进行识别，得到意图识别结果，所述意图识别结果的集合为C={Ci}，i=1,2,3…；
对用户说话的意向进行打分。
2.如权利要求1所述的一种外呼机器人的意向打分方法，其特征在于，对每个所述意图类别设置分数为， ，则总的意图类别原始分数为，所述意向打分则为，所述，所述a为可调参数，且a ∈[10,100]。
3.如权利要求2所述的一种外呼机器人的意向打分方法，其特征在于，所述 ∈[-10,10]。
4.一种外呼机器人的意向打分系统，其特征在于，包括：
意图类别分类模块，分类用户说话的意图类别；
分类器，基于意图类别，对用户说话训练分类模型；
意图识别模块，对每一通对话，通过分类模型进行识别，得到意图识别结果，所述意图识别结果的集合为C={Ci}，i=1,2,3…；
打分模块，对用户说话意向进行打分。
5.如权利要求4所述的一种外呼机器人的意向打分系统，其特征在于，所述意图类别分类模块包括：
ASR模块，将用户说话的音频转换为文本信息；
数据模块，以文本信息为原始信息，获取关键词；
分类模块，基于关键词将用户说话分类到不同的意图类别。
6.如权利要求4所述的一种外呼机器人的意向打分系统，其特征在于，所述意图识别模块包括ASR模块和分类模型。
7.如权利要求4所述的一种外呼机器人的意向打分系统，其特征在于，所述分类器为深度神经网络文本分类器。
8.如权利要求4所述的一种外呼机器人的意向打分系统，其特征在于，所述打分模块包括：
分数设置模块，对每个所述意图类别设置分数为， ，则总的意图类别原始分数为；
打分模块，用户说话意向分数为，所述，所述a为可调参数，且a∈[10,100]。
9.如权利要求7所述的一种外呼机器人的意向打分系统，其特征在于，所述 ∈[-10,10]。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
CN201910323072.2A 2019-04-22 2019-04-22 一种外呼机器人的意向打分方法及系统 Pending CN110110058A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910323072.2A CN110110058A (zh) 2019-04-22 2019-04-22 一种外呼机器人的意向打分方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910323072.2A CN110110058A (zh) 2019-04-22 2019-04-22 一种外呼机器人的意向打分方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110110058A true CN110110058A (zh) 2019-08-09

Family

ID=67486241

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910323072.2A Pending CN110110058A (zh) 2019-04-22 2019-04-22 一种外呼机器人的意向打分方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110110058A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111464707A (zh) * 2020-03-30 2020-07-28 中国建设银行股份有限公司 外呼处理方法、装置及系统
WO2021135441A1 (zh) * 2020-08-06 2021-07-08 平安科技（深圳）有限公司 基于深度学习的客户标签确定方法、装置、设备及介质
CN116303978A (zh) * 2023-05-17 2023-06-23 福建博士通信息股份有限公司 基于语音分析的潜在用户挖掘方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060149555A1 (en) * 2005-01-05 2006-07-06 At&T Corp. System and method of providing an automated data-collection in spoken dialog systems
CN107346340A (zh) * 2017-07-04 2017-11-14 北京奇艺世纪科技有限公司 一种用户意图识别方法及系统
CN108427722A (zh) * 2018-02-09 2018-08-21 卫盈联信息技术（深圳）有限公司 智能交互方法、电子装置及存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060149555A1 (en) * 2005-01-05 2006-07-06 At&T Corp. System and method of providing an automated data-collection in spoken dialog systems
CN107346340A (zh) * 2017-07-04 2017-11-14 北京奇艺世纪科技有限公司 一种用户意图识别方法及系统
CN108427722A (zh) * 2018-02-09 2018-08-21 卫盈联信息技术（深圳）有限公司 智能交互方法、电子装置及存储介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111464707A (zh) * 2020-03-30 2020-07-28 中国建设银行股份有限公司 外呼处理方法、装置及系统
WO2021135441A1 (zh) * 2020-08-06 2021-07-08 平安科技（深圳）有限公司 基于深度学习的客户标签确定方法、装置、设备及介质
CN116303978A (zh) * 2023-05-17 2023-06-23 福建博士通信息股份有限公司 基于语音分析的潜在用户挖掘方法
CN116303978B (zh) * 2023-05-17 2023-08-15 福建博士通信息股份有限公司 基于语音分析的潜在用户挖掘方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106503805B (zh) 一种基于机器学习的双模态人人对话情感分析方法
CN109409296B (zh) 将人脸表情识别和语音情感识别融合的视频情感识别方法
CN110209791A (zh) 一种多轮对话智能语音交互系统及装置
CN106328166B (zh) 人机对话异常检测系统及方法
CN103854645B (zh) 一种基于说话人惩罚的独立于说话人语音情感识别方法
CN106297773B (zh) 一种神经网络声学模型训练方法
CN104167208B (zh) 一种说话人识别方法和装置
WO2020147395A1 (zh) 基于情感的文本分类处理方法、装置和计算机设备
Haq et al. Audio-visual feature selection and reduction for emotion classification
Nwe et al. Speech based emotion classification
CN110110058A (zh) 一种外呼机器人的意向打分方法及系统
CN103810994B (zh) 基于情感上下文的语音情感推理方法及系统
CN103971675B (zh) 自动语音识别方法和系统
CN107492382A (zh) 基于神经网络的声纹信息提取方法及装置
WO2022022746A1 (zh) 一种具备自学习能力的意图识别方法及意图识别系统
CN105261367B (zh) 一种说话人识别方法
CN109889920A (zh) 网络课程视频剪辑方法、系统、设备及存储介质
CN109461073A (zh) 智能识别的风险管理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN107886949A (zh) 一种内容推荐方法及装置
US20030110038A1 (en) Multi-modal gender classification using support vector machines (SVMs)
CN109192194A (zh) 语音数据标注方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108717663A (zh) 基于微表情的面签欺诈判断方法、装置、设备及介质
CN107038154A (zh) 一种文本情感识别方法和装置
Garg et al. Speech based Emotion Recognition based on hierarchical decision tree with SVM, BLG and SVR classifiers
CN109326162A (zh) 一种口语练习自动评测方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination