CN113836287A - 问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质,涉及互联网技术领域。该方法包括:获取客服服务中用户反馈的问题;获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据;若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,其中,所述每个客服机器人输出至少一个答案。如此,确定最终答案的方式更具全局性,使得最终答案更具有准确性以及普适性,提高了用户的问答体验。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,更具体地,涉及一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着互联网技术的不断发展,具有智能问答功能的客服机器人已被应用于各个领域。并且,为解决多种场景下的用户问题,智能问答系统一般同时包括多种类型的客服机器人,因此,当多种客服机器人均输出答案时,需要对多个答案进行融合,得到最终反馈给客户的答案。
但是,在实际应用中,基于每个客服机器人对自身答案的打分,来进行答案融合的方式,得到的反馈答案存在片面性,可能导致向用户反馈的答案不够准确,降低了用户问答体验。
发明内容
有鉴于此,本申请提出了一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
第一方面,本申请实施例提供了一种问答结果的确定方法,所述方法包括:获取客服服务中用户反馈的问题;获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据;若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,其中,所述每个客服机器人输出至少一个答案。
第二方面,本申请实施例提供了一种问答结果的确定装置,所述装置包括:问题获取模块、答案获取模块以及答案确定模块。问题获取模块,用于客服服务中用户反馈的问题;答案获取模块,用于获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据;答案确定模块,用于若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,所述每个客服机器人输出至少一个答案。
第三方面,本申请实施例提供了一种计算机设备,包括:一个或多个处理器;存储器;一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序配置用于执行第一方面提供的问答结果的确定方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有程序代码,所述程序代码可被处理器调用执行第一方面提供的问答结果的确定方法。
本申请提供的方案中,获取客服服务中用户反馈的问题;获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的问题的答案,其中,作答策略为客服机器人输出问题的答案的依据;若输出问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从多个客服机器人输出的答案中确定针对问题的最终答案。也就是说,当存在多个客服机器人输出的多个答案时,根据每个客服机器人的优先级从多个答案中确定最终答案,由此可见,确定最终答案的方式更具全局性,使得最终答案更具有准确性以及普适性,提高了用户的问答体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例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申请的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,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示出了本申请一实施例提供的应用场景的示意图。
图2示出了本申请一实施例提供的问答结果的确定方法的流程示意图。
图3示出了本申请另一实施例提供的问答结果的确定方法的流程示意图。
图4示出了本申请再一实施例提供的问答结果的确定方法的流程示意图。
图5示出了图4中步骤S450的子步骤流程示意图。
图6示出了图5中步骤S455的子步骤流程示意图。
图7示出了本申请又一实施例提供的问答结果的确定方法的流程示意图。
图8示出了本申请再又另一实施例提供的问答结果的确定方法的流程示意图。
图9是根据本申请一实施例提供的一种问答结果的确定装置的框图。
图10是本申请实施例的用于执行根据本申请实施例的问答结果的确定方法的计算机设备的框图。
图11是本申请实施例的用于保存或者携带实现根据本申请实施例的问答结果的确定方法的程序代码的存储单元。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
随着互联网技术的不断发展,具有智能问答功能的客服机器人已被应用于各个领域。并且,为解决多种场景下的客户问题,智能问答系统一般同时包括多种类型的客服机器人,因此,当多种客服机器人均输出答案时,需要对多个答案进行融合,得到最终反馈给客户的答案。
但是,在实际应用中,基于每个客服机器人对自身答案的打分,来进行答案融合的方式,得到的反馈答案存在片面性,可能导致向客户反馈的答案不够准确,降低了客户问答体验。
针对上述问题,发明人提出一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质,可以当存在多个客服机器人输出的多个答案时,根据每个客服机器人的优先级,从多个答案中确定最终答案。下面对该内容进行详细描述。
下面对本申请实施例提供的问答结果的确定方法的应用环境进行介绍。
请参照图1,图1示出了为本申请一实施例提供的应用环境的示意图,应用场景可以包括问答结果的确定系统10,问答结果的确定系统10可以包括计算机设备110和多个电子终端120。其中,计算机设备110可以是服务器,也可以是其他具有存储及处理数据的电子设备;电子终端120可以是笔记本电脑、智能手机、智能平板、台式电脑等设备,本实施例对此不作限制。
在一些实施方式中,计算机设备110与电子终端120之间可以通过网络进行通信互联,其中,网络可以是局域网、广域网等,本实施例对此不作限制。电子终端120上可以安装由计算机设备110所运营的应用程序(例如具有机器人客服功能的软件)。基于此,用户可以自身所使用的电子终端120上的应用程序,与计算机设备110进行交互操作,例如,用户基于该应用程序反馈问题,计算机设备110为用户反馈的问题提供智能问答服务。
请参照图2,图2为本申请一实施例提供的一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。下面将结合图2对本申请实施例提供的问答结果的确定方法进行详细阐述。该问答结果的确定方法可以包括以下步骤:
步骤S210:获取客服服务中用户反馈的问题。
在本实施例中,用户可以通过电子终端反馈问题,计算机设备进而可以通过网络获取到该用户反馈的问题。例如,在电商客服服务中,用户可以在客服服务界面输入想要咨询的问题,例如,“该商品什么时候发货”、“该商品的保修期有多久”等问题,本实施例对此不作限制。
步骤S220:获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据。
在本实施例中,客服机器人可以理解为问答引擎,即实现智能问答功能的代码块;客服机器人可以为位于计算机设备内部,也可以位于与计算机设备相连的外置设备内,本实施例对此不作限制。其中,客服机器人的类型可以包括多种,例如,高频问答机器人、任务型机器人、知识图谱问答机器人、闲聊机器人等,本实施例对此不做限制;不同类型的客服机器人可以理解为不同的问答引擎,即不同的代码块。
其中,作答策略可以理解为客服机器人输出问题的答案的依据,每种客服机器人均存在与其对应的作答策略,当计算机设备获取到用户反馈的问题后,可以调用至少一个客服机器人进行作答,被调用的客服机器人则根据与其对应的作答策略进行作答,得到针对该问题的答案。作答策略的类型也可以包括多种,例如,意图命中、词槽命中、意图词槽双命中等,本实施例对此不作限制。其中,每个客服机器人的作答策略可以是预先配置的,具体地,可以由配置人员进行策略配置操作,对应地,计算机设备响应于策略配置操作,生成与客服服务中的所有客服机器人中每个客服机器人对应的作答策略。
基于此,可以获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的问题的答案。
步骤S230:若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,其中,所述每个客服机器人输出至少一个答案。
其中,客服机器人的优先级可以是与客服机器人对应的作答策略的策略优先级,也可以是客服机器人的机器人优先级,还可以同时包括策略优先级和机器人优先级,本实施例对此不作限制。客服机器人的优先级越高,可以代表该客服机器人输出的答案更匹配正在作答的问题,即答案与问题相匹配的程度就越高。
在一些实施方式中,计算机设备可能同时调用了多个客服机器人进行作答,且每个客服机器人输出至少一个答案,即,此时获取到的客服机器人输出的答案的数量为多个,此时,可以基于输出问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从多个客服机器人输出的答案中确定针对问题的最终答案,并将最终答案输出给用户。可选的,可以获取优先级最高的客服机器人输出的答案,作为最终答案。也就是说,将多个答案中与问题最匹配的一个答案作为最终答案,如此,可以更加准确地为用户输出答案;并且,在存在多个客服机器人输出的多个答案时,不是由每个客服机器人自行对自身输出的答案进行可信度打分,再根据每个客服机器人的打分来确定最终答案,避免了客服机器人信息的不完备性,无法给出一个全局合理的分数,导致最终答案的与问题不匹配的问题;而是通过比较输出答案的多个客服机器人中的每个客服机器人的优先级,来确定最终答案,确定最终答案的方式更具全局性,使得最终答案更具有准确性以及普适性,提高了用户的问答体验。
可选地,还可以根据优先级由高至低的顺序,对多个答案进行排序,得到答案序列;将该答案序列作为最终答案输出给用户。也就是说,将多个答案按照客服机器人的优先级进行排序后输出,如此,可以保证最终答案的全面性,提高了问答系统的容错性,防止因误判,输出一个错误的最终答案。
在另一些实施方式中,计算机设备可能仅调用了一个客服机器人进行作答,并且,该客服机器人进输出了一个答案,对应地,则获取到的答案的数量仅为一个,此时,可以将这一个答案直接作为针对该问题的最终答案。
在又一些实施方式中,若基于客服机器人对应的作答策略,未获取到与问题对应的答案,则输出第二提示信息,其中,第二提示信息用于提示无法对用户的问题进行作答,例如,“该问题暂时无法为您解答”。可选地,第二提示信息中还可以包括转接人工客服的提示信息,在客服机器人无法完成智能问答功能的情况下,提示用户可以转接人工客服,由人工客服回答用户反馈的问题,如此,可以保证用户的问题可以顺利被回答,提高了用户问答体验。
在本实施例中,获取客服服务中用户反馈的问题;获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的问题的答案;若输出问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从多个客服机器人输出的答案中确定针对问题的最终答案。如此,在存在多个客服机器人输出的多个答案时,根据每个客服机器人的优先级,从多个答案中确定最终答案的方式更具全局性,使得最终答案更具有准确性以及普适性,提高了用户的问答体验。
请参照图3,图3为本申请另一实施例提供的一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。下面将结合图3对本申请实施例提供的问答结果的确定方法进行详细阐述。该问答结果的确定方法可以包括以下步骤:
步骤S310:获取客服服务中用户反馈的问题。
步骤S320:获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据。
在本实施例中,步骤S310至步骤S320中的具体内容可以参阅前述实施例中的内容,在此不再赘述。
步骤S330:判断所述多个客服机器人输出的多个答案是否相同。
在本实施例中,当同时调用多个客服机器人时,并且获取到多个客服机器人输出的多个答案时,由于不同类型的客服机器人面对的服务场景不同,例如,一些客服机器人用于电商客服场景,一些客服机器人用于医疗客服场景,一些客服机器人用于政府客服场景,一些客服机器人用于闲聊聊天场景。因此,客服机器人可能存在无法准确判断其他客服场景的问题,进而导致答案不相同。因此,可以判断多个客服机器人输出的多个答案是否相同。
步骤S340:若相同,则获取所述多个答案中的任一答案,作为所述最终答案。
可选地,若多个客服机器人输出的多个答案均相同,代表多个客服机器人均成功匹配到与问题对应的答案,此时,则可以直接获取多个答案中的任一答案,作为最终答案。如此,可以提高获取最终答案的速度,即提高客服服务的响应速度,提高用户的问答体验。
步骤S350:若不相同,基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案。
可选地,若多个客服机器人输出的多个答案不完全相同,则代表多个答案中可能存在有错误答案,因此,可以基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案。根据客服机器人的优先级确定最终答案的具体实施方式可以参阅前述实施例的内容,在此不再赘述。
在本实施例中,在获取到针对用户反馈的问题的多个答案时,先判断多个答案是否相同,在相同的情况下,任取多个答案中的任一作为最终答案,仅有在不相同的情况下,再基于客服机器人的优先级,从多个答案中确定最终答案。如此,防止了当多个答案均相同时,仍基于优先级确定最终答案,避免了冗余操作,提高获取最终答案的速度,即提高客服服务的响应速度,进而提高了用户的问答体验。
请参照图4,图4为本申请再一实施例提供的一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。下面将结合图4对本申请实施例提供的问答结果的确定方法进行详细阐述。该问答结果的确定方法可以包括以下步骤:
步骤S410:获取客服服务中用户反馈的问题。
步骤S420:获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据。
在本实施例中,步骤S410至步骤S420中的具体内容可以参阅前述实施例中的内容,在此不再赘述。
步骤S430:按照每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级由高至低的顺序,将基于所述每个客服机器人对应的作答策略输出的答案进行排序,得到第一排序结果。
在本实施例中,当输出的答案的数量为多个时,为了确定的最终答案与用户反馈的问题更匹配,可以基于客服机器人对应的作答策略的策略优先级,来确定最终答案。具体地,按照每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级由高至低的顺序,将基于每个客服机器人对应的作答策略输出的答案进行排序,得到第一排序结果。作答策略的策略优先级越高,代表基于该作答策略的客服机器人输出的答案的可信度更高,与问题相匹配的程度越高。
其中,客服机器人对应的作答策略的策略优先级可以是预先设置的,计算机设备,例如,词槽意图双命中>词槽命中>意图命中,当然,也可以根据不同的应用功能场景,对策略优先级的排序进行重新调整,本实施例对此不作限制。具体地,可以由配置人员进行优先级配置操作,对应地,计算机设备响应于策略优先级配置操作,生成每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级。
步骤S440:获取所述第一排序结果中所述策略优先级最高的答案,作为第一目标答案。
基于此,在获取到第一排序结果后,可以进一步获取第一排序结果中策略优先级最高的答案,作为第一目标答案。例如,若词槽意图双命中的策略优先级最高,将第一排序结果中基于词槽意图双命中的作答策略输出的答案,作为第一目标答案。
步骤S450:根据所述第一目标答案,确定所述最终答案。
在一些实施方式中,请参阅图5,步骤S450可以包括以下步骤:
步骤S451:判断第一目标答案的数量是否为多个。
在本实施例中,可能存在多个客服机器人的作答策略的策略优先级均为最高策略优先级,进而导致第一目标答案的数量可能为多个,因此,在获取到第一目标答案后,可以进一步判断第一目标答案的数量是否为多个。
步骤S452:若所述第一目标答案的数量仅为1个,则将所述第一目标答案作为所述最终答案。
可选地,若第一目标答案的数量仅为1个,代表第一排序结果中策略优先级最高的答案仅1个,则可以直接将第一目标答案作为最终答案。例如,若第一目标答案中仅包含答案A,则将答案A作为最终答案。
步骤S453:若所述第一目标答案的数量为多个,则按照所述机器人优先级由高至低的顺序,将多个第一目标答案进行排序,得到第二排序结果。
可选地,若第一目标答案的数量为多个时,代表此时有多个客服机器人对应的作答策略的策略优先级均为最高策略优先级,因此,可以基于客服机器人的机器人优先级,从多个第一目标答案中,确定出最终答案。
具体地,按照客服机器人的机器人优先级的由高至低的顺序,将多个第一目标答案进行排序,得到第二排序结果。
其中,客服机器人可以包括高频问答机器人、任务型机器人、知识图谱问答机器人、闲聊机器人等,客服机器人的机器人优先级可以是预先设置的,例如,任务型机器人>高频问答机器人>知识图谱问答机器人>闲聊机器人,当然,也可以根据不同的应用功能场景,对机器人优先级的排序进行重新调整,本实施例对此不作限制。客服机器人的机器人优先级越高,代表基于该客服机器人输出的答案的可信度更高,与问题相匹配的程度越高。具体地,可以由配置人员进行机器人优先级配置操作,对应地,计算机设备响应于机器人优先级配置操作,生成每个客服机器人的机器人优先级。
步骤S454:获取所述第二排序结果中所述机器人优先级最高的第一目标答案,作为第二目标答案。
基于此,在获取到第二排序结果后,可以进一步获取第二排序结果中机器人优先级最高的答案,作为第二目标答案。例如,若任务型机器人的机器人优先级最高,则将该第二排序结果中任务型机器人输出的答案作为第二目标答案。
步骤S455:根据所述第二目标答案,确定所述最终答案。
在一些实施方式中,请参阅图6,步骤S455可以包括以下步骤:
步骤S4551:判断第二目标答案的数量是否为多个。
在本实施例中,可能由于反馈问题的用户的表述不清楚,导致客服机器人无法准确识别出该问题的意图,仅能识别出与该问题意图相似的多个意图,进而输出识别出的多个意图对应的问题的答案,因此,可能导致第二目标答案的数量可能为多个。基于此,在获取到第二目标答案后,可以判断第二目标答案的数量是否为多个。
步骤S4552:若所述第二目标答案的数量仅为1个,将所述第二目标答案作为所述最终答案。
可选地,若第二目标答案的数量仅为1个,代表此时客服机器人准确识别出用户反馈的问题的意图,并获取到与该问题相对应的答案,因此,可以直接将这一个第二目标答案作为最终答案。
步骤S4553:若所述第二目标答案的数量为多个,获取多个第二目标答案对应的标准问题,得到多个标准问题。
可选地,若第二目标答案的数量为多个时,代表此时客服机器人无法准确识别出用户反馈的问题的意图,多个第二目标答案即为客服机器人获取到的可能为与用户反馈的问题相匹配的多个答案。因此,可以获取多个第二目标答案对应的标准问题,得到多个标准问题。
步骤S4554:获取所述多个标准问题中每个标准问题的意图与所述用户反馈的问题的意图之间的相似度,得到多个相似度。
进一步地,获取多个标准问题中每个标准问题的意图与用户反馈的问题的意图之间的相似度,得到多个相似度。其中相似度越高,代表该标准问题与用户反馈的问题越相似,即,此时用户反馈的问题是该标准问题的可能性越大。
步骤S4555:将所述多个相似度中最大的相似度对应的标准问题的第二目标答案,作为所述最终答案。
基于此,获取多个相似度中最大的相似度对应的标准问题,作为目标问题;获取与目标问题对应的第二目标答案,作为最终答案。可以理解地,相似度最大的标准问题与用户反馈的问题最相似,进而可以确定相似度最大的标准问题对应的答案也与用户反馈的问题的答案越相似,因此,可以将相似度最大的标注问题的答案作为最终答案。
在另一些实施方式中,若所述第二目标答案的数量为多个,在获取多个第二目标答案对应的标准问题,得到多个标准问题之后,也可以输出多个标准问题以及第一提示信息,其中,第一提示信息用于提示用户从多个标准问题中,选择待查询的问题;响应于用户的选择操作,将待查询的问题对应的答案作为最终答案。如此,在用户反馈的问题的表述不清楚导致客服机器人无法准确识别出问题的意图时,将与反馈的问题意图相似的多个标准问题进行输出,供用户选择,进一步让用户确定待查询的意图,防止因误识别输出的与用户反馈的问题不匹配的最终答案,如此,提高了客服服务输出的最终答案的准确性,提高了客服服务的问答效果。
在又一些实施方式中,若第二目标答案的数量为多个,则将多个第二目标答案均作为最终答案。如此,最终答案中同时包括多个第二目标答案,即为用户提供了更为全面的最终答案,提高了用户的问答体验。
在一些实施方式中,可以基于作答策略优先级,机器人优先级,意图相似度等信息训练答案确定模型,在获取到用户反馈的问题后,将该问题时输入至预先训练好的答案训练模型中,即可得到最终答案。如此,通过预先训练的答案确定模型,也可以降低答案融合的复杂度,可以较为快速地获取到用户反馈的问题的最终答案。
在本实施例中,当存在多个答案时,先根据策略优先级的高低进行第一次排序,获取策略优先级最高的答案作为第一目标答案;若第一目标答案的数量仍为多个,再根据机器人优先级的高低进行第二次排序,获取机器人优先级最高的答案作为第二目标答案;若第二目标答案的数量也为多个,则可以通过意图相似度比较,以确定最终答案。如此,通过对多个答案进行分布排序,并且基于策略优先级、子机器人优先级以及意图相似度比较,来确定最终答案,降低了答案融合的答复复杂程度;以及,不是由各个客服机器人各自对自身输出的答案进行发散打分,而是由计算机设备基于所有客服机器人的作答策略,使客服机器人的答案优先级变得收敛,同时降低了其他客服机器人的接入难度,提升了智能客服问答系统的可维护性和可扩展性。
请参照图7,图7为本申请又一实施例提供的一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。下面将结合图7对本申请实施例提供的问答结果的确定方法进行详细阐述。该问答结果的确定方法可以包括以下步骤:
步骤S510:获取客服服务中用户反馈的问题。
步骤S520:获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据。
在本实施例中,步骤S510至步骤S520中的具体内容可以参阅前述实施例中的内容,在此不再赘述。
步骤S530:若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,判断多个答案是否均是拒答答案,所述拒答答案用于表征无法对所述用户反馈的问题进行作答。
其中,拒答答案用于表征客服机器人无法对用户反馈的问题进行作答,即客服机器人中并未提前预存与用户反馈的问题的答案。在实际应用中,可能存在一些客服机器人无法对用户反馈的问题进行作答,即,获取到的多个答案中可能存在拒绝答案,因此,在获取到多个客服机器人输出的答案后,可以进一步判断多个答案是否均为拒答答案。
步骤S540:若是,则将所述拒答答案作为所述最终答案。
可选地,若多个答案均是拒答答案,代表针对用户反馈的问题,客服机器人均无法对其进行作答,并为获取到与该问题对应的答案,因此,可以将拒答答案作为最终答案。其中,拒答答案可以为类似于前述实施例中的第二提示信息,用于提示用户无法对用户反馈的问题进行作答,例如,“该问题暂时无法您解答”、“未获取到与该问题匹配的答案”等,本实施例对此不作限制。
步骤S550:若否,则获取所述多个答案中的非拒答答案,作为有效答案,并基于所述多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述有效答案中确定出所述最终答案。
可选地,若多个答案并不均是拒答答案,则可以获取多个答案中的非拒答答案,作为有效答案;当有效答案的数量仅为1个时,则直接将有效答案作为最终答案;当有效答案的数量为多个时,可以基于所述多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述有效答案中确定出所述最终答案,具体的实施方式与前述实施例类似,请参阅前述实施例中的内容,在此不再赘述。
在本实施例中,在获取到多个答案后,先对多个答案进行筛选,筛选出为非拒答答案的有效答案;再从有效答案中确定最终答案。也就是说,并未直接基于客服机器人的优先级从多个答案中确定最终答案,而是筛选出有效答案,再基于客服机器人的优先级从有效答案中确定最终答案。如此,由于筛选过滤掉了拒答答案,从数量更少的有效答案中确定最终答案,减小了计算机设备在确定最终答案的过程中所使用的算力资源,也提高了确定最终答案的效率,进而提高了客服服务的响应速度,提升用户的问答体验。
请参照图8,图8为本申请又另一实施例提供的一种问答结果的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。下面将结合图7对本申请实施例提供的问答结果的确定方法进行详细阐述。该问答结果的确定方法可以包括以下步骤:
步骤S610:获取客服服务中用户反馈的问题。
步骤S620:获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据。
在本实施例中,步骤S610至步骤S620中的具体内容可以参阅前述实施例中的内容,在此不再赘述。
步骤S630:若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,获取所述多个客服机器人的工作状态,所述工作状态包括运行状态和非运行状态。
在本实施例中,客服机器人的工作状态可以包括运行状态和非运行状态,其中,处于非运行状态的客服机器人代表已成功获取到针对用户反馈的问题的答案,处于运行状态的客服机器人代表在获取到针对用户反馈的问题的答案后,还存在其他待解决的问题,即未获取到其他待解决的问题的答案。例如,当客服机器人为任务型机器人时,任务型机器人在检测到用户进入客服服务中后,可以主动输出问题A,但是此时用户并未回复问题A,而是反馈了问题B,基于此,任务型机器人优先获取问题B的答案,但是在获取到问题B的答案后,该任务型机器人仍然处于任务进行中,还会继续输出问题B,提示用户回答。
基于此,若确定输出问题的答案的客服机器人的数量为多个时,可以获取多个客服机器人的工作状态。
步骤S640:获取工作状态为所述运行状态的客服机器人作为第一客服机器人,以及获取工作状态为所述非运行状态的客服机器人作为第二客服机器人。
可选地,在获取到多个客服机器人的工作状态后,可以基于工作状态对多个客服机器人进行分组。具体地,获取工作状态为所述运行状态的客服机器人作为第一客服机器人,以及获取工作状态为所述非运行状态的客服机器人作为第二客服机器人。
步骤S650:将基于所述第一客服机器人对应的作答策略获取到的问题的答案,作为第三目标答案。
在本实施例中,可以获取第一客服机器人(即处于运行状态的客服机器人)对应的作答策略获取到的问题的答案,作为第三目标答案。此时,由于客服机器人还处于运行状态,可能还会产生针对其他待解决问题的答案,因此,可以不将获取到的用户反馈的问题的答案参与机器人的优先级排序,确定最终答案。
步骤S660:基于所述第二客服机器人的优先级,从多个答案中确定针对所述问题的答案,作为第四目标答案。
在本实施例中,在基于获取到第二客服机器人(即处于非运行状态的客服机器人)对应的作答策略获取到的问题的答案后,由于此时客服机器人已完成当前客服服务中的用户反馈的问题,且并不存在其他待解决的问题,因此,可以从获取到的多个答案中,确定针对用户反馈的问题的答案,作为第四目标答案。
步骤S670:基于所述第三目标答案以及所述第四目标答案,生成所述最终答案。
基于此,在获取到第三目标答案和第四目标答案后,将第三目标答案和第四目标答案均作为最终答案。即,最终答案中既包括用户反馈的问题的答案,同时也包括其他待解决的问题的答案。
在本实施例中,结合客服机器人的工作状态,对多个客服机器人进行分组,并分别获取分组后的第一客服机器人输出的第三目标答案,以及第二客服机器人输出的第四目标答案,并将第三目标答案与第四目标答案合并,生成最终答案。如此,可以生成双答案或多答案,增加最终答案中所包含的内容,增加了最终答案的全面性,提升了问答效果。
请参照图9,其中示出了本申请一实施例提供的一种问答结果的确定装置700的结构框图。该装置700可以包括:问题获取模块710、答案获取模块720和答案确定模块730。
问题获取模块710用于客服服务中用户反馈的问题。
答案获取模块720用于获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据。
答案确定模块730用于若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,所述每个客服机器人输出至少一个答案。
在一些实施方式中,问答结果的确定装置700还可以包括:判断模块。其中,判断模块可以用于在所述基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案之前,判断所述多个客服机器人输出的多个答案是否相同。答案确定模块730可以具体用于若多个客服机器人输出的多个答案相同,则获取所述多个答案中的任一答案,作为所述最终答案;若多个客服机器人输出的多个答案不相同,则执行所述基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案的步骤。
在一些实施方式中,所述优先级包括针对与每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级,答案确定模块730可以包括:排序单元、答案获取单元以及答案确定单元。其中,排序单元可以用于按照所述策略优先级由高至低的顺序,将基于所述每个客服机器人对应的作答策略输出的答案进行排序,得到第一排序结果。答案获取单元可以用于获取所述第一排序结果中所述策略优先级最高的答案,作为第一目标答案。答案确定单元可以用于根据所述第一目标答案,确定所述最终答案。
在该方式下,所述优先级还包括针对每个客服机器人的机器人优先级,答案确定单元可以包括:第一答案确定子单元、排序子单元、答案获取子单元以及第二答案确定子单元。其中,第一答案确定子单元可以用于若所述第一目标答案的数量仅为1个,则将所述第一目标答案作为所述最终答案。排序子单元可以用于若所述第一目标答案的数量为多个,则按照所述机器人优先级由高至低的顺序,将多个第一目标答案进行排序,得到第二排序结果。答案获取子单元可以用于获取所述第二排序结果中所述机器人优先级最高的第一目标答案,作为第二目标答案。第二答案确定子单元可以用于根据所述第二目标答案,确定所述最终答案。
在一些实施方式中,第二答案确定子单元可以具体用于:若所述第二目标答案的数量仅为1个,将所述第二目标答案作为所述最终答案;若所述第二目标答案的数量为多个,获取多个第二目标答案对应的标准问题,得到多个标准问题;获取所述多个标准问题中每个标准问题的意图与所述用户反馈的问题的意图之间的相似度,得到多个相似度;将所述多个相似度中最大的相似度对应的标准问题的第二目标答案,作为所述最终答案。
在一些实施方式中,问答结果的确定装置700还可以包括:第一提示模块以及操作响应模块。其中,第一提示模块可以用于在所述若所述第二目标答案的数量为多个,获取多个第二目标答案对应的标准问题,得到多个标准问题之后,输出所述多个标准问题以及第一提示信息,所述第一提示信息用于提示用户从所述多个标准问题中,选择待查询的问题。操作响应模块可以用于响应于所述用户的选择操作,将所述待查询的问题对应的答案作为所述最终答案。
在另一些实施方式中,第二答案确定子单元可以具体用于:若所述第二目标答案的数量为多个,则将多个第二目标答案均作为所述最终答案。
在一些实施方式中,答案确定模块730可以包括:判断单元以及答案确定单元。其中,判断单元可以用于判断多个答案是否均是拒答答案,所述拒答答案用于表征无法对所述用户反馈的问题进行作答。答案确定单元可以具体用于:若多个答案均是拒答答案,则将所述拒答答案作为所述最终答案;若多个答案不均是拒答答案,则获取所述多个答案中的非拒答答案,作为有效答案,并基于所述多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述有效答案中确定出所述最终答案。
在另一些实施方式中,答案确定模块730可以包括:状态获取单元、机器人获取单元、第一答案获取单元、第二答案获取单元以及答案生成单元。其中,状态获取单元可以用于获取所述多个客服机器人的工作状态,所述工作状态包括运行状态和非运行状态。机器人获取单元可以用于获取工作状态为所述运行状态的客服机器人作为第一客服机器人,以及获取工作状态为所述非运行状态的客服机器人作为第二客服机器人。第一答案获取单元可以用于将基于所述第一客服机器人对应的作答策略获取到的问题的答案,作为第三目标答案。第二答案获取单元可以用于基于所述第二客服机器人的优先级,从多个答案中确定针对所述问题的答案,作为第四目标答案。答案生成单元可以用于基于所述第三目标答案以及所述第四目标答案,生成所述最终答案。
在一些实施方式中,问答结果的确定装置700还可以包括:第二提示模块。其中,第二提示模块可以用于在所述获取客服服务中用户反馈的问题之后,若基于所述客服机器人对应的作答策略,未获取到与所述问题对应的答案,则输出第二提示信息,所述第二提示信息用于提示无法对所述用户的问题进行作答。
在一些实施方式中,所述优先级至少包括针对与每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级,问答结果的确定装置700还可以包括:策略配置模块以及优先级配置模块。其中,策略配置模块可以用于在所述获取客服服务中用户反馈的问题之前,响应于策略配置操作,生成与所述客服服务中的所有客服机器人中每个客服机器人对应的作答策略。优先级配置模块可以用于响应于策略优先级配置操作,生成所述每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级。
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,上述描述装置和模块的具体工作过程,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,模块相互之间的耦合可以是电性,机械或其它形式的耦合。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。
综上所述,本申请实施例提供的方案中,在本实施例中,获取客服服务中用户反馈的问题;获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的问题的答案;若输出问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从多个客服机器人输出的答案中确定针对问题的最终答案。如此,在存在多个客服机器人输出的多个答案时,根据每个客服机器人的优先级,从多个答案中确定最终答案的方式更具全局性,使得最终答案更具有准确性以及普适性,提高了用户的问答体验。
下面将结合图对本申请提供的一种计算机设备进行说明。
参照图10,图10示出了本申请实施例提供的一种计算机设备800的结构框图,本申请实施例提供的问答结果的确定方法可以由该计算机设备800执行。其中,计算机设备800可以是等能够运行应用程序的设备。
本申请实施例中的计算机设备800可以包括一个或多个如下部件:处理器801、存储器802、以及一个或多个应用程序,其中一个或多个应用程序可以被存储在存储器802中并被配置为由一个或多个处理器801执行,一个或多个程序配置用于执行如前述方法实施例所描述的方法。
处理器801可以包括一个或者多个处理核。处理器801利用各种接口和线路连接整个计算机设备800内的各个部分,通过运行或执行存储在存储器802内的指令、程序、代码集或指令集,以及调用存储在存储器802内的数据,执行计算机设备800的各种功能和处理数据。可选地,处理器801可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)、可编程逻辑阵列(ProgrammableLogic Array,PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器801可集成中央处理器(CentralProcessing Unit,CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit,GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中,CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等;GPU用于负责显示内容的渲染和绘制;调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调器也可以集成到处理器801中,单独通过一块通信芯片进行实现。
存储器802可以包括随机存储器(Random Access Memory,RAM),也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。存储器802可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器802可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等。存储数据区还可以存储计算机设备800在使用中所创建的数据(比如上述的各种对应关系)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,上述描述装置和模块的具体工作过程,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,所显示或讨论的模块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,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。
请参考图11,其示出了本申请实施例提供的一种计算机可读存储介质的结构框图。该计算机可读介质900中存储有程序代码,所述程序代码可被处理器调用执行上述方法实施例中所描述的方法。
计算机可读存储介质900可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。可选地,计算机可读存储介质900包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。计算机可读存储介质900具有执行上述方法中的任何方法步骤的程序代码910的存储空间。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。程序代码910可以例如以适当形式进行压缩。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;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当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (14)
1.一种问答结果的确定方法,其特征在于,所述方法包括:
获取客服服务中用户反馈的问题;
获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据;
若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,其中,所述每个客服机器人输出至少一个答案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案之前,所述方法还包括:
判断所述多个客服机器人输出的多个答案是否相同;
若相同,则获取所述多个答案中的任一答案,作为所述最终答案;
若不相同,则执行所述基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述优先级包括针对与每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级,所述基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,包括:
按照所述策略优先级由高至低的顺序,将基于所述每个客服机器人对应的作答策略输出的答案进行排序,得到第一排序结果;
获取所述第一排序结果中所述策略优先级最高的答案,作为第一目标答案;
根据所述第一目标答案,确定所述最终答案。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述优先级还包括针对每个客服机器人的机器人优先级,所述根据所述第一目标答案,确定所述最终答案,包括:
若所述第一目标答案的数量仅为1个,则将所述第一目标答案作为所述最终答案;
若所述第一目标答案的数量为多个,则按照所述机器人优先级由高至低的顺序,将多个第一目标答案进行排序,得到第二排序结果;
获取所述第二排序结果中所述机器人优先级最高的第一目标答案,作为第二目标答案;
根据所述第二目标答案,确定所述最终答案。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二目标答案,确定所述最终答案,包括:
若所述第二目标答案的数量仅为1个,将所述第二目标答案作为所述最终答案;
若所述第二目标答案的数量为多个,获取多个第二目标答案对应的标准问题,得到多个标准问题;
获取所述多个标准问题中每个标准问题的意图与所述用户反馈的问题的意图之间的相似度,得到多个相似度;
将所述多个相似度中最大的相似度对应的标准问题的第二目标答案,作为所述最终答案。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,在所述若所述第二目标答案的数量为多个,获取多个第二目标答案对应的标准问题,得到多个标准问题之后,所述方法还包括:
输出所述多个标准问题以及第一提示信息,所述第一提示信息用于提示用户从所述多个标准问题中,选择待查询的问题;
响应于所述用户的选择操作,将所述待查询的问题对应的答案作为所述最终答案。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二目标答案,确定所述最终答案,包括:
若所述第二目标答案的数量为多个,则将多个第二目标答案均作为所述最终答案。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,包括:
判断多个答案是否均是拒答答案,所述拒答答案用于表征无法对所述用户反馈的问题进行作答;
若是,则将所述拒答答案作为所述最终答案;
若否,则获取所述多个答案中的非拒答答案,作为有效答案,并基于所述多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述有效答案中确定出所述最终答案。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,所述方法还包括:
获取所述多个客服机器人的工作状态,所述工作状态包括运行状态和非运行状态;
获取工作状态为所述运行状态的客服机器人作为第一客服机器人,以及获取工作状态为所述非运行状态的客服机器人作为第二客服机器人;
将基于所述第一客服机器人对应的作答策略获取到的问题的答案,作为第三目标答案;
基于所述第二客服机器人的优先级,从多个答案中确定针对所述问题的答案,作为第四目标答案;
基于所述第三目标答案以及所述第四目标答案,生成所述最终答案。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取客服服务中用户反馈的问题之后,所述方法还包括:
若基于所述客服机器人对应的作答策略,未获取到与所述问题对应的答案,则输出第二提示信息,所述第二提示信息用于提示无法对所述用户的问题进行作答。
11.根据权利要求1-10任一项所述的方法,其特征在于,所述优先级至少包括针对与每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级,在所述获取客服服务中用户反馈的问题之前,所述方法还包括:
响应于策略配置操作,生成与所述客服服务中的所有客服机器人中每个客服机器人对应的作答策略;
响应于策略优先级配置操作,生成所述每个客服机器人对应的作答策略的策略优先级。
12.一种问答结果的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
问题获取模块,用于客服服务中用户反馈的问题;
答案获取模块,用于获取至少一个客服机器人基于其对应的作答策略所输出的所述问题的答案,所述作答策略为所述客服机器人输出所述问题的答案的依据;
答案确定模块,用于若输出所述问题的答案的客服机器人的数量为多个,则基于输出所述问题的答案的多个客服机器人中每个客服机器人的优先级,从所述多个客服机器人输出的答案中确定针对所述问题的最终答案,所述每个客服机器人输出至少一个答案。
13.一种计算机设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器;
一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序配置用于执行如权利要求1-11中任意一项所述的方法。
14.一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中存储有程序代码,所述程序代码可被处理器调用执行如权利要求1-11中任意一项所述的方法。
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