CN111242508A - 一种基于自然语言处理的客服质量评价方法和装置及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于自然语言处理的客服质量评价方法和装置及设备。其中，所述方法包括：获取网络客服与用户的沟通信息，和采用自然语言处理方式，对该沟通信息进行关键词抽取，和对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据，和将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，以及根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价。通过上述方式，能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
Description
技术领域
本发明涉及客服技术领域，尤其涉及一种基于自然语言处理的客服质量评价方法和装置及设备。
背景技术
随着互联网的飞速发展，基于互联网技术的网络商品销售模式得到大力发展，用户在网络购买商品时，网络客服可以为用户提供客服服务，以便为用户解答在网络购买商品过程中产生的疑问，用户也可以对网络客服所提供的客服服务的质量进行评价。
然而，现有的客服质量评价方案，一般是由用户对网络客服所提供的客服服务的质量进行评价，由于无统一的评判标准，完全依赖于用户的主观判断，因此容易出现所得到的评价结果与实际情况不相符合的情况，无法实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于自然语言处理的客服质量评价方法和装置及设备，能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
根据本发明的一个方面，提供一种基于自然语言处理的客服质量评价方法，包括：获取网络客服与用户的沟通信息；采用自然语言处理方式，对所述沟通信息进行关键词抽取；对所述关键词进行归一化处理，形成所述关键词的特征数据；将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果；根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
其中，所述对所述关键词进行归一化处理，形成所述关键词的特征数据，包括：从所述关键词中提取至少一个特征，对所述至少一个特征进行归一化处理，以使所述关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述关键词的特征数据。
其中，所述将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，包括：采用计算特征之间的距离的方式，将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
其中，所述根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价，包括：根据所述相似度比较结果，将所述相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据所述对比结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
其中，在所述根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价之后，还包括：向用户推送关联所述客服服务质量评价的网络客服的信息。
根据本发明的一个方面，提供一种基于自然语言处理的客服质量评价装置，包括：获取模块、抽取模块、形成模块、比较模块和评价模块；所述获取模块，用于获取网络客服与用户的沟通信息；所述抽取模块，用于采用自然语言处理方式，对所述沟通信息进行关键词抽取；所述形成模块，用于对所述关键词进行归一化处理，形成所述关键词的特征数据；所述比较模块，用于将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果；所述评价模块，用于根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
其中，所述形成模块，具体用于：从所述关键词中提取至少一个特征，对所述至少一个特征进行归一化处理，以使所述关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述关键词的特征数据。
其中，所述比较模块，具体用于：采用计算特征之间的距离的方式，将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
其中，所述评价模块，具体用于：根据所述相似度比较结果，将所述相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据所述对比结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
其中，所述基于自然语言处理的客服质量评价装置，还包括：推送模块；所述推送模块，用于向用户推送关联所述客服服务质量评价的网络客服的信息。
根据本发明的又一个方面，提供一种基于自然语言处理的客服质量评价设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任意一项所述的基于自然语言处理的客服质量评价方法。
根据本发明的再一个方面，提供一种计算机可读存储介质，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上述任一项所述的基于自然语言处理的客服质量评价方法。
可以发现，以上方案，可以获取网络客服与用户的沟通信息，和可以采用自然语言处理方式，对该沟通信息进行关键词抽取，和可以对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据，和可以将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，以及可以根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
进一步的，以上方案，可以从该关键词中提取至少一个特征，对该至少一个特征进行归一化处理，以使该关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该关键词的特征数据，这样的好处是能够提高该形成的特征数据的精度。
进一步的，以上方案，可以采用计算特征之间的距离的方式，将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，这样的好处是能够提高该相似度比较结果的精度。
进一步的，以上方案，可以根据该相似度比较结果，将该相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据该对比结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，这样的好处是能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
进一步的，以上方案，可以向用户推送关联该客服服务质量评价的网络客服的信息，这样的好处是便于客户选择合适的网络客服进行客服服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明基于自然语言处理的客服质量评价方法一实施例的流程示意图；
图2是本发明基于自然语言处理的客服质量评价方法另一实施例的流程示意图；
图3是本发明基于自然语言处理的客服质量评价装置一实施例的结构示意图；
图4是本发明基于自然语言处理的客服质量评价装置另一实施例的结构示意图；
图5是本发明基于自然语言处理的客服质量评价设备一实施例的结构示意图。
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描述。特别指出的是，以下实施例仅用于说明本发明，但不对本发明的范围进行限定。同样的，以下实施例仅为本发明的部分实施例而非全部实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种基于自然语言处理的客服质量评价方法，能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
请参见图1，图1是本发明基于自然语言处理的客服质量评价方法一实施例的流程示意图。需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的方法并不以图1所示的流程顺序为限。如图1所示，该方法包括如下步骤：
S101：获取网络客服与用户的沟通信息。
在本实施例中，该获取的网络客服与用户的沟通信息可以是图形、文字、网址等中的至少一种，本发明不加以限定。
S102：采用自然语言处理方式，对该沟通信息进行关键词抽取。
在本实施例中，自然语言通常可以自然地随文化演化的语言。例如，英语、汉语、日语为自然语言的例子，而世界语则为人造语言，即是一种为某些特定目的而创造的语言。
在本实施例中，所有人类使用的语言包括上述自然地随文化演化的语言以及人造语言都可以视为自然语言，以相对于如编程语言等为计算机而设的人造语言，这一种自然语言用法可见于自然语言处理一词中。
在本实施例中，自然语言处理方式可以是运用自然语言的句法和其他知识来确定组成输入句各成分功能，借以建立一种数据结构并用以获取输入句意义的方案。
在本实施例中，在编译理论中，自然语言处理方式的对象可以是计算机程序设计语言的语句；在模式识别中，自然语言处理方式的对象可以是图像描述语言等模式语言的语句，这些都不是自然语言的语句，而是人工语言的语句。在自然语言理解中，自然语言处理方式的对象可以不是人工语言，可以是自然语言的语句。
在本实施例中，自然语言处理方式的类型，可以包括：
模板匹配型分析程序、简单短语结构语法分析程序、转换语法分析程序、扩展转移网络分析程序，通用语法分析程序、语义型语法分析程序和无语法型分析程序等，本发明不加以限定。
S103：对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据。
其中，该对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据，可以包括：
从该关键词中提取至少一个特征，对该至少一个特征进行归一化处理，以使该关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该关键词的特征数据，这样的好处是能够提高该形成的特征数据的精度。
在本实施例中，归一化可以是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系。归一化可以简化计算，缩小量值的有效方式。例如，滤波器中各个频率值以截止频率作归一化后，频率都是截止频率的相对值，没有了量纲。阻抗以电源内阻作归一化后，各个阻抗都成了一种相对阻抗值，欧姆这个量纲也可以是没有了。
S104：将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
其中，该将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，可以包括：
采用计算特征之间的距离的方式，将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，这样的好处是能够提高该相似度比较结果的精度。
在本实施例中，该相似度指的是该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息的相似性。
S105：根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价。
其中，该根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，可以包括：
根据该相似度比较结果，将该相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据该对比结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，这样的好处是能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
其中，在该根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价之后，还可以包括：
向用户推送关联该客服服务质量评价的网络客服的信息，这样的好处是便于客户选择合适的网络客服进行客服服务。
可以发现，在本实施例中，可以获取网络客服与用户的沟通信息，和可以采用自然语言处理方式，对该沟通信息进行关键词抽取，和可以对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据，和可以将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，以及可以根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
进一步的，在本实施例中，可以从该关键词中提取至少一个特征，对该至少一个特征进行归一化处理，以使该关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该关键词的特征数据，这样的好处是能够提高该形成的特征数据的精度。
进一步的，在本实施例中，可以采用计算特征之间的距离的方式，将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，这样的好处是能够提高该相似度比较结果的精度。
进一步的，在本实施例中，可以根据该相似度比较结果，将该相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据该对比结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，这样的好处是能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
请参见图2，图2是本发明基于自然语言处理的客服质量评价方法另一实施例的流程示意图。本实施例中，该方法包括以下步骤：
S201：获取网络客服与用户的沟通信息。
可如上S101所述，在此不作赘述。
S202：采用自然语言处理方式，对该沟通信息进行关键词抽取。
可如上S102所述，在此不作赘述。
S203：对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据。
可如上S103所述，在此不作赘述。
S204：将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
可如上S104所述，在此不作赘述。
S205：根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价。
可如上S105所述，在此不作赘述。
S206：向用户推送关联该客服服务质量评价的网络客服的信息。
可以发现，在本实施例中，可以向用户推送关联该客服服务质量评价的网络客服的信息，这样的好处是便于客户选择合适的网络客服进行客服服务。
本发明还提供一种基于自然语言处理的客服质量评价装置，能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
请参见图3，图3是本发明基于自然语言处理的客服质量评价装置一实施例的结构示意图。本实施例中，该基于自然语言处理的客服质量评价装置30包括获取模块31、抽取模块32、形成模块33、比较模块34和评价模块35。
该获取模块31，用于获取网络客服与用户的沟通信息。
该抽取模块32，用于采用自然语言处理方式，对该沟通信息进行关键词抽取。
该形成模块33，用于对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据。
该比较模块34，用于将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
该评价模块35，用于根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价。
可选地，该形成模块33，可以具体用于：
从该关键词中提取至少一个特征，对该至少一个特征进行归一化处理，以使该关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该关键词的特征数据。
可选地，该比较模块34，可以具体用于：
采用计算特征之间的距离的方式，将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
可选地，该评价模块35，可以具体用于：
根据该相似度比较结果，将该相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据该对比结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价。
请参见图4，图4是本发明基于自然语言处理的客服质量评价装置另一实施例的结构示意图。区别于上一实施例，本实施例所述基于自然语言处理的客服质量评价装置40还包括：推送模块41。
该推送模块41，用于向用户推送关联该客服服务质量评价的网络客服的信息。
该基于自然语言处理的客服质量评价装置30/40的各个单元模块可分别执行上述方法实施例中对应步骤，故在此不对各单元模块进行赘述，详细请参见以上对应步骤的说明。
本发明又提供一种基于自然语言处理的客服质量评价设备，如图5所示，包括：至少一个处理器51；以及，与至少一个处理器51通信连接的存储器52；其中，存储器52存储有可被至少一个处理器51执行的指令，指令被至少一个处理器51执行，以使至少一个处理器51能够执行上述的基于自然语言处理的客服质量评价方法。
其中，存储器52和处理器51采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器51和存储器52的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器51处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器51。
处理器51负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器52可以被用于存储处理器51在执行操作时所使用的数据。
本发明再提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
可以发现，以上方案，可以获取网络客服与用户的沟通信息，和可以采用自然语言处理方式，对该沟通信息进行关键词抽取，和可以对该关键词进行归一化处理，形成该关键词的特征数据，和可以将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，以及可以根据该相似度比较结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
进一步的，以上方案，可以从该关键词中提取至少一个特征，对该至少一个特征进行归一化处理，以使该关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成该关键词的特征数据，这样的好处是能够提高该形成的特征数据的精度。
进一步的，以上方案，可以采用计算特征之间的距离的方式，将该形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，这样的好处是能够提高该相似度比较结果的精度。
进一步的，以上方案，可以根据该相似度比较结果，将该相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据该对比结果，对该网络客服的客服服务质量进行评价，这样的好处是能够实现对网络客服所提供的客服服务的质量进行客观评价。
进一步的，以上方案，可以向用户推送关联该客服服务质量评价的网络客服的信息，这样的好处是便于客户选择合适的网络客服进行客服服务。
在本发明所提供的几个实施方式中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外，在本发明各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的部分实施例，并非因此限制本发明的保护范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效装置或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于自然语言处理的客服质量评价方法，其特征在于，包括：
获取网络客服与用户的沟通信息；
采用自然语言处理方式，对所述沟通信息进行关键词抽取；
对所述关键词进行归一化处理，形成所述关键词的特征数据；
将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果；
根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
2.如权利要求1所述的基于自然语言处理的客服质量评价方法，其特征在于，所述对所述关键词进行归一化处理，形成所述关键词的特征数据，包括：
从所述关键词中提取至少一个特征，对所述至少一个特征进行归一化处理，以使所述关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述关键词的特征数据。
3.如权利要求1所述的基于自然语言处理的客服质量评价方法，其特征在于，所述将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果，包括：
采用计算特征之间的距离的方式，将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
4.如权利要求1所述的基于自然语言处理的客服质量评价方法，其特征在于，所述根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价，包括：
根据所述相似度比较结果，将所述相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据所述对比结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
5.如权利要求1所述的基于自然语言处理的客服质量评价方法，其特征在于，在所述根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价之后，还包括：
向用户推送关联所述客服服务质量评价的网络客服的信息。
6.一种基于自然语言处理的客服质量评价装置，其特征在于，包括：
获取模块、抽取模块、形成模块、比较模块和评价模块；
所述获取模块，用于获取网络客服与用户的沟通信息；
所述抽取模块，用于采用自然语言处理方式，对所述沟通信息进行关键词抽取；
所述形成模块，用于对所述关键词进行归一化处理，形成所述关键词的特征数据；
所述比较模块，用于将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果；
所述评价模块，用于根据所述相似度比较结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
7.如权利要求6所述的基于自然语言处理的客服质量评价装置，其特征在于，所述形成模块，具体用于：
从所述关键词中提取至少一个特征，对所述至少一个特征进行归一化处理，以使所述关键词的各个特征对应的数据取值范围一致，形成所述关键词的特征数据。
8.如权利要求6所述的基于自然语言处理的客服质量评价装置，其特征在于，所述比较模块，具体用于：
采用计算特征之间的距离的方式，将所述形成的特征数据与预设的表征网络客服的客服服务质量的特征信息进行相似度比较得到相似度比较结果。
9.如权利要求6所述的基于自然语言处理的客服质量评价装置，其特征在于，所述评价模块，具体用于：
根据所述相似度比较结果，将所述相似度比较结果与预设的相似度阈值进行对比得到对比结果，根据所述对比结果，对所述网络客服的客服服务质量进行评价。
10.如权利要求6所述的基于自然语言处理的客服质量评价装置，其特征在于，所述基于自然语言处理的客服质量评价装置，还包括：
推送模块；
所述推送模块，用于向用户推送关联所述客服服务质量评价的网络客服的信息。
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| CN202010093615.9A Pending CN111242508A (zh) | 2020-02-14 | 2020-02-14 | 一种基于自然语言处理的客服质量评价方法和装置及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111242508A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115689345A (zh) * | 2022-10-25 | 2023-02-03 | 北京磁浮有限公司 | 基于自然语言的员工绩效评估方法及相关装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107818798A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-03-20 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 客服服务质量评价方法、装置、设备及存储介质 |
| US20180374022A1 (en) * | 2017-06-26 | 2018-12-27 | Midea Group Co., Ltd. | Methods and systems for improved quality inspection |
| CN109615407A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-04-12 | 国家电网有限公司 | 基于人工智能的在线电力智慧客服方法 |
| CN110162611A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-08-23 | 苏宁易购集团股份有限公司 | 一种智能客服应答方法及系统 |
-
2020
- 2020-02-14 CN CN202010093615.9A patent/CN111242508A/zh active Pending
Patent Citations (4)
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