CN113240473A - 服务场景销售行为计数方法、系统、计算机及存储介质 - Google Patents

服务场景销售行为计数方法、系统、计算机及存储介质 Download PDF

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CN113240473A CN202110551227.5A CN202110551227A CN113240473A CN 113240473 A CN113240473 A CN 113240473A CN 202110551227 A CN202110551227 A CN 202110551227A CN 113240473 A CN113240473 A CN 113240473A
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Abstract

本申请涉及一种服务场景销售行为计数方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，其中，该服务场景销售行为计数方法包括：服务场景数据获取步骤，获取一销售服务场景中用户产生的语音数据；文本数据集获取步骤，转写所述语音数据为文本数据，对所述文本数据进行段落切分、语句切分及字词切分以建立文本数据集；销售行为计数步骤，获取一销售用语词库，利用所述销售用语词库对所述文本数据集经检索、匹配后统计得到一目标时间段内所述用户产生的销售行为次数。通过本申请，提高销售行为量化的精准度和效率，进一步有效提高门店运营场景的管理效率。

Description

服务场景销售行为计数方法、系统、计算机及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及服务场景销售行为计数方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技进步、经济发展，人们的生活水平不断提高，其一运营的管理方式也发生了很大的变化。在线下销售服务场景中，迎、送宾行为是不可或缺的重要一环。站在门店运营管理者的角度，如果能掌握准确的迎送宾行为数据，对于提升销售服务效率和顾客满意度具有重要意义。
现有的技术方案为了实现迎、送宾行为数据的量化，一是可通过人工在一个固定的地方进行计数；二是可通过视频录像进行记录，而后人工通过观看视频进行计数，毫无疑问，这样的计数方式，误判率较高，且大大提高管理工作时间成本，降低工作效率。
发明内容
本申请实施例提供了一种服务场景销售行为计数方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，以实现基于服务场景的语音数据对用户的销售行为进行准确计数，提高销售行为量化的精准度和效率，进一步有效提高门店运营场景的管理效率。
第一方面，本申请实施例提供了一种服务场景销售行为计数方法，包括：
服务场景数据获取步骤，获取一销售服务场景中用户产生的语音数据；可选的，所述语音数据可通过语音采集设备获取，所述语音采集设备为佩戴式设备，以便于所述用户在销售服务场景中灵活便利地佩戴，从而得到销售服务场景中用户与顾客之间产生的语音数据。进一步的，该语音采集设备可通过有线或无线的方式通信连接一采集站设备，通过所述采集站设备自动提取每一所述语音采集设备中的语音数据并传输至一服务器系统中，以便于所述服务器系统基于所述语音数据得到文本数据集。
文本数据集获取步骤，转写所述语音数据为文本数据，对所述文本数据进行段落切分、语句切分及字词切分以建立文本数据集；具体的，利用所述服务器系统的一语音转写引擎将所述语音数据转换为文本数据，再利用分段算法对文本数据进行段落切分、语句切分后，利用分词算法进行字词切分，经上述处理得到文本数据集；
销售行为计数步骤，获取一销售用语词库，基于一预先搭建的计数系统利用所述销售用语词库对所述文本数据集经检索、匹配后统计得到一目标时间段内所述用户产生的销售行为次数。
在其中一些实施例中，所述销售行为计数步骤进一步包括：
语句检索步骤，检索所述文本数据集中所述目标时间段内每一段文本数据中一预设范围的目标文本语句；
词库匹配步骤，匹配所述销售用语词库和所述目标文本语句，若成功匹配至少一次，则判断为一次销售行为。
在其中一些实施例中，所述销售用语词库包括迎宾用语词库和/或送宾用语词库，所述目标文本语句包括迎宾语句和/或送宾语句，所述销售行为包括迎宾行为和/或送宾行为。
在其中一些实施例中，所述词库匹配步骤进一步包括：
迎宾行为匹配步骤，匹配所述迎宾用语词库和所述迎宾语句，若所述迎宾语句成功匹配所述迎宾用词词库至少一次，则判断为一次迎宾行为；
送宾行为匹配步骤，匹配所述送宾用语词库和所述送宾语句，若所述送宾语句成功匹配所述送宾用词词库至少一次，则判断为一次送宾行为。
在其中一些实施例中，若所述迎宾语句与送宾语句出现时间间隔小于一有效时间间隔，则判断为无效语句，所述无效语句用于表示非完整且有意义的销售服务场景对话，在进行词库匹配时需过滤无效语句。
第二方面，本申请实施例提供了一种服务场景销售行为计数系统，包括：
服务场景数据获取模块，获取一销售服务场景中用户产生的语音数据；可选的，所述语音数据可通过语音采集设备获取，所述语音采集设备为佩戴式设备，以便于所述用户在销售服务场景中灵活便利地佩戴，从而得到销售服务场景中用户与顾客之间产生的语音数据。进一步的，该语音采集设备可通过有线或无线的方式通信连接一采集站设备，通过所述采集站设备自动提取每一所述语音采集设备中的语音数据并传输至一服务器系统中，以便于所述服务器系统基于所述语音数据得到文本数据集。
文本数据集获取模块，转写所述语音数据为文本数据，对所述文本数据进行段落切分、语句切分及字词切分以建立文本数据集；具体的，利用所述服务器系统的一语音转写引擎将所述语音数据转换为文本数据，再利用分段算法对文本数据进行段落切分、语句切分后，利用分词算法进行字词切分，经上述处理得到文本数据集；
销售行为计数模块，获取一销售用语词库，基于一预先搭建的计数系统利用所述销售用语词库对所述文本数据集经检索、匹配后统计得到一目标时间段内所述用户产生的销售行为次数。
在其中一些实施例中，所述销售行为计数模块进一步包括：
语句检索模块，检索所述文本数据集中所述目标时间段内每一段文本数据中一预设范围的目标文本语句；
词库匹配模块，匹配所述销售用语词库和所述目标文本语句，若成功匹配至少一次，则判断为一次销售行为。
在其中一些实施例中，所述销售用语词库包括迎宾用语词库和/或送宾用语词库，所述目标文本语句包括迎宾语句和/或送宾语句，所述销售行为包括迎宾行为和/或送宾行为。
在其中一些实施例中，所述词库匹配模块进一步包括：
迎宾行为匹配模块，匹配所述迎宾用语词库和所述迎宾语句，若所述迎宾语句成功匹配所述迎宾用词词库至少一次，则判断为一次迎宾行为；
送宾行为匹配模块，匹配所述送宾用语词库和所述送宾语句，若所述送宾语句成功匹配所述送宾用词词库至少一次，则判断为一次送宾行为。
在其中一些实施例中，若所述迎宾语句与送宾语句出现时间间隔小于一有效时间间隔，则判断为无效语句，所述无效语句用于表示非完整且有意义的销售服务场景对话，在进行词库匹配时需过滤无效语句。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以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，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的服务场景销售行为计数方法。
第四方面，本申请实施例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上述第一方面所述的服务场景销售行为计数方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的服务场景销售行为计数方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及一种智能设备技术，通过对销售服务场景中用户与顾客互动产生的语音数据进行转写处理、切分处理及检索匹配，实现对用户的销售行为的准确计数，为提升门店销售服务效率和顾客满意度提供数据支持。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的服务场景销售行为计数方法的流程图；
图2是根据本申请实施例的服务场景销售行为计数方法的分步骤流程图；
图3是根据本申请优选实施例的服务场景销售行为计数方法的流程图；
图4是根据本申请实施例的服务场景销售行为计数系统的结构框图。
附图说明：
1、服务场景数据获取模块；2、文本数据集获取模块；
3、销售行为计数模块；
31、语句检索模块；32、词库匹配模块；
321、迎宾行为匹配模块；322、送宾行为匹配模块。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
本申请实施例应用于线下销售服务场景中，主要目的在于解决现有技术方案中销售行为的量化方式过于依赖人工，致使其量化工作误判率较高且大大提高工作成本的问题。
为了实现上述目的，本实施例提供了一种服务场景销售行为计数方法。图1是根据本申请实施例的服务场景销售行为计数方法的流程图，图2是根据本申请实施例的服务场景销售行为计数方法的分步骤流程图，如图1、2所示，该流程包括如下步骤：
服务场景数据获取步骤S1，获取一销售服务场景中用户，也即线下服务场景中门店员工，产生的语音数据；可选的，语音数据可通过语音采集设备获取，语音采集设备为佩戴式设备，以便于用户在销售服务场景中灵活便利地佩戴，从而得到销售服务场景中用户与顾客之间产生的语音数据。进一步的，该语音采集设备可通过有线或无线的方式通信连接一采集站设备，该采集站设备用于自动提取每一语音采集设备中的语音数据并传输至一服务器系统中，以便于服务器系统基于语音数据得到文本数据集。
文本数据集获取步骤S2，转写语音数据为文本数据，对文本数据进行段落切分、语句切分及字词切分以建立文本数据集；具体的，利用服务器系统的一语音转写引擎将语音数据转换为文本数据，再利用分段算法对文本数据进行段落切分、语句切分后，利用分词算法进行字词切分，经上述处理得到文本数据集；举例而非限制，该语音撰写引擎可以为ASR(Automatic Speech Recognition)语音转写引擎，该分段算法可以是基于换行符或现有分段函数实现的，该分词算法可以是Jieba分词算法或其他分词算法。
销售行为计数步骤S3，获取一销售用语词库，基于一预先搭建的计数系统利用销售用语词库对文本数据集经检索、匹配后统计得到一目标时间段内用户产生的销售行为次数。该销售用语词库可以为门店的运营管理人员自定义设置的，包括如：“您好！欢迎光临”、“您好，在的，有什么可以帮到您？”等迎宾用语；也包括如：“请慢走，欢迎下次光临”、“再见！期待您的下次光临。”等送宾用语。
基于上述步骤，本申请实施例通过对员工销售行为进行数据收集和分析，为实现提高员工销售服务效率和顾客满意度提供数据支持。
在其中一些实施例中，销售行为计数步骤S3进一步包括：
语句检索步骤S31，检索文本数据集中目标时间段内每一段文本数据中一预设范围的目标文本语句；词库匹配步骤S32，匹配销售用语词库和目标文本语句，若成功匹配至少一次，则判断为一次销售行为；值得注意的是，若匹配成功多次，则认为预设范围内产生一次销售行为。具体的，销售用语词库包括迎宾用语词库和/或送宾用语词库，目标文本语句包括迎宾语句和/或送宾语句，销售行为包括迎宾行为和/或送宾行为。考虑到迎宾行为和送宾行为主要在用户对话场景中前几句话和后几句话出现，因此，该预设范围配置为每一段文本数据中第1句至第M句及第N-a句至第N句，其中，N为文本数据中语句数量，M和a为小于N的自然数，可选的，M＝3，a＝3，用于表示对话的第1句至第3句为迎宾语句，对话的最后3句为送宾语句。
在其中一些实施例中，词库匹配步骤S32进一步包括：
迎宾行为匹配步骤S321，匹配迎宾用语词库和迎宾语句，若迎宾语句成功匹配迎宾用词词库至少一次，则判断为一次迎宾行为；
送宾行为匹配步骤S322，匹配送宾用语词库和送宾语句，若送宾语句成功匹配送宾用词词库至少一次，则判断为一次送宾行为。
可选的，匹配成功可以是目标文本语句与销售用语词库完全匹配也可以是关键词匹配。
在其中一些实施例中，若迎宾语句与送宾语句出现时间间隔小于一有效时间间隔，则判断为无效语句，无效语句用于表示非完整且有意义的销售服务场景对话，在进行词库匹配时需过滤无效语句；有效时间间隔可根据实际应用场景自定义设置，可选的，有效时间间隔为三分钟。
下面通过优选实施例对本申请实施例进行描述和说明。图3是根据本申请优选实施例的服务场景销售行为计数方法的流程图，如图3所示，该流程包括：
S41，收集语音数据，具体的，通过佩戴在门店员工工作服上的佩戴型语音收集设备，收集销售服务场景中员工和顾客之间的语音数据；具体的，员工下班后将佩戴型语音收集设备通过数据连接线连接采集站设备；
S42，采集站设备自动将佩戴型语音收集设备中储存的语音数据提取出来，并通过网络传输至服务器系统；
S43，将语音数据转写为文本数据，具体的，服务器系统通过语音转写引擎将语音数据准确、完整的转写成文本数据；
S44，将文本数据处理为结构化文本数据，具体的，使用分段算法进行文本数据的段落切分、句子切分，以及使用分词算法进行字词切分，从而得到文本数据集；
S45，将上述完成处理的文本数据集使用一提前搭建好的迎送宾行为计数系统进行计数处理，具体的，迎送宾行为计数系统的判断逻辑如下：
首先，在文本数据中一段对话最前三句、最后三句员工的语句中进行检索；
然后，当一段对话最前三句员工的语句中出现和迎宾用语词库相匹配的词(员工语句和迎宾用语词库完全比配，或员工语句中部分词和迎宾用语词库匹配，都判断为匹配成功)，即可认为是员工的一次迎宾行为；
同理，当一段对话最后三句员工的语句中出现和送宾用语词库相匹配的词(员工语句和送宾用语词库完全比配，或员工语句中部分词和送宾用语词库匹配，都判断为匹配成功)，即可认为是员工的一次送宾行为；值得注意的是，在检索范围内匹配成功不止一次迎宾或送宾用语时，均只计为一次，而且，一段对话开头的迎宾语句和结尾的送宾语句之间的时间间隔须大于或等于三分钟，小于三分钟不认为是一段完整且有意义的销售服务场景对话；
最后，迎送宾行为计数系统汇总统计得到每位员工在时间段内的迎送宾行为次数。
需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例还提供了一种服务场景销售行为计数系统，该系统用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是根据本申请实施例的服务场景销售行为计数系统的结构框图，如图4所示，该系统包括：
服务场景数据获取模块1，获取一销售服务场景中用户产生的语音数据；可选的，语音数据可通过语音采集设备获取，语音采集设备为佩戴式设备，以便于用户在销售服务场景中灵活便利地佩戴，从而得到销售服务场景中用户(员工)与顾客之间产生的语音数据。进一步的，该语音采集设备可通过有线或无线的方式通信连接一采集站设备，通过采集站设备自动提取每一语音采集设备中的语音数据并传输至一服务器系统中，以便于服务器系统基于语音数据得到文本数据集。
文本数据集获取模块2，转写语音数据为文本数据，对文本数据进行段落切分、语句切分及字词切分以建立文本数据集；具体的，利用服务器系统的一语音转写引擎将语音数据转换为文本数据，再利用分段算法对文本数据进行段落切分、语句切分后，利用分词算法进行字词切分，经上述处理得到文本数据集；
销售行为计数模块3，获取一销售用语词库，基于一预先搭建的计数系统利用销售用语词库对文本数据集经检索、匹配后统计得到一目标时间段内用户产生的销售行为次数。
其中，销售行为计数模块3进一步包括：
语句检索模块31，检索文本数据集中目标时间段内每一段文本数据中一预设范围的目标文本语句；
词库匹配模块32，匹配销售用语词库和目标文本语句，若成功匹配至少一次，则判断为一次销售行为；值得注意的是，若匹配成功多次，则认为预设范围内产生一次销售行为。具体的，销售用语词库包括迎宾用语词库和/或送宾用语词库，目标文本语句包括迎宾语句和/或送宾语句，销售行为包括迎宾行为和/或送宾行为。考虑到迎宾行为和送宾行为主要在用户对话场景中前几句话和后几句话出现，因此，预设范围配置为每一段文本数据中第1句至第M句及第N-a句至第N句，其中N为文本数据中语句数量，M和a为小于N的自然数，具体的，M＝3，a＝3，用于表示对话的第1句至第3句为迎宾语句，对话的最后3句为送宾语句。基于此，词库匹配模块32进一步包括：迎宾行为匹配模块321，匹配迎宾用语词库和迎宾语句，若迎宾语句成功匹配迎宾用词词库至少一次，则判断为一次迎宾行为；送宾行为匹配模块322，匹配送宾用语词库和送宾语句，若送宾语句成功匹配送宾用词词库至少一次，则判断为一次送宾行为。可选的，匹配成功可以是目标文本语句与销售用语词库完全匹配也可以是关键词匹配。值得注意的是，若迎宾语句与送宾语句出现时间间隔小于一有效时间间隔，则判断为无效语句，无效语句用于表示非完整且有意义的销售服务场景对话，在进行词库匹配时需过滤无效语句；有效时间间隔可根据实际应用场景自定义设置，可选的，有效时间间隔为三分钟。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
另外，结合图1-2描述的本申请实施例服务场景销售行为计数方法可以由计算机设备来实现。计算机设备可以包括处理器以及存储有计算机程序指令的存储器。具体地，上述处理器可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(Random AccessMemory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器所执行的可能的计算机程序指令。
处理器通过读取并执行存储器中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种服务场景销售行为计数方法。
另外，结合上述实施例中的服务场景销售行为计数方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种服务场景销售行为计数方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种服务场景销售行为计数方法，其特征在于，包括：
服务场景数据获取步骤，获取一销售服务场景中用户产生的语音数据；
文本数据集获取步骤，转写所述语音数据为文本数据，对所述文本数据进行段落切分、语句切分及字词切分以建立文本数据集；
销售行为计数步骤，获取一销售用语词库，利用所述销售用语词库对所述文本数据集经检索、匹配后统计得到一目标时间段内所述用户产生的销售行为次数。
2.根据权利要求1所述的服务场景销售行为计数方法，其特征在于，所述销售行为计数步骤进一步包括：
语句检索步骤，检索所述文本数据集中所述目标时间段内每一段文本数据中一预设范围的目标文本语句；
词库匹配步骤，匹配所述销售用语词库和所述目标文本语句，若成功匹配至少一次，则判断为一次销售行为。
3.根据权利要求2所述的服务场景销售行为计数方法，其特征在于，所述销售用语词库包括迎宾用语词库和/或送宾用语词库，所述目标文本语句包括迎宾语句和/或送宾语句。
4.根据权利要求3所述的服务场景销售行为计数方法，其特征在于，所述词库匹配步骤进一步包括：
迎宾行为匹配步骤，匹配所述迎宾用语词库和所述迎宾语句，若所述迎宾语句成功匹配所述迎宾用词词库至少一次，则判断为一次迎宾行为；
送宾行为匹配步骤，匹配所述送宾用语词库和所述送宾语句，若所述送宾语句成功匹配所述送宾用词词库至少一次，则判断为一次送宾行为。
5.一种服务场景销售行为计数系统，其特征在于，包括：
服务场景数据获取模块，获取一销售服务场景中用户产生的语音数据；
文本数据集获取模块，转写所述语音数据为文本数据，对所述文本数据进行段落切分、语句切分及字词切分以建立文本数据集；
销售行为计数模块，获取一销售用语词库，利用所述销售用语词库对所述文本数据集经检索、匹配后统计得到一目标时间段内所述用户产生的销售行为次数。
6.根据权利要求5所述的服务场景销售行为计数系统，其特征在于，所述销售行为计数模块进一步包括：
语句检索模块，检索所述文本数据集中所述目标时间段内每一段文本数据中一预设范围的目标文本语句；
词库匹配模块，匹配所述销售用语词库和所述目标文本语句，若成功匹配至少一次，则判断为一次销售行为。
7.根据权利要求6所述的服务场景销售行为计数系统，其特征在于，所述销售用语词库包括迎宾用语词库和/或送宾用语词库，所述目标文本语句包括迎宾语句和/或送宾语句。
8.根据权利要求7所述的服务场景销售行为计数系统，其特征在于，所述词库匹配模块进一步包括：
迎宾行为匹配模块，匹配所述迎宾用语词库和所述迎宾语句，若所述迎宾语句成功匹配所述迎宾用词词库至少一次，则判断为一次迎宾行为；
送宾行为匹配模块，匹配所述送宾用语词库和所述送宾语句，若所述送宾语句成功匹配所述送宾用词词库至少一次，则判断为一次送宾行为。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以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计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的服务场景销售行为计数方法。
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至4中任一项所述的服务场景销售行为计数方法。
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