CN112053703A - 一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；针对多个评价维度，确定对话语音在每个评价维度下的分值；其中，评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；基于不同评价维度分别对应的权重值，以及对话语音在每个评价维度下的分值，确定对话语音的总分值；基于对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。本申请实施例通过预设的信息处理方法，对服务提供方与服务请求方处理问题的过程进行分析，并对服务提供方的处理效率进行评价，从而提高服务提供方处理问题的效率。
Description
技术领域
本申请涉及电子商务技术领域，尤其是涉及一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
在许多线下的实体门店，例如超市、商场等，均设有专门的服务台，用于处理顾客的投诉问题。这些顾客投诉问题的情况可称为客诉，客诉会影响该顾客与该门店，乃至企业之间的合作关系。
通常客诉问题的程度不尽相同，当客诉问题不大时，投诉者可能只是进行抱怨，但是客诉问题较大时可能会导致退货、索赔等一系列的问题，严重影响门店的声誉。因此，为了控制事态的发展，需要快速有效地解决客诉问题，以最大程度地维护门店声誉。
为了更好地解决客诉问题，通常需要对服务人员的处理效率进行评价，以提升处理客诉问题的效率，但是现有的评价处理效率的方法大多依靠人工进行处理，即通过投诉者的反馈或是其他人员评定等，其主观因素较大，且评价处理效率较低。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，通过预设的信息处理方法，对服务提供方与服务请求方处理问题的过程进行分析，并对服务提供方的处理效率进行评价，从而提高服务提供方处理问题的效率。
本申请实施例提供了一种信息处理方法，所述处理方法包括：
获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；
针对多个评价维度，确定所述对话语音在每个评价维度下的分值；其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；
基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值；
基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。
一种可选的实施方式中，所述语音特征评价维度包括情绪维度；
所述语音识别文本评价维度包括特定词维度、提供信息维度及反馈信息维度。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括情绪维度时，确定所述对话语音在情绪维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音特征；
将所述对话语音的语音特征输入至预先训练好的情绪识别模型中，输出与所述对话语音对应的情绪标签；
基于所述对话语音对应的情绪标签，确定所述对话语音在情绪维度下的第一分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括特定词维度时，确定所述对话语音在特定词维度下的分值，包括：
基于预设的特定词响应机制，当检测到存在预设特定词时，调整与所述特定词对应的分值；
基于调整的与所述特定词对应的分值，确定所述对话语音在特定词维度下的第二分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括提供信息维度时，确定所述对话语音在提供信息维度下的分值，包括：
提取所述语音识别文本中所述服务提供方的提供信息；
将所述提供信息输入至训练好的提供信息分析模型，得到与所述提供信息对应的分析结果；
基于所述分析结果，调整与所述分析结果对应的分值；
基于调整的与所述分析结果对应的分值，确定所述对话语音在提供信息维度下的第三分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括反馈信息维度时，确定所述对话语音在反馈信息维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音识别文本；
基于所述语音识别文本，确定所述服务请求方针对所述服务提供方的提供信息的反馈信息，判断所述反馈信息中是否具有预设的反馈关键词；
基于是否具有预设的反馈关键词，调整与所述反馈关键词对应的分值；
基于调整的与所述反馈关键词对应的分值，确定所述对话语音在反馈信息维度下的第四分值。
一种可选的实施方式中，所述基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值，包括：
基于所述情绪维度、所述特定词维度、所述提供信息维度以及所述反馈信息维度分别对应的权重值，对所述第一分值、所述第二分值、所述第三分值与所述第四分值进行加权计算，得到所述对话语音对应的加权值；
确定所述对话语音对应的加权值为所述对话语音的总分值。
一种可选的实施方式中，所述基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源，包括：
基于所述对话语音的总分值，以及预设的总分值与目标资源之间的映射关系，确定为对应的服务提供方分配的目标资源；
其中，所述目标资源包括信息资源及服务资源。
本申请实施例还提供了一种信息处理装置，所述处理装置包括：
获取模块，用于获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；
第一确定模块，用于针对多个评价维度，确定所述对话语音在每个评价维度下的分值；其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；
第二确定模块，用于基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值；
第三确定模块，用于基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。
一种可选的实施方式中，所述语音特征评价维度包括情绪维度；
所述语音识别文本评价维度包括特定词维度、提供信息维度及反馈信息维度。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括情绪维度时，所述第一确定模块具体用于：
提取所述对话语音的语音特征；
将所述对话语音的语音特征输入至预先训练好的情绪识别模型中，输出与所述对话语音对应的情绪标签；
基于所述对话语音对应的情绪标签，确定所述对话语音在情绪维度下的第一分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括特定词维度时，所述第一确定模块具体用于：
基于预设的特定词响应机制，当检测到存在预设特定词时，调整与所述特定词对应的分值；
基于调整的与所述特定词对应的分值，确定所述对话语音在特定词维度下的第二分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括提供信息维度时，所述第一确定模块具体用于：
提取所述语音识别文本中所述服务提供方的提供信息；
将所述提供信息输入至训练好的提供信息分析模型，得到与所述提供信息对应的分析结果；
基于所述分析结果，调整与所述分析结果对应的分值；
基于调整的与所述分析结果对应的分值，确定所述对话语音在提供信息维度下的第三分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括反馈信息维度时，所述第一确定模块具体用于：
提取所述对话语音的语音识别文本；
基于所述语音识别文本，确定所述服务请求方针对所述服务提供方的提供信息的反馈信息，判断所述反馈信息中是否具有预设的反馈关键词；
基于是否具有预设的反馈关键词，调整与所述反馈关键词对应的分值；
基于调整的与所述反馈关键词对应的分值，确定所述对话语音在反馈信息维度下的第四分值。
一种可选的实施方式中，所述第二确定模块具体用于：
基于所述情绪维度、所述特定词维度、所述提供信息维度以及所述反馈信息维度分别对应的权重值，对所述第一分值、所述第二分值、所述第三分值与所述第四分值进行加权计算，得到所述对话语音对应的加权值；
确定所述对话语音对应的加权值为所述对话语音的总分值。
一种可选的实施方式中，所述第三确定模块具体用于：
基于所述对话语音的总分值，以及预设的总分值与目标资源之间的映射关系，确定为对应的服务提供方分配的目标资源；
其中，所述目标资源包括信息资源及服务资源。
本申请实施例还提供了还提供了一种计算机设备，处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述任一种可能的实施方式中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被运行时执行上述任一种可能的实施方式中的步骤。
本申请实施例提供的一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；针对多个评价维度，确定对话语音在每个评价维度下的分值；其中，评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；基于不同评价维度分别对应的权重值，以及对话语音在每个评价维度下的分值，确定对话语音的总分值；基于对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。本申请实施例通过预设的信息处理方法，对服务提供方与服务请求方处理问题的过程进行分析，并对服务提供方的处理效率进行评价，从而提高服务提供方处理问题的效率。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本申请实施例所提供的一种信息处理方法的流程示意图；
图2示出了本申请实施例所提供的另一种信息处理方法的流程示意图；
图3示出了本申请实施例所提供的一种信息处理装置的结构示意图；
图4示出了本申请实施例所提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
经研究发现，为了更好地解决客诉问题，通常需要对服务人员的处理效率进行评价，以提升处理客诉问题的效率，但是现有的评价处理效率的方法大多依靠人工进行处理，即通过投诉者的反馈或是其他人员评定等，其主观因素较大，且评价处理效率较低。
基于上述研究，本申请实施例提供了一种信息处理方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；针对多个评价维度，确定对话语音在每个评价维度下的分值；其中，评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；基于不同评价维度分别对应的权重值，以及对话语音在每个评价维度下的分值，确定对话语音的总分值；基于对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。本申请实施例通过预设的信息处理方法，对服务提供方与服务请求方处理问题的过程进行分析，并对服务提供方的处理效率进行评价，从而提高服务提供方处理问题的效率。
针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本申请针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本申请过程中对本申请做出的贡献。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
为便于对本实施例进行理解，首先对本申请实施例所公开的一种信息处理方法进行详细介绍，本申请实施例所提供的信息处理方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备或服务器或其它处理设备，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该信息处理方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
下面以执行主体为终端设备为例对本申请实施例提供的信息处理方法加以说明。
参见图1所示，为本申请实施例提供的信息处理方法的流程图，所述处理方法包括步骤S101～S104，其中：
S101：获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；
S102：针对多个评价维度，确定所述对话语音在每个评价维度下的分值；其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；
S103：基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值；
S104：基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。
本申请实施例通过获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；针对多个评价维度，确定对话语音在每个评价维度下的分值；其中，评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；基于不同评价维度分别对应的权重值，以及对话语音在每个评价维度下的分值，确定对话语音的总分值；基于对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。本申请实施例通过预设的信息处理方法，对服务提供方与服务请求方的处理问题的过程进行分析，并对服务提供方的处理效率进行评价，从而提高服务提供方处理问题的效率。
下面分别对上述S101～S104加以详细说明。
一、在上述S101中，所述服务请求方为发出问题的人员，例如：顾客、买家等；对应的，所述服务提供方为接收问题并针对接收到的问题进行处理的人员，例如：店员、销售顾问、客服人员等。
在服务请求方对服务提供方提供的服务或销售的产品不满意时，会向服务提供方反馈，若是反馈的问题没有得到及时、满意的解决时，服务请求方往往就会进行投诉，以维护自身的合法权益。当客诉问题不大时，投诉者可能只是进行抱怨，但是客诉问题较大时可能会导致退货、索赔等一系列的问题，严重影响门店的声誉。因此，为了控制事态的发展，需要快速有效地解决客诉问题，以最大程度地维护门店声誉。
为了更好地解决客诉问题，可以对服务提供方与服务请求方之间的对话进行录音，以进行后续的分析处理。
其中，可以通过服务提供方所持有的移动终端进行录音，例如智能手机、录音笔等，优选的，还可以采用一种可佩戴的胸牌式录音设备，例如灵听智能工牌，通过录音的方式记录服务提供方与服务请求方之间的沟通对话过程。
二、在上述S102中，基于预设的多个评价维度，对获取的对话语音进行评价，即确定所述对话语音在每个评价维度下的分值。
其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度。
具体的，所述语音特征评价维度包括情绪维度；
所述语音识别文本评价维度包括特定词维度、提供信息维度及反馈信息维度。
在一种实施方式中，当所述评价维度包括情绪维度时，确定所述对话语音在情绪维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音特征；
将所述对话语音的语音特征输入至预先训练好的情绪识别模型中，输出与所述对话语音对应的情绪标签；
基于所述对话语音对应的情绪标签，确定所述对话语音在情绪维度下的第一分值。
示例性的，情绪维度可以包括愤怒、生气、愉悦、满足等多种情绪，服务请求方的情绪可以通过对话语音中的语音特征进行识别，所述语音特征可以包括对话语音的音幅、频率、音调、响度等。
示例性的，将所述对话语音的语音特征输入至预先训练好的情绪识别模型中，输出与所述对话语音对应的情绪标签。例如，当语音特征为音调较高或是响度较大时，可以判断出服务提供方与服务请求方中存在一方情绪较为激动，甚至双方可能发生了争吵，或是服务提供方与服务请求方中存在一方具有愤怒的情绪。对应的，当语音特征为音调和响度均较为平和时，可以判断出服务提供方与服务请求方的双方情绪稳定，情绪愉悦，可能是较好地沟通了问题。
示例性的，若服务提供方与服务请求方的双方情绪稳定可以确定较高的第一分值，若服务提供方与服务请求方的双方情绪异常可以确定较低的第一分值，或是，直接确定服务提供方存在处理问题。
示例性的，还可以着重判断当服务请求方情绪异常时，服务提供方的情绪情况，若当服务请求方情绪异常时，服务提供方依旧情绪稳定，则可以相应的确定较高的分值。
此外，还可以通过分析服务请求方在处理问题的过程中的语调变化，得出服务请求方对服务提供方处理问题的接受度，当接受度较高时，可以相应的确定其分值较高。
在本实施例中，可以通过提取语音特征，分析服务提供方与服务请求方是否出现异常情绪，从而判断服务提供方在处理服务请求方所提出的问题的过程中，是否态度良好，以及是否出现情绪过激或消极的状态，从而得出相应的评分。
在一种实施方式中，当所述评价维度包括特定词维度时，确定所述对话语音在特定词维度下的分值，包括：
基于预设的特定词响应机制，当检测到存在预设特定词时，调整与所述特定词对应的分值；
基于调整的与所述特定词对应的分值，确定所述对话语音在特定词维度下的第二分值。
示例性的，所述特定词可以包括礼貌用语及违禁用语。具体的，可以分析服务提供方在处理服务请求方提出的问题时是否全程使用礼貌用语，以及是否使用了违禁用语。其中，礼貌用语可以包括“请”、“您”、“稍等”等，违禁用语可以包括一些不在文明礼貌用语范畴内的词汇。
示例性的，可以基于不同礼貌用语及违禁用语的属性，以及出现频率等，确定对话语音在特定词维度下的第二分值。
在一种实施方式中，当所述评价维度包括提供信息维度时，确定所述对话语音在提供信息维度下的分值，包括：
提取所述语音识别文本中所述服务提供方的提供信息；
将所述提供信息输入至训练好的提供信息分析模型，得到与所述提供信息对应的分析结果；
基于所述分析结果，调整与所述分析结果对应的分值；
基于调整的与所述分析结果对应的分值，确定所述对话语音在提供信息维度下的第三分值。
示例性的，所述提供信息可以是服务提供方针对服务请求方提出问题的解决方案，但是由于并非所有的解决方案都是对服务双方有利的，因此不同的解决方案可能只针对一方有利，而一方损失较大，例如，虽然有的解决方案使得服务请求方较为满意，但是服务提供方的损失较大，此时，也不能确定该解决方案为良好的解决方案。因此需要对提供信息进行判断，具体的，可以是利用训练好的提供信息分析模型，对提供信息进行分析，以分析提供信息的综合服务双方的得分情况。
在一种实施方式中，当所述评价维度包括反馈信息维度时，确定所述对话语音在反馈信息维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音识别文本；
基于所述语音识别文本，确定所述服务请求方针对所述服务提供方的提供信息的反馈信息，判断所述反馈信息中是否具有预设的反馈关键词；
基于是否具有预设的反馈关键词，调整与所述反馈关键词对应的分值；
基于调整的与所述反馈关键词对应的分值，确定所述对话语音在反馈信息维度下的第四分值。
具体的，可以通过分析问题处理过程的语音识别文本，分析服务请求方对服务提供方提供的解决方案是否为积极反应，具体的，可以是在服务提供方提供解决方案后，对服务提请求方的语音识别文本进行分析，确认是否存在表征积极反应的关键词，若出现积极反应关键词，则基于该关键词确定相对应的评分。
示例性的，若服务请求方在处理问题的过程中回复积极反应关键词，例如，好、没问题、OK等肯定词汇，则可以确定服务请求方对服务提供方处理问题为积极反应，甚至可以判断为满意、或是相对满意的态度。相对的，若服务请求方在处理问题的过程中回复消极反应关键词，例如，不好、不行、不可以等否定词汇，则可以确定服务请求方对服务提供方处理问题为消极反应，甚至可以判断为不满意、或是非常不满意的态度。
此外，还可以通过分析服务请求方在处理问题的过程中的及时回复情况，得出服务请求方对服务提供方处理问题的配合度，当配合度较高时，可以相应的判断服务请求方的满意度较高。
基于调整的与所述反馈关键词对应的分值，便可以确定所述对话语音在反馈信息维度下的第四分值。
本申请实施例，通过对服务请求方提出的问题处理过程的对话语音进行语音识别，得到对应的语音识别文本，并提取语音识别文本中的问题，以及服务提供方针对该问题所采取的解决方案，得出对该服务提供方处理该问题的评分。此外，针对同一个服务请求方提出的问题，还可以对每个针对该问题所采取的解决方案进行归类留档，以供后续的评分及建议过程。
三、在上述S103中，在确定不同评价维度的分值之后，便可以确定对应该对话语音的总分值。
请参阅图2，图2为本申请实施例所提供的另一种信息处理方法的流程示意图，如图2所示，可以基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值。
具体的，基于所述情绪维度、所述特定词维度、所述提供信息维度以及所述反馈信息维度分别对应的权重值，对所述第一分值、所述第二分值、所述第三分值与所述第四分值进行加权计算，得到所述对话语音对应的加权值；
确定所述对话语音对应的加权值为所述对话语音的总分值。
示例性的，由于各维度多对应的重要性不尽相同，因此可以对不同维度设置不同的比例权重，并通过加权计算得到最终分值。例如：情绪维度比重为30％，特定词维度为10％、提供信息维度为30％、反馈信息维度为30％，对应的，情绪维度的第一分值为6分，特定词维度的第二分值为7分、提供信息维度的第三分值为6分、反馈信息维度的第四分值为6分，那么可以确定所述对话语音的总分值为：
6*30％+7*10％+6*30％+6*30％＝6.1
因此，可以确定所述对话语音的总分值为6.1分，得分越高，表征对应服务提供方处理该问题的效率更高。
四、在上述S104中，所述目标资源包括信息资源及服务资源。
具体的，基于所述对话语音的总分值，以及预设的总分值与目标资源之间的映射关系，确定为对应的服务提供方分配的目标资源，即信息资源及服务资源。
示例性的，针对分值较高的服务提供方可以向其分配服务难度较高的待处理问题或是服务请求方，针对分值较低的服务提供方可以向其分配服务难度较低的待处理问题或是服务请求方，或是停止该服务提供方处理问题。还可以对分值较高的服务提供方予以奖励，并对分值较低的服务提供方予以处罚，由此可以提高后续处理问题的效率，以及服务请求方的体验度。
本申请实施例，通过对服务提供方与服务请求方之间的对话语音进行量化考核，分析出服务提供方在该处理过程中的工作效率，以提高后续处理过程的效率。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了与信息处理方法对应的信息处理装置，由于本申请实施例中的装置解决问题的原理与本申请实施例上述信息处理方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
参照图3所示，图3为本申请实施例所提供的一种信息处理装置的示意图。所述处理装置包括：获取模块310、第一确定模块320、第二确定模块330以及第三确定模块340；
获取模块310，用于获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；
第一确定模块320，用于针对多个评价维度，确定所述对话语音在每个评价维度下的分值；其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；
第二确定模块330，用于基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值；
第三确定模块340，用于基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。
一种可选的实施方式中，所述语音特征评价维度包括情绪维度；
所述语音识别文本评价维度包括特定词维度、提供信息维度及反馈信息维度。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括情绪维度时，所述第一确定模块320具体用于：
提取所述对话语音的语音特征；
将所述对话语音的语音特征输入至预先训练好的情绪识别模型中，输出与所述对话语音对应的情绪标签；
基于所述对话语音对应的情绪标签，确定所述对话语音在情绪维度下的第一分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括特定词维度时，所述第一确定模块320具体用于：
基于预设的特定词响应机制，当检测到存在预设特定词时，调整与所述特定词对应的分值；
基于调整的与所述特定词对应的分值，确定所述对话语音在特定词维度下的第二分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括提供信息维度时，所述第一确定模块320具体用于：
提取所述语音识别文本中所述服务提供方的提供信息；
将所述提供信息输入至训练好的提供信息分析模型，得到与所述提供信息对应的分析结果；
基于所述分析结果，调整与所述分析结果对应的分值；
基于调整的与所述分析结果对应的分值，确定所述对话语音在提供信息维度下的第三分值。
一种可选的实施方式中，当所述评价维度包括反馈信息维度时，所述第一确定模块320具体用于：
提取所述对话语音的语音识别文本；
基于所述语音识别文本，确定所述服务请求方针对所述服务提供方的提供信息的反馈信息，判断所述反馈信息中是否具有预设的反馈关键词；
基于是否具有预设的反馈关键词，调整与所述反馈关键词对应的分值；
基于调整的与所述反馈关键词对应的分值，确定所述对话语音在反馈信息维度下的第四分值。
一种可选的实施方式中，所述第二确定模块330具体用于：
基于所述情绪维度、所述特定词维度、所述提供信息维度以及所述反馈信息维度分别对应的权重值，对所述第一分值、所述第二分值、所述第三分值与所述第四分值进行加权计算，得到所述对话语音对应的加权值；
确定所述对话语音对应的加权值为所述对话语音的总分值。
一种可选的实施方式中，所述第三确定模块340具体用于：
基于所述对话语音的总分值，以及预设的总分值与目标资源之间的映射关系，确定为对应的服务提供方分配的目标资源；
其中，所述目标资源包括信息资源及服务资源。
本申请实施例通过获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；针对多个评价维度，确定对话语音在每个评价维度下的分值；其中，评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；基于不同评价维度分别对应的权重值，以及对话语音在每个评价维度下的分值，确定对话语音的总分值；基于对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。本申请实施例通过预设的信息处理方法，对服务提供方与服务请求方处理问题的过程进行分析，并对服务提供方的处理效率进行评价，从而提高服务提供方处理问题的效率。
本申请实施例还提供了一种计算机设备，如图4所示，为本申请实施例提供的计算机设备结构示意图，所述计算机设备10包括：
处理器11和存储器12；所述存储器12存储有所述处理器11可执行的机器可读指令，当计算机设备10运行时，所述机器可读指令被所述处理器11执行以实现下述步骤：
获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；
针对多个评价维度，确定所述对话语音在每个评价维度下的分值；其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；
基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值；
基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。
一种可选的实施方式中，处理器11执行的指令中，所述语音特征评价维度包括情绪维度；
所述语音识别文本评价维度包括特定词维度、提供信息维度及反馈信息维度。
一种可选的实施方式中，处理器11执行的指令中，当所述评价维度包括情绪维度时，确定所述对话语音在情绪维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音特征；
将所述对话语音的语音特征输入至预先训练好的情绪识别模型中，输出与所述对话语音对应的情绪标签；
基于所述对话语音对应的情绪标签，确定所述对话语音在情绪维度下的第一分值。
一种可选的实施方式中，处理器11执行的指令中，当所述评价维度包括特定词维度时，确定所述对话语音在特定词维度下的分值，包括：
基于预设的特定词响应机制，当检测到存在预设特定词时，调整与所述特定词对应的分值；
基于调整的与所述特定词对应的分值，确定所述对话语音在特定词维度下的第二分值。
一种可选的实施方式中，处理器11执行的指令中，当所述评价维度包括提供信息维度时，确定所述对话语音在提供信息维度下的分值，包括：
提取所述语音识别文本中所述服务提供方的提供信息；
将所述提供信息输入至训练好的提供信息分析模型，得到与所述提供信息对应的分析结果；
基于所述分析结果，调整与所述分析结果对应的分值；
基于调整的与所述分析结果对应的分值，确定所述对话语音在提供信息维度下的第三分值。
一种可选的实施方式中，处理器11执行的指令中，当所述评价维度包括反馈信息维度时，确定所述对话语音在反馈信息维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音识别文本；
基于所述语音识别文本，确定所述服务请求方针对所述服务提供方的提供信息的反馈信息，判断所述反馈信息中是否具有预设的反馈关键词；
基于是否具有预设的反馈关键词，调整与所述反馈关键词对应的分值；
基于调整的与所述反馈关键词对应的分值，确定所述对话语音在反馈信息维度下的第四分值。
一种可选的实施方式中，处理器11执行的指令中，所述基于不同评价维度的分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值，包括：
基于所述情绪维度、所述特定词维度、所述提供信息维度以及所述反馈信息维度分别对应的权重值，对所述第一分值、所述第二分值、所述第三分值与所述第四分值进行加权计算，得到所述对话语音对应的加权值；
确定所述对话语音对应的加权值为所述对话语音的总分值。
一种可选的实施方式中，处理器11执行的指令中，所述基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源，包括：
基于所述对话语音的总分值，以及预设的总分值与目标资源之间的映射关系，确定为对应的服务提供方分配的目标资源；
其中，所述目标资源包括信息资源及服务资源。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的信息处理方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
本申请实施例所提供的信息处理方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中所述的信息处理方法的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述实施例的任意一种方法。该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(Software DevelopmentKit，SDK)等等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，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。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，又例如，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通信接口，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。
所述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例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例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。
所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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)执行本申请各个实施例所述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(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种信息处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：
获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；
针对多个评价维度，确定所述对话语音在每个评价维度下的分值；其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；
基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值；
基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。
2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述语音特征评价维度包括情绪维度；
所述语音识别文本评价维度包括特定词维度、提供信息维度及反馈信息维度。
3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，当所述评价维度包括情绪维度时，确定所述对话语音在情绪维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音特征；
将所述对话语音的语音特征输入至预先训练好的情绪识别模型中，输出与所述对话语音对应的情绪标签；
基于所述对话语音对应的情绪标签，确定所述对话语音在情绪维度下的第一分值。
4.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，当所述评价维度包括特定词维度时，确定所述对话语音在特定词维度下的分值，包括：
基于预设的特定词响应机制，当检测到存在预设特定词时，调整与所述特定词对应的分值；
基于调整的与所述特定词对应的分值，确定所述对话语音在特定词维度下的第二分值。
5.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，当所述评价维度包括提供信息维度时，确定所述对话语音在提供信息维度下的分值，包括：
提取所述语音识别文本中所述服务提供方的提供信息；
将所述提供信息输入至训练好的提供信息分析模型，得到与所述提供信息对应的分析结果；
基于所述分析结果，调整与所述分析结果对应的分值；
基于调整的与所述分析结果对应的分值，确定所述对话语音在提供信息维度下的第三分值。
6.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，当所述评价维度包括反馈信息维度时，确定所述对话语音在反馈信息维度下的分值，包括：
提取所述对话语音的语音识别文本；
基于所述语音识别文本，确定所述服务请求方针对所述服务提供方的提供信息的反馈信息，判断所述反馈信息中是否具有预设的反馈关键词；
基于是否具有预设的反馈关键词，调整与所述反馈关键词对应的分值；
基于调整的与所述反馈关键词对应的分值，确定所述对话语音在反馈信息维度下的第四分值。
7.根据权利要求1-6任一项所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值，包括：
基于所述情绪维度、所述特定词维度、所述提供信息维度以及所述反馈信息维度分别对应的权重值，对所述第一分值、所述第二分值、所述第三分值与所述第四分值进行加权计算，得到所述对话语音对应的加权值；
确定所述对话语音对应的加权值为所述对话语音的总分值。
8.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源，包括：
基于所述对话语音的总分值，以及预设的总分值与目标资源之间的映射关系，确定为对应的服务提供方分配的目标资源；
其中，所述目标资源包括信息资源及服务资源。
9.一种信息处理装置，其特征在于，所述处理装置包括：
获取模块，用于获取服务提供方与服务请求方之间的对话语音；
第一确定模块，用于针对多个评价维度，确定所述对话语音在每个评价维度下的分值；其中，所述评价维度包括语音特征评价维度以及语音识别文本评价维度；
第二确定模块，用于基于不同评价维度分别对应的权重值，以及所述对话语音在每个评价维度下的分值，确定所述对话语音的总分值；
第三确定模块，用于基于所述对话语音的总分值，确定为对应的服务提供方分配的目标资源。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时，所述处理器执行如权利要求1至8任一项所述的信息处理方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机设备运行时，所述计算机设备执行如权利要求1至8任一项所述的信息处理方法的步骤。
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- 2020-09-11 CN CN202010952123.0A patent/CN112053703A/zh not_active Withdrawn
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