CN114201651A

CN114201651A - 一种基于呼叫中心的知识检索方法、系统、设备及介质

Info

Publication number: CN114201651A
Application number: CN202111338718.8A
Authority: CN
Inventors: 吴隶妍
Original assignee: Guangdong Guangxin Communications Services Co Ltd
Current assignee: Guangdong Guangxin Communications Services Co Ltd
Priority date: 2021-11-12
Filing date: 2021-11-12
Publication date: 2022-03-18

Abstract

本发明公开了一种基于呼叫中心的知识检索方法、系统、设备及介质，方法包括：对用户属性进行分析，确定用户画像集；根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库；根据呼叫中心接收到的电话号码对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合并写入缓存区；获取目标问题，根据所述目标问题对所述缓存区中的知识集合进行检索，确定目标知识点。本发明实施例能够提高知识检索效率，可广泛应用于知识检索技术领域。

Description

一种基于呼叫中心的知识检索方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明涉及知识检索技术领域，尤其是一种基于呼叫中心的知识检索方法、系统、设备及介质。

背景技术

随着新经济崛起，企业、人们对于存贷、投资、理财等金融性需求日益高涨。金融行业的呼叫中心承载着公共信息查询和金融业务咨询、问题和困难解决、自助交易、受理客户对产品、服务、业务办理情况的批评和建议、宣传和维系客户等五大职能。为了做好客户服务，普遍建立起基于自身业务特点的知识库系统。然而金融行业服务的客户众多，行为习惯各异，自身的业务跨度大，套餐资费种类繁多，静态的知识库已经无法满足服务的需求。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于呼叫中心的知识检索方法、系统、设备及介质，以实现提高知识检索的效率。

一方面，本发明提供了一种基于呼叫中心的知识检索方法，包括：

对用户属性进行分析，确定用户画像集；

根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库；

根据呼叫中心接收到的电话号码对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合并写入缓存区；

获取目标问题，根据所述目标问题对所述缓存区中的知识集合进行检索，确定目标知识点。

可选地，所述对用户属性进行分析，确定用户画像集，包括：

通过统一分析引擎对用户属性进行统计，确定统计结果；

通过熵值法对所述统计结果进行评估，确定评估结果；

通过机器学习模型对所述评估结果进行建模，确定用户画像集。

可选地，所述根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库，包括：

通过所述用户画像集对知识库进行分类，得到分类结果；

对所述分类结果添加索引，确定索引知识库。

可选地，所述根据呼叫中心接收到的电话号码对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合并写入缓存区，包括：

获取呼叫中心接收到的电话号码；

根据所述电话号码确定目标用户画像；

根据所述目标用户画像对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合；

将所述知识集合写入缓冲区中。

可选地，所述获取目标问题，根据所述目标问题对所述缓存区中的知识集合进行检索，确定目标知识点，还包括：

当在所述缓存区中的知识集合检索不到目标知识点时，对索引知识库进行检索，确定目标知识点。

可选地，所述根据所述目标用户画像对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合，包括：

根据所述目标用户画像对所述索引知识库进行索引匹配，确定匹配结果集合；

对所述匹配结果集合中的知识点根据提问概率进行排序，确定知识集合。

可选地，所述对所述分类结果添加索引，确定索引知识库，包括：

对所述分类结果添加索引，确定索引结果；

根据提问概率对所述索引结果添加权重，确定索引知识库。

另一方面，本发明实施例还公开了一种基于呼叫中心的知识检索系统，包括：

第一模块，用于对用户属性进行分析，确定用户画像集；

第二模块，用于根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库；

第三模块，用于根据呼叫中心接收到的电话号码对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合并写入缓存区；

第四模块，用于获取目标问题，根据所述目标问题对所述缓存区中的知识集合进行检索，确定目标知识点。

另一方面，本发明实施例还公开了一种电子设备，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。

另一方面，本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。

另一方面，本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明通过对用户属性进行分析，确定用户画像集；根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库；根据呼叫中心接收到的电话号码对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合并写入缓存区；获取目标问题，根据所述目标问题对所述缓存区中的知识集合进行检索，确定目标知识点；能够将用户属性融入知识库分类中，缩减了查找范围，提高了检索效率。

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为本发明实施例的一种基于呼叫中心的知识检索方法流程图。

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，对本申请进行进一步详细说明。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。

参照图1，本发明实施例提供一种基于呼叫中心的知识检索方法，包括：

对用户属性进行分析，确定用户画像集；

根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库；

进一步作为优选的实施方式，所述对用户属性进行分析，确定用户画像集，包括：

通过统一分析引擎对用户属性进行统计，确定统计结果；

通过熵值法对所述统计结果进行评估，确定评估结果；

其中，用户属性包括人口属性、商业属性和动态信息属性等，动态信息属性包括用户的各种行为信息和交易信息等。用户画像为用户信息标签化，根据用户属性对用户属性进行建模。本发明实施例通过统一分析引擎对数据库中存储的用户属性进行统计分析，得到统计结果，统计结果包括用户属性的类别等。本实施例应用于金融行业，通过呼叫中心对用户提供相应的服务，通过统一分析引擎对用户属性进行统计，统计分析得到用户的常问问题、咨询的金融业务等。通过熵值法对统计结果进行评估，得到评估结果。通过聚类、分类、回归等机器学习模型对用户属性或行为进行预测，对用户信息打上相应的标签，得到用户画像集。用户画像集中的每个画像都对用户的属性或行为进行标签化。

进一步作为优选的实施方式，所述根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库，包括：

通过所述用户画像集对知识库进行分类，得到分类结果；

对所述分类结果添加索引，确定索引知识库。

其中，本发明实施例中的用户画像集中的用户画像对用户的属性和行为进行标签化，通过用户属性标签和行为标签对知识库进行分类，对分类结果添加相应的用户属性或行为索引，将用户与知识库相关联，得到融合用户标签的索引知识库。在查询索引知识库时，可根据用户属性索引迅速查找到与用户属性相关的知识，提高了知识检索的效率。

进一步作为优选的实施方式，所述根据呼叫中心接收到的电话号码对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合并写入缓存区，包括：

获取呼叫中心接收到的电话号码；

根据所述电话号码确定目标用户画像；

将所述知识集合写入缓冲区中。

其中，本发明实施例基于呼叫中心，通过呼叫中心对用户提供相应的服务，通过知识库提供快速技术支持，查询得到知识点并反馈给用户。本发明实施例根据呼叫中心特性接收得到用户电话号码，通过电话号码定位用户，获取用户的用户画像。根据用户画像对索引知识库进行索引匹配，能够快速查找到与定位得到用户相关联的知识集合。最后将知识集合写入缓存区中，在用户访问系统时，能够通过缓存区快速响应用户，减少查询时间，能够提高对知识点检索的效率。

进一步作为优选的实施方式，所述获取目标问题，根据所述目标问题对所述缓存区中的知识集合进行检索，确定目标知识点，还包括：

其中，缓存区中的知识集合并不能包含所有知识点，因此可能会发生在知识集合中查找不到用户想要的目标知识点，对此可以对索引知识库进行检索，并可以根据关键词对索引知识库进行知识点检索，快速查询得到目标知识点。

进一步作为优选的实施方式，所述根据所述目标用户画像对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合，包括：

其中，根据目标用户画像中的属性和行为标签，对索引知识库进行索引匹配，得到匹配结果集合，匹配结果集合为一组未排序的知识点。本发明实施例根据客户电话号码查询得到目标用户画像，利用搜索引擎产生初步的搜索结果集为匹配结果集合。对匹配结果集合进行迭代处理，分别计算每个知识点在知识库中所述知识领域的概率，再根据用户提问该知识点概率与知识点在知识领域的概率相乘得到最终的概率。根据概率由大到小对匹配结果集合中的知识点进行排序，得到知识集合。本发明实施例对匹配结果集合中的每一个知识点都计算其在知识领域上的概率分布，再结合用户提问频率对知识点进行提问，使算法的性能得到很大的提高，从而满足实时处理的需要。而通过电话号码定位到用户，使得用户问题命中更加精准和快捷，规避因大量索引导致的性能下降，使得索引本身可以根据查询频率动态地调整优先搜索顺序。

进一步作为优选的实施方式，所述对所述分类结果添加索引，确定索引知识库，包括：

对所述分类结果添加索引，确定索引结果；

根据提问概率对所述索引结果添加权重，确定索引知识库。

其中，本发明实施例对根据用户画像对知识库进行分类得到分类结果，并且对分类结果添加相应的索引，从而得到索引结果。为了规避因大量索引导致检索性能的下降，本发明实施例根据用户提问概率对索引结果添加对应的权重，使得索引本身可根据查询频率动态地调整优先搜索顺序，得到索引知识库。

本发明实施例还提供了一种基于呼叫中心的知识检索系统，包括：

第一模块，用于对用户属性进行分析，确定用户画像集；

与图1的方法相对应，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；所述存储器用于存储程序；所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。

与图1的方法相对应，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。

本发明实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行图1所示的方法。

综上所述，本发明实施例具有以下优点：

(1)传统知识库优化技术着眼于知识本身的精准组织与分类，对于金融行业呼叫中心服务人员而言，提高了查找效率，但仍需过滤大量无关资料；本发明实施例将每个客户的特性融入大数据分类中，能大幅缩减查找范围；

(2)本发明实施例提供基于权重的分级索引，既能够规避因大量索引导致的性能下降，又使得索引本身可根据查询频率动态地调整优先搜索顺序；

(3)本发明实施例通过呼叫中心特性对用户快速定位，通过用户画像检索知识点，可以减少查找范围，提高检索效率。

在一些可选择的实施例中，在方框图中提到的功能/操作可以不按照操作示图提到的顺序发生。例如，取决于所涉及的功能/操作，连续示出的两个方框实际上可以被大体上同时地执行或所述方框有时能以相反顺序被执行。此外，在本发明的流程图中所呈现和描述的实施例以示例的方式被提供，目的在于提供对技术更全面的理解。所公开的方法不限于本文所呈现的操作和逻辑流程。可选择的实施例是可预期的，其中各种操作的顺序被改变以及其中被描述为较大操作的一部分的子操作被独立地执行。

此外，虽然在功能性模块的背景下描述了本发明，但应当理解的是，除非另有相反说明，所述的功能和/或特征中的一个或多个可以被集成在单个物理装置和/或软件模块中，或者一个或多个功能和/或特征可以在单独的物理装置或软件模块中被实现。还可以理解的是，有关每个模块的实际实现的详细讨论对于理解本发明是不必要的。更确切地说，考虑到在本文中公开的装置中各种功能模块的属性、功能和内部关系的情况下，在工程师的常规技术内将会了解该模块的实际实现。因此，本领域技术人员运用普通技术就能够在无需过度试验的情况下实现在权利要求书中所阐明的本发明。还可以理解的是，所公开的特定概念仅仅是说明性的，并不意在限制本发明的范围，本发明的范围由所附权利要求书及其等同方案的全部范围来决定。

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)执行本发明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(ROM，Read-On ly 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。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims

1.一种基于呼叫中心的知识检索方法，其特征在于，包括：

对用户属性进行分析，确定用户画像集；

根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库；

2.根据权利要求1所述的一种基于呼叫中心的知识检索方法，其特征在于，所述对用户属性进行分析，确定用户画像集，包括：

通过统一分析引擎对用户属性进行统计，确定统计结果；

通过熵值法对所述统计结果进行评估，确定评估结果；

3.根据权利要求1所述的一种基于呼叫中心的知识检索方法，其特征在于，所述根据所述用户画像集对知识库添加索引，确定索引知识库，包括：

通过所述用户画像集对知识库进行分类，得到分类结果；

对所述分类结果添加索引，确定索引知识库。

4.根据权利要求1所述的一种基于呼叫中心的知识检索方法，其特征在于，所述根据呼叫中心接收到的电话号码对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合并写入缓存区，包括：

获取呼叫中心接收到的电话号码；

根据所述电话号码确定目标用户画像；

将所述知识集合写入缓冲区中。

5.根据权利要求1所述的一种基于呼叫中心的知识检索方法，其特征在于，所述获取目标问题，根据所述目标问题对所述缓存区中的知识集合进行检索，确定目标知识点，还包括：

6.根据权利要求4所述的一种基于呼叫中心的知识检索方法，其特征在于，所述根据所述目标用户画像对所述索引知识库进行索引匹配，确定知识集合，包括：

7.根据权利要求3所述的一种基于呼叫中心的知识检索方法，其特征在于，所述对所述分类结果添加索引，确定索引知识库，包括：

对所述分类结果添加索引，确定索引结果；

根据提问概率对所述索引结果添加权重，确定索引知识库。

8.一种基于呼叫中心的知识检索系统，其特征在于，包括：

第一模块，用于对用户属性进行分析，确定用户画像集；

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。