CN110717012A - 语术推荐方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
语术推荐方法、装置、设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110717012A CN110717012A CN201810759367.XA CN201810759367A CN110717012A CN 110717012 A CN110717012 A CN 110717012A CN 201810759367 A CN201810759367 A CN 201810759367A CN 110717012 A CN110717012 A CN 110717012A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- language
- keyword list
- current
- service
- keyword
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 85
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 34
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 17
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 5
- 230000006854 communication Effects 0.000 abstract description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0281—Customer communication at a business location, e.g. providing product or service information, consulting
-
- 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)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种语术推荐方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表；将所述当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，其中，所述语术关键字列表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的；若匹配成功，则在通话过程中实时向所述服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。本发明实施例的技术方案能够帮助服务人员快速展开与客户的业务沟通，进而提高服务业绩。
Description
技术领域
本发明实施例涉及数据处理技术，尤其涉及一种语术推荐方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着互联网技术的普及和发展，越来越多的公司将线下的服务团队转移到基于互联网的服务模式，从而形成了以网络为核心的线上服务团队。例如，一些线下的教育公司逐渐将其线下的销售团队和客服团队转移到在线教育模式，通过网络或电话为客户提供在线销售和咨询服务。
目前，线上服务团队通常是通过和客户进行语音通话，来向客户介绍和推广公司的相关业务。由于服务团队中工作人员的能力不同，存在因工作人员业务能力不足导致客源丢失的情况，给公司带来了较大的损失。而现有的通过培训提高工作人员的能力，又存在成本较高、耗时较长等问题。
发明内容
本发明实施例提供一种语术推荐方法、装置、设备和存储介质，能够帮助服务人员快速展开与客户的业务沟通，进而提高了服务业绩。
第一方面，本发明实施例提供了一种语术推荐方法，该方法包括：
实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表；
将所述当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，其中，所述语术关键字列表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的；
若匹配成功，则在通话过程中实时向所述服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
第二方面，本发明实施例还提供了一种语术推荐装置，该装置包括：
识别获取模块，用于实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表；
列表匹配模块，用于将所述当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，其中，所述语术关键词字表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的；
语术推荐模块，用于若匹配成功，则在通话过程中实时向所述服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
第三方面，本发明实施例还提供了一种语术推荐设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所述的语术推荐方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的语术推荐方法。
本发明通过实时对当前的语音通话内容进行识别并获取通话内容对应的当前关键字列表，将获取的当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，在通话过程中将匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术实时推荐给服务方。能够使得服务人员根据推荐语术快速展开与客户的业务沟通，进而提高服务业绩，同时又缩减了培训工作人员的成本和耗时。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种语术推荐方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种语术推荐方法的流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种语术推荐方法的流程图；
图4是本发明实施例四提供的一种语术推荐装置的结构示意图；
图5是本发明实施例五提供的一种语术推荐设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明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本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的语术推荐方法的流程图，本实施例可适用于客户方与服务方语音通话过程中进行语术推荐的情况，例如，可以是在线教育的销售人员通过线上销售的方式与客户通话过程中，向销售人员进行销售语术推荐的情况。该方法可以由本法明实施例提供的语术推荐装置或设备来执行，该装置可采用硬件和/或软件的方式实现。如图1所示，具体包括如下步骤：
S101，实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表。
其中，当前语音通话内容是正在进行通话的客户方与服务方之间实时的通话内容，可以是从服务中心的固定电话或软件中接收的实时音频信息，例如，客户想咨询在线教育的相关业务，通过拨打在线教育机构服务中心的电话向业务销售人员进行业务咨询，客户与业务销售人员之间当前所沟通的内容即为当前语音通话内容。当前关键字列表是由当前语音通话内容提取的关键字组成的列表，例如，若当前语音通话内容提取的关键字有“英语”、“高中”、“周末”。则当前关键字列表为“英语、高中、周末”。其中，当前关键字列表中关键字的个数可以有一个，也可以有多个，其个数与当前语音通话内容的长短、重要程度等因素有关。例如，当前语音通话内容较长，且其中包含了客户的关键需求信息，则此时当前关键字列表中关键字的个数就会相对较多。
在本申请实施例中，实时对当前语音通话内容进行识别可以是对实时获取的当前语音通话内容进行语音识别，例如，可以是接收一个音节就实时的对该音节进行语音识别。具体的识别过程可以是，先对接收到的语音通话内容进行去噪处理，然后对去噪后的语音通话内容进行声学特征的提取，最后再对提取的声学特征进一步识别得到语音通话内容对应的文本文件。
在本申请实施例中，获取当前关键字列表，需要先确定当前语音通话内容中的关键字，确定通话内容中的关键字的方法有很多，本申请对此不进行限定，例如，可以是对语音识别得到的文本文件进行语义分析，通过语义分析结果提取该文本文件中的关键字，也可以是使用加权技术(term frequency–inverse document frequency，TF-IDF)算法计算文本文件中每个字的权重值，选择权重值高的字作为关键字。
S102，将当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配。
其中，语术关键字列表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的。具体的，可以是预先筛选出业务能力较强的多个服务方，获取各服务方与客户的历史通话记录，对历史通话记录进行分析提取出语术关键字列表。可选的，语术关键字列表是推荐语术对应的关键字列表，可以是预先制作好存储在某一固定的存储单元中，例如，数据库、云端、系统的硬盘等。
在本申请实施例中，将当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，可以是计算当前关键字列表与预存的每一个语术关键字列表之间的相似程度，例如，可以是计算当前关键字列表与预存的每一个语术关键字列表之间的欧氏距离，欧氏距离越大，则两关键字列表的相似度越小。
可选的，将当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配时，还可以是计算当前关键字列表的向量与预存的各语术关键字列表的向量的余弦值进行匹配判断。其中，当前关键字列表的向量的计算可以是先计算当前关键字列表中各关键字在当前语音通话内容(可以是当前句语音通话内容，也可以是已获取的本次语音通话的内容)中的权重值(如，TF-IDF值)，将各关键字的权重值构成当前关键字列表的向量。例如，当前关键字列表中的关键字的权重值分别为英语权重值0.5、高中权重值0.2、周末权重值0.4，则当前关键字列表的向量为(0.5，0.2，0.4)。各语术关键字列表的向量是在构建语术关键字列表时预先计算并存储在系统中的，具体的，语术关键字列表的向量计算方法与计算当前关键字列表的向量的方法类似。
利用向量计算余弦值可以是计算两个向量的夹角，具体的计算公式如下：
其中，A为当前关键字列表的向量，B为语术关键字列表的向量。
计算得到的夹角θ越小说明两向量的相似程度越大，即当前关键字列表与预存的语术关键字列表匹配程度越高。
S103，若匹配成功，则在通话过程中实时向服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
其中，语术关键词列表与推荐语术是一一对应的关系，都是预先制作好存储在某一固定的存储单元中。语术关键字列表代表的是客户方需求的关键字组成的列表，而推荐语术代表的是与该需求对应的标准服务语术。
在对两关键字列表匹配时，可以预先设置一个匹配范围，若计算得到的两关键字列表的相似度在匹配范围内，则说明两关键字列表匹配成功。若当前关键字列表与预存的语术关键字列表匹配成功，则获取匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术，并在通话过程中实时向服务方推荐。
在本申请实施例中，可能存在当前关键字列表没有与之匹配的语术关键字列表的情况，此时不进行语术推荐，等待下一关键字列表的匹配结果。也可能存在当前关键字列表与预存的多个语术关键字列表相匹配的情况，因此，在对多个语术关键字列表对应的推荐语术进行推荐时，可以按照匹配度进行排序，按照排序结果依次推荐匹配的多个推荐语术。
需要说明的是，本申请实施例的语术推荐方法是除通话双方(即服务方和客户方)以外的第三端设备执行的，其对双方当前的语音通话内容进行监听并获取，确定与当前关键字列表相对应的推荐语术后，通过第三端设备向实时通话双方中的服务方进行展示。具体的，可以是在服务方针对客户方当前语句进行回复的过程中，向服务方展示匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
示例性的，向服务方展示匹配的推荐语术可以是通过第三端设备的显示屏实时向服务方展示匹配的语术，可选的，第三端设备的显示屏上可以针对当前语音通话内容同时显示多条推荐语术，也可以是滚动显示推荐语术，服务方可以根据自身需求来选择自身需要的推荐语术，点击进行详细内容查看。可选的，展示推荐语术时，可以根据服务方与客户方通话过程的深入，实时更新推荐给服务方的针对客户方当前语句答复过程中用到的推荐语术。
本实施例提供了一种语术推荐方法，通过实时对通话双方当前语音通话内容进行识别，获取当前关键字列表后与预存的各语术关键字列表进行匹配，并在双方实时通话过程中，将推荐语术向服务方进行推荐。能够使得服务人员根据推荐语术快速展开与客户的业务沟通，进而提高服务业绩，同时又缩减了培训工作人员的成本和耗时。
实施例二
图2本发明实施例二提供的一种语术推荐方法的流程图，该方法涉及服务方、客户方两通话端通话的过程中，第三端语术推荐设备根据通话内容进行语术推荐的过程，在上述实施例的基础上进一步的优化，具体的，如图2所示，该方法包括：
S201，语术推荐设备实时监听获取服务方与客户方的语音通话内容。
示例性的，语术推荐设备主要用于根据通话双方的语音通话内容，为服务方提供推荐语术，可以是一个电子设备，例如，预先为每个服务方配置一个语术推荐设备，该语术推荐设备实时监听获取该服务方与客户方的语音通话内容，并为服务方提供推荐语术。语术推荐设备还可以是由一个服务器和多个终端设备构成，服务器监听服务中心的固定电话或软件中接收的所有实时音频信息并进行关键字列表的匹配，若匹配成功，将推荐语术发送给对应服务方的终端设备，可选的，服务方的终端设备可以是服务方使用的电脑、笔记本、手机等具有显示功能的终端设备。
S202，语术推荐设备基于实时流的方式对语音通话过程中客户方的当前语音通话内容进行语音识别。
示例性的，对当前语音通话内容进行识别并获取关键字列表时，对服务方和客户方所说的内容都会提取到关键字列表，但是通常情况下，由于预存的语术关键字列表都是代表客户需求的关键字列表，而服务方所说的内容中并不含有客户需求，而是对客户需求的回复。因此，根据服务方所说的内容提取到的关键字列表通常没有与之匹配的语术关键字列表，为了降低语术推荐过程的功耗，提高推荐效率，可选的，可以基于实时流的方式仅对通话过程中客户方的当前语音通话内容进行语音识别。实时流的方式即为按照获取的语音通话内容的顺序，实时对获取的语音通话内容进行语音识别，得到当前语音通话内容对应的文本文件。
S203，若客户方当前语句完成，则语术推荐设备基于权重值算法对当前语句识别得到的文本文件提取当前关键字列表。
具体的，在提取当前关键字列表时，可以当客户方当前语句完成时，对客户所说的当前语句进行当前关键字列表的提取，在提取当前关键字列表时，可以是先对当前语句进行分词，然后对分词后的每个字词采用权重值算法分别算出当前语句中每个字词的词频(Term Frequency，TF)和逆文本频率指数(Inverse Document Frequency，ITF)，进而算出该字词的TF-IDF值，得到该当前语句分词后每个字词的权重值，选择权重值大于预设阈值或者权重值排名靠前的预设个数的字词构成当前关键字列表。
S204，语术推荐设备将当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配。
其中，语术关键字列表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的。
S205，在服务方针对客户方当前语句进行回复的过程中，语术推荐设备实时向服务方展示匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
示例性的，语术推荐设备在向服务方展示推荐语术时，是实时针对客户方的当前通话语句，选择了推荐语术后，在服务方针对客户的当前通话语句回复的过程中，向服务方进行语术推荐。例如，客户方当前语句为“我想咨询一下周末的高中英语补习班”，接下来服务方的回复应该是向客户介绍一些在周末上课的高中英语补习班，并向客户介绍不同补习班的补习针对点、补习的时间、授课教师等，此时语术推荐设备为了帮助服务方更好的向客户进行补习班的业务推荐，可以在服务方回复的过程中，在服务方的语术推荐设备的显示屏上展示推荐语术，这样即使服务方业务能力较弱，也可以借助推荐语术为客户提供高质量的服务。
本实施例提供了一种语术推荐方法，语术推荐设备实时监听获取服务方与客户方的语音通话内容，并针对通话内容中客户方的当前语音通话内容进行语音识别，获取当前关键字列表后与预存的各语术关键字列表进行匹配，并在服务方针对客户方当前语句进行回复的过程中，将推荐语术展示给服务方。能够使得服务人员根据推荐语术快速展开与客户的业务沟通，进而提高服务业绩，同时又缩减了培训工作人员的成本和耗时。
实施例三
图3本发明实施例三提供的一种语术推荐方法的流程图，本实施例在上述各实施例的基础上进行了进一步的优化，增加了构建预设语术关键字列表及各语术关键字列表对应的推荐语术的过程，具体的，如图3所示，该方法包括：
S301，选择业绩排名靠前的预设个数的服务方在预设时间段内与客户方的语音通话记录。
其中，构建预设语术关键字列表及其各语术关键字列表对应推荐语术是依据服务方与客户方的历史通话记录构建的。为了保证构建的语术库中数据的质量，可以选择业绩排名靠前的预设个数的服务方的通话记录，例如，可以选择本公司业绩排名靠前的10名在线教育业务销售人员与客户之间的历史通话记录。为了保证构建的语术库中数据的时效性，可以在获取通话记录时获取预设时间段内的通话记录，例如，可以获取排名靠前的业务销售人员与客户近3个月的通话记录。
S302，对语音通话记录进行语音识别得到文本文件。
其中，对语音通话记录进行语音识别的方法可以与实时对当前语音通话内容进行语音识别的方法一样，先对接收到的语音通话内容进行去噪处理，然后对去噪后的语音通话内容进行声学特征的提取，最后再对提取的声学特征进一步识别得到通话内容对应的文本文件。
由于语音通话内容是服务方和客户方的语音通话内容，因此，在进行语音识别时，可以将服务方的语音通话内容和客户方的语音通话内容的语音识别结果进行分类，将得到的文本文件分为客户方文本文件和服务方文本文件。
S303，从文本文件中获取语术关键字列表及语术关键字列表对应的推荐语术，并进行存储。
示例性的，S302中语音识别得到的文本文件中，客户文本文件中通常包含的是客户的需求，而服务方文本文件中通常包含的是服务方面对客户的需求给出的高质量的回复。因此，可以从客户文本文件中获取语术关键字列表，该语术关键字列表即为从客户需求中提取出的关键词列表，从服务方针对客户需求的回复语句中获取该语术关键字列表对应的推荐语术，建立关键字列表与推荐语术的对应关系，并进行存储。也就是说从S302中语音识别得到的文本文件中获取语术关键字列表以及各语术关键字列表对应的推荐语术。可以是依据客户方文本文件提取语术关键字列表；基于提取到的语术关键词字表，在服务方文本文件中获取所述语术关键字列表对应的推荐语术。
可选的，依据客户方文本文件提取语术关键字列表时，可以是对客户方文本文件中的每一句话进行提取，但是由于客户方说的话并不是每一句都与业务相关(即包含业务相关需求)，因此，需要对从客户文本文件中提取的各关键字列表进行筛选，滤除与业务不相关的关键字列表得到最终的语术关键字列表，具体的，可以是依据客户方文本文件提取初始关键字列表；对初始关键字列表进行业务相关性筛选，得到语术关键字列表。
类似的，依据服务方文本文件获取推荐语术时，通常是将语术关键字列表对应的通话语句的下一句或几句作为推荐语术，但是，服务方针对语术关键字列表对应语句答复时并不能保证每一句都是与业务相关的高质量答复，因此，需要从服务方文本文件中提取的推荐语术中进行筛选，滤除与业务不相关的或低质量的服务语术，得到最终的推荐语术，具体的，可以是在服务方文本文件中获取语术关键字列表对应的初始服务语术；对初始服务语术进行业务相关性筛选，得到语术关键字列表对应的推荐语术。其中，业务相关性筛选可以是针对提取出的多个语术关键字列表或推荐语术依据是否和公司业务相关进行筛选，例如，在线教育场景下，业务相关性筛选可以是筛选出与该在线教育公司提供的某一种或几种课程相关的语术关键字列表或推荐语术。
需要说明的是，对建好的语术库进行更新可以是在企业推出新业务一段时间后更新一次，也可以是在企业的业务量有下降趋势时更新一次。还可以是按照固定的频率如一个季度或半年更新一次。
S304，实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表。
S305，将当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配。
S306，若匹配成功，则在通话过程中实时向服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
需要说明的是，S301到S303是构建语术关键字列表及推荐语术的过程，S304到S306为实时根据通话双方的当前语音通话内容，为服务方推荐语术的过程，两个过程是独立进行的，S301到S303先完成语术库的建立后才可以执行S303到S306的语术推荐过程，在语术推荐过程执行的同时或之后，还可以执行S301到S303，完成对语术库中数据的更新。
本实施例通过选择业绩排名靠前的服务方与客户方的语音通话记录进行语音识别，从识别得到的文本文件中获取语术关键字列表及其对应的推荐语术，从而构建各语术关键字列表及其对应的推荐语术的语术库，生成的语术库准确性高，实时性好，依据构建的语术库向服务方推荐高质量的服务语术，提高服务方的服务业绩。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的一种语术推荐装置的结构示意图，该装置适用于客户方与服务方语音通话的过程中，可执行本发明任意实施例所提供的语术推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图4所示，该装置包括：
识别获取模块401，用于实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表；
列表匹配模块402，用于将所述当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，其中，所述语术关键词字表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的；
语术推荐模块403，用于若匹配成功，则在通话过程中实时向所述服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
本实施例提供了一种语术推荐装置，通过实时对通话双方当前语音通话内容进行识别，获取当前关键字列表后与预存的各语术关键字列表进行匹配，并在双方实时通话过程中，将推荐语术向服务方进行推荐。能够使得服务人员根据推荐语术快速展开与客户的业务沟通，进而提高服务业绩，同时又缩减了培训工作人员的成本和耗时。
进一步地，识别获取模块401包括：
语音识别单元，用于基于实时流的方式对语音通话过程中客户方的当前语音通话内容进行语音识别；
列表提取单元，用于若客户方当前语句完成，则基于权重值算法对所述当前语句识别得到的文本文件提取当前关键字列表。
进一步地，上述列表匹配模块402具体用于计算所述当前关键字列表的向量与预存的各语术关键字列表的向量的余弦值进行匹配判断。
进一步地，上述语术推荐模块403具体用于在服务方针对客户方当前语句进行回复的过程中，向所述服务方展示匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
进一步地，上述装置还包括：
数据构建模块，用于构建预设的各语术关键字列表及所述各语术关键字列表对应的推荐语术。具体的，上述数据构建模块包括：
通话记录获取单元，用于选择业绩排名靠前的预设个数的服务方在预设时间段内与客户方的语音通话记录；
语音识别单元，用于对所述语音通话记录进行语音识别得到文本文件；
语术获取单元，用于从所述文本文件中获取语术关键字列表及所述语术关键字列表对应的推荐语术，并进行存储。
进一步的，所述文本文件包括客户方文本文件和服务方文本文件；
上述语术获取单元还包括：
列表获取子单元，用于依据客户方文本文件提取语术关键字列表；
语术获取子单元，用于基于提取到的语术关键词字表，在服务方文本文件中获取所述语术关键字列表对应的推荐语术。
进一步的，列表获取子单元具体用于依据客户方文本文件提取初始关键字列表；对所述初始关键字列表进行业务相关性筛选，得到语术关键字列表；
语术获取子单元具体用于，在服务方文本文件中获取所述语术关键字列表对应的初始服务语术；对所述初始服务语术进行业务相关性筛选，得到所述语术关键字列表对应的推荐语术。
值得注意的是，上述语术推荐装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；例如，该装置可以仅包括接收模块和处理模块，接收模块实现当前语音通话内容的接收功能；处理模块用于语音通话内容的识别、当前关键字列表的获取，当前关键字列表与预存语术关键字列表的匹配以及语术的推荐等相关功能。另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
实施例五
图5为本发明实施例五提供的一种语术推荐设备的结构示意图。图5示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性语术推荐设备50的框图。图5显示的语术推荐设备50仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图5所示，该语术推荐设备50以通用计算设备的形式表现。该语术推荐设备50的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元501，系统存储器502，连接不同系统组件(包括系统存储器502和处理单元501)的总线503。
总线503表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
语术推荐设备50典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被语术推荐设备50访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器502可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)504和/或高速缓存存储器505。语术推荐设备50可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统506可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图5未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线503相连。系统存储器502可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块507的程序/实用工具508，可以存储在例如系统存储器502中，这样的程序模块507包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块507通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
语术推荐设备50也可以与一个或多个外部设备509(例如键盘、指向设备、显示器510等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备交互的设备通信，和/或与使得该语术推荐设备50能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口511进行。并且，语术推荐设备50还可以通过网络适配器512与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图5所示，网络适配器512通过总线503与语术推荐设备50的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合语术推荐设备50使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元501通过运行存储在系统存储器502中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的语术推荐方法。
实施例六
本发明实施例六还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时可实现上述实施例所述的语术推荐方法。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或语术推荐设备上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
上述实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明实施例的各模块或各操作可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或操作制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间的相同或相似的部分互相参见即可。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种语术推荐方法，其特征在于，适用于客户方与服务方语音通话过程中，包括：
实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表；
将所述当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，其中，所述语术关键字列表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的；
若匹配成功，则在通话过程中实时向所述服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表，包括：
基于实时流的方式对语音通话过程中客户方的当前语音通话内容进行语音识别；
若客户方当前语句完成，则基于权重值算法对所述当前语句识别得到的文本文件提取当前关键字列表。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，包括：
计算所述当前关键字列表的向量与预存的各语术关键字列表的向量的余弦值进行匹配判断。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通话过程中实时向所述服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术，包括：
在服务方针对客户方当前语句进行回复的过程中，向所述服务方展示匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建预设的各语术关键字列表及所述各语术关键字列表对应的推荐语术，包括：
选择业绩排名靠前的预设个数的服务方在预设时间段内与客户方的语音通话记录；
对所述语音通话记录进行语音识别得到文本文件；
从所述文本文件中获取语术关键字列表及所述语术关键字列表对应的推荐语术，并进行存储。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述文本文件包括客户方文本文件和服务方文本文件；
从所述文本文件中获取语术关键字列表及其对应的推荐语术，包括：
依据客户方文本文件提取语术关键字列表；
基于提取到的语术关键词字表，在服务方文本文件中获取所述语术关键字列表对应的推荐语术。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，依据客户方文本文件提取语术关键字列表，包括：
依据客户方文本文件提取初始关键字列表；
对所述初始关键字列表进行业务相关性筛选，得到语术关键字列表；
相应的，在服务方文本文件中获取所述语术关键字列表对应的推荐语术，包括：
在服务方文本文件中获取所述语术关键字列表对应的初始服务语术；
对所述初始服务语术进行业务相关性筛选，得到所述语术关键字列表对应的推荐语术。
8.一种语术推荐装置，其特征在于，适用于客户方与服务方语音通话的过程中，包括：
识别获取模块，用于实时对当前语音通话内容进行识别并获取当前关键字列表；
列表匹配模块，用于将所述当前关键字列表与预存的各语术关键字列表进行匹配，其中，所述语术关键词字表可以是从预先筛选的各服务方的历史语音通话记录中提取的；
语术推荐模块，用于若匹配成功，则在通话过程中实时向所述服务方推荐匹配成功的语术关键字列表对应的推荐语术。
9.一种语术推荐设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的语术推荐方法。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的语术推荐方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810759367.XA CN110717012A (zh) | 2018-07-11 | 2018-07-11 | 语术推荐方法、装置、设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810759367.XA CN110717012A (zh) | 2018-07-11 | 2018-07-11 | 语术推荐方法、装置、设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110717012A true CN110717012A (zh) | 2020-01-21 |
Family
ID=69209069
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810759367.XA Pending CN110717012A (zh) | 2018-07-11 | 2018-07-11 | 语术推荐方法、装置、设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110717012A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113507541A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-10-15 | 马上消费金融股份有限公司 | 来电意图展示方法及装置 |
| CN113535921A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-10-22 | 携程旅游网络技术（上海）有限公司 | 用于客服的话术输出方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN116634054A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-22 | 深圳市优利麦克科技开发有限公司 | 一种通话记录处理方法及移动通信终端 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101309327A (zh) * | 2007-04-16 | 2008-11-19 | 索尼株式会社 | 语音聊天系统、信息处理装置、话语识别和关键字检测 |
| CN102868695A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-09 | 天格科技（杭州）有限公司 | 基于会话树的智能在线客服方法及系统 |
| CN105162977A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-12-16 | 上海银天下科技有限公司 | 说辞推荐方法和装置 |
| CN108062316A (zh) * | 2016-11-08 | 2018-05-22 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种辅助客户服务的方法和装置 |
-
2018
- 2018-07-11 CN CN201810759367.XA patent/CN110717012A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101309327A (zh) * | 2007-04-16 | 2008-11-19 | 索尼株式会社 | 语音聊天系统、信息处理装置、话语识别和关键字检测 |
| CN102868695A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-09 | 天格科技（杭州）有限公司 | 基于会话树的智能在线客服方法及系统 |
| CN105162977A (zh) * | 2015-08-26 | 2015-12-16 | 上海银天下科技有限公司 | 说辞推荐方法和装置 |
| CN108062316A (zh) * | 2016-11-08 | 2018-05-22 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种辅助客户服务的方法和装置 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113507541A (zh) * | 2021-07-02 | 2021-10-15 | 马上消费金融股份有限公司 | 来电意图展示方法及装置 |
| CN113535921A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-10-22 | 携程旅游网络技术（上海）有限公司 | 用于客服的话术输出方法、系统、电子设备及存储介质 |
| CN116634054A (zh) * | 2023-06-02 | 2023-08-22 | 深圳市优利麦克科技开发有限公司 | 一种通话记录处理方法及移动通信终端 |
| CN116634054B (zh) * | 2023-06-02 | 2024-02-23 | 深圳市优利麦克科技开发有限公司 | 一种通话记录处理方法及移动通信终端 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12079261B2 (en) | Speech recognition for providing assistance during customer interaction | |
| US9536266B2 (en) | Fact checker engine | |
| US10621181B2 (en) | System and method for screening social media content | |
| CN110059172B (zh) | 基于自然语言理解的推荐答案的方法和装置 | |
| WO2021135319A1 (zh) | 基于深度学习的文案生成方法、装置及电子设备 | |
| WO2023024975A1 (zh) | 文本处理方法、装置和电子设备 | |
| KR102203890B1 (ko) | 통화 자동 관리 시스템 및 그 방법 | |
| CN110717012A (zh) | 语术推荐方法、装置、设备和存储介质 | |
| US9424344B2 (en) | Method and apparatus for natural language search for variables | |
| CN112035727A (zh) | 信息获取方法、装置、设备、系统及可读存储介质 | |
| CN111159334A (zh) | 用于房源跟进信息处理的方法及系统 | |
| US10354013B2 (en) | Dynamic translation of idioms | |
| US9747891B1 (en) | Name pronunciation recommendation | |
| CN116150339A (zh) | 对话方法、装置、设备及存储介质 | |
| US9836530B2 (en) | Determining preferred communication explanations using record-relevancy tiers | |
| CN109635125B (zh) | 一种词汇图谱搭建方法及电子设备 | |
| WO2021196538A1 (zh) | 用于发送信息的方法和装置 | |
| CN111859970B (zh) | 用于处理信息的方法、装置、设备和介质 | |
| CN110263135B (zh) | 一种数据交换匹配方法、装置、介质和电子设备 | |
| CN116204624A (zh) | 应答方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115357793A (zh) | 信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN113609271A (zh) | 基于知识图谱的业务处理方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP6885217B2 (ja) | ユーザ対話支援システム、ユーザ対話支援方法及びプログラム | |
| CN112989011A (zh) | 数据查询方法、数据查询装置和电子设备 | |
| CN113535940A (zh) | 事件摘要生成方法、装置及电子设备 |
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 | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200820 Address after: No.259 Nanjing West Road, Tangqiao town, Zhangjiagang City, Suzhou City, Jiangsu Province Applicant after: Suzhou Qianwen wandaba Education Technology Co.,Ltd. Address before: 200433 room 805, 433 song Hu Road, Yangpu District, Shanghai. Applicant before: SHANGHAI QIANWENWANDABA CLOUD TECH. Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200121 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |