CN114862286A - 酒店客房服务判断方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供一种酒店客房服务判断方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：采集目标客房的环境信息，从云平台数据库中获取用户的历史消费信息和历史入住信息，生成用户的入住偏好信息；提取客房状态信息，利用客房电话机采集用户的通话语音，对通话语音进行语音识别得到通话内容，对通话内容执行通话意图识别操作得到通话意图信息；对环境信息、入住偏好信息、客房状态信息以及通话意图信息进行整理得到数据集，利用数据集及客房服务分类模型对客房服务进行预测得到客房服务类别，根据客房服务信息生成服务指令，将服务指令发送至前台电话机或者目标机器人。本公开提升客房服务的效率，降低客房服务的成本，提升客房服务的智能化水平。

Description

酒店客房服务判断方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及智能化服务技术领域，尤其涉及一种酒店客房服务判断方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着信息技术以及人们生活水平的不断提高，客人对酒店的入住体验和管理水平提出更高的要求。在此行业背景下，传统的酒店信息化服务系统已经越来越不能满足新型酒店管理的要求，同时，也难以解决业务环节多、沟通效率低、无法满足个性化服务需求、客房服务体验差等问题。

目前，传统的酒店客房服务过程中，需要客人主动向酒店前台服务人员拨打电话，将自身的服务需求告知给前台服务人员，再由前台服务人员根据客人的需求进行服务人员和物品的调配，或者根据客人需求在酒店管理系统中对客房信息进行调整等。因此，现有的酒店客房服务的方式，需要根据客人的要求来提供具体的服务，无法对客人所需要的客房服务进行预测，无法满足客人的个性化服务需求，降低了客房服务的效率，提升酒店客房服务的成本，并且降低了酒店客房服务的智能化水平。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种酒店客房服务判断方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术存在的无法满足客人的个性化服务需求，降低了客房服务的效率，提升了酒店客房服务的成本，降低酒店客房服务的智能化水平的问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种酒店客房服务判断方法，包括：利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于历史消费信息和历史入住信息生成用户的入住偏好信息；从云平台数据库中提取目标客房对应的客房状态信息，其中，客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为目标客房提供的历史服务信息；根据目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用客房电话机采集用户的通话语音，并对通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；对环境信息、入住偏好信息、客房状态信息以及通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用客房服务分类模型对目标客房所需要的客房服务进行预测；基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定客房服务类别对应的客房服务信息，并根据客房服务信息生成服务指令，将服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。

本公开实施例的第二方面，提供了一种酒店客房服务判断装置，包括：采集模块，被配置为利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于历史消费信息和历史入住信息生成用户的入住偏好信息；提取模块，被配置为从云平台数据库中提取目标客房对应的客房状态信息，其中，客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为目标客房提供的历史服务信息；识别模块，被配置为根据目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用客房电话机采集用户的通话语音，并对通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；预测模块，被配置为对环境信息、入住偏好信息、客房状态信息以及通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用客房服务分类模型对目标客房所需要的客房服务进行预测；发送模块，被配置为基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定客房服务类别对应的客房服务信息，并根据客房服务信息生成服务指令，将服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

通过利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于历史消费信息和历史入住信息生成用户的入住偏好信息；从云平台数据库中提取目标客房对应的客房状态信息，其中，客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为目标客房提供的历史服务信息；根据目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用客房电话机采集用户的通话语音，并对通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；对环境信息、入住偏好信息、客房状态信息以及通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用客房服务分类模型对目标客房所需要的客房服务进行预测；基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定客房服务类别对应的客房服务信息，并根据客房服务信息生成服务指令，将服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。本公开实现了对酒店客房服务的预测，满足客人的个性化服务需求，提升客房服务的效率，降低了酒店客房服务的成本，提升酒店客房服务的智能化水平。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，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公开的一些实施例，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它的附图。

图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图；

图2是本公开实施例提供的酒店客房服务判断方法的流程示意图；

图3是本公开实施例提供的酒店客房服务判断装置的结构示意图；

图4是本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。

本公开实施例是以酒店应用场景为例，并以酒店机器人为例进行描述的，下面结合附图对本公开实施例在实际场景下所涉及的系统整体架构进行详细说明。图1是本公开实施例在实际场景下涉及系统整体架构的结构示意图，如图1所示，该酒店客房服务判断系统具体可以包括以下内容：

该酒店客房服务判断系统中至少包括以下组成部分：客房环境信息采集设备101、云平台102、综合接入设备103、客房电话机104、前台电话机105、酒店机器人106。其中，客房环境信息采集设备101用于安装在酒店客房内，对酒店客房内的各项环境信息进行采集并上报给云平台102；云平台102用于通过综合接入设备103与客房环境信息采集设备101、客房电话机104、前台电话机105、酒店机器人106进行通信连接，并对上报的数据和信息进行整理和保存，以及对客房状态信息进行动态管理；综合接入设备103被安装在语音交换系统中，综合接入设备103能够实现不同数据类型业务的接入；客房电话机104用于采集客人的语音信号，并将采集到的语音信号发送给前台电话机105和云平台102；前台电话机105与各个客房电话机104之间建立有语音通信通道，酒店机器人106用于执行服务指令和调度指令，从而为客人提供客房服务。

结合上述对本公开实施例的酒店客房服务判断系统的介绍，下面结合具体实施例对本公开技术方案进行详细说明。

图2是本公开实施例提供的酒店客房服务判断方法的流程示意图。图2的酒店客房服务判断方法可以由云平台来执行。如图2所示，该酒店客房服务判断方法具体可以包括：

S201，利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于历史消费信息和历史入住信息生成用户的入住偏好信息；

S202，从云平台数据库中提取目标客房对应的客房状态信息，其中，客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为目标客房提供的历史服务信息；

S203，根据目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用客房电话机采集用户的通话语音，并对通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；

S204，对环境信息、入住偏好信息、客房状态信息以及通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用客房服务分类模型对目标客房所需要的客房服务进行预测；

S205，基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定客房服务类别对应的客房服务信息，并根据客房服务信息生成服务指令，将服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。

具体地，本公开实施例的综合接入设备为IAD（IntegratedAccessDevice）设备，IAD设备可提供语音、数据、图像视频等业务的综合接入，因此是综合接入设备的一种。IAD设备可同时提供模拟用户线和以太网接口，分别用于普通电话机的接入和计算机设备的接入，适用于分别利用电话机使用电话业务、利用计算机使用数据业务的用户。IAD设备能够同时提供语音和数据应用，因此它不仅需要支持传统电话终端设备的语音功能，通常还需要具有分组网上的数据业务功能。另外，IAD设备能同时交付传统的PSTN语音服务、数据包语音服务以及单个WAN链路上的数据服务等。

在一些实施例中，利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取用户对应的历史消费信息和历史入住信息，包括：利用安装在目标客房内的温度传感器采集温度信息，并利用环境光照传感器采集光照强度信息，将温度信息和光照强度信息按照预设的时间间隔上传至云平台，并在用户办理酒店入住登记时，将利用机器人采集到的用户登记信息和用户入住信息上传至云平台，其中，用户登记信息中包含用户的身份标识信息，用户入住信息中包含消费信息和客房入住信息。

具体地，为了便于用户查看客房内的温度信息，通常在酒店的客房内安装有温度传感器，比如温度计或者整合温度计的电子设备；另外，本公开实施例为了采集客房内的光照强度信息，以判断客房的采光条件以及用户对采光的喜好，需要在客房内安装环境光照传感器来采集光照强度信息。

进一步地，在用户预定完酒店客房进行入住登记时，可以利用设置在酒店内的前台机器人对用户登记信息和用户入住信息进行采集，例如当用户将身份证放置在机器人的感应区时，机器人自动感应用户的身份证件信息，采集用户的姓名和身份证号信息；并且机器人开始摄像头采集登记用户的人脸图像，将用户身份信息与人脸图像进行绑定。

在一些实施例中，从云平台数据库中提取目标客房对应的客房状态信息，包括：根据用户的身份标识信息以及客房入住信息对云平台数据库中的数据进行查询，以便从云平台数据库中提取预设的历史时间段内的客房状态信息；其中，云平台根据机器人上报的信息以及前台服务人员通过酒店管理系统上报的信息，对目标客房的客房状态信息进行更新和维护。

具体地，在用户入住之后，根据用户在登记时的身份信息以及入住信息（比如房号），从云平台数据库中检索与该用户及其对应的房号相关的客房状态信息，将客房状态信息从云平台数据库中提取出来。在实际应用中，客房状态信息包括但不限于以下信息：房型信息、入住信息、清洁信息、机器人为目标客房提供的历史服务信息。

在一些实施例中，利用预先配置的文本意图识别算法，对通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息，包括：将通话内容对应的文本作为文本意图识别算法的输入，文本意图识别算法对文本进行语义识别得到文本语义信息，根据文本语义信息以及预设的文本意图，确定通话内容对应的通话意图信息。

具体地，云平台在利用预先配置的文本意图识别算法对通话意图进行识别时，首先对通话语音进行语音识别得到通话内容，并对通话内容对应的文本执行分词操作，得到分词后的句子，对于分词后的句子中的每个词语，计算其对应的词向量，每个词语对应一个词向量，将全部词语的词向量聚合在一起得到文本向量。在实际应用中，每个句子都对应一个语法规则，不同语法规则可能对应不同的文本意图，例如当用户通话语音对应的内容为“我想要一瓶矿水泉”时，该通话内容对应的意图就可以认为是送物意图。

进一步地，利用基于BERT模型框架的文本编码器对文本向量进行特征提取，得到文本语义信息，并将文本编码器输出的文本语义信息作为意图解码器的输入，利用意图解码器对文本语义信息执行解码操作，例如可以采用双向解码器对文本语义信息进行解码得到文本意图信息。之后，将文本意图信息对应的意图标识与预设的文本意图对应的意图标识之间进行匹配，将匹配成功的意图标识对应的文本意图作为通话意图，比如送物意图、续住意图等。

在一些实施例中，采用以下方式对客房服务分类模型进行训练，包括：从平台数据库中采集历史业务数据，对历史业务数据进行数据清洗和整理，得到目标信息，为目标信息匹配相应的客房服务类别，将客房服务类别作为目标信息的标签，根据目标信息以及标签生成样本训练集；使用样本训练集中的多组业务样本数据对客房服务分类模型进行迭代训练，直至达到预设的迭代收敛条件，并将达到迭代收敛条件后的模型作为训练后的客房服务分类模型，其中，客房服务分类模型采用KNN分类模型、SVM模型或者决策树模型。

具体地，在利用云平台管理系统的线上客房服务分类模型对目标客房所需的服务进行预测之前，可以从平台数据库中获取酒店内客房的历史业务数据，对历史业务数据进行数据清洗，去除冗余数据，并将历史业务数据整理成想要的格式，从而得到用于生成样本训练集的目标信息。另外，同时为每条目标信息进行标注，即为每条目标信息设置相应的标签，在实际应用中，标签为预先设置的客房服务类别，比如送物服务类别、清洁服务类别、续住服务类别等。

进一步地，将全部的目标信息及其对应的标签组合成样本训练集，样本训练集中包含若干组业务样本数据，每组业务样本数据中包含至少一个目标信息及其对应的类别标签。将样本训练集作为待训练的客房服务分类模型的输入，利用样本训练集对客房服务分类模型进行训练，直至达到预设的迭代收敛条件。在实际应用中，迭代收敛条件可以是指模型训练达到指定的迭代次数，或者模型参数达到指定的精度，模型迭代训练的过程也是模型参数更新的过程。

在一些实施例中，基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定客房服务类别对应的客房服务信息，包括：根据目标客房对应的客房服务类别，以及获取的环境信息、入住偏好信息、客房状态信息和通话意图信息，确定为目标客房内的用户提供的客房服务信息；其中，客房服务包括清洁服务、机器人送物服务、餐饮服务、续住服务、退房服务、锁门服务和定价服务。

具体地，基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，结合前面实施例获取的该目标客房对应的环境信息、入住偏好信息、客房状态信息和通话意图信息，确定将为目标客房内的用户所提供的客房服务信息的具体内容。例如，当客房服务类别为送物服务时，结合上述信息可以得到以下的服务内容“在下午2点为房号1206的用户送去一瓶矿泉水”，或者当客房服务类别为清洁服务时，“在20分钟之后为房号1206的客房打扫卫生”。

进一步地，仅有客房服务类别无法为用户提供完善的客房服务，因此需要获取用户的通话意图信息、入住偏好信息以及客房的状态信息等，结合这些信息自动生成客房服务信息。在实际应用中，入住偏好信息包括但不限于以下信息：房型偏好、温度偏好、采光偏好、空调设置偏好、服务偏好、价格偏好等。

在一些实施例中，将服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人，包括：通过综合接入设备建立云平台与前台电话机及目标机器人之间的通信通道，将服务指令通过通信通道发送给前台电话机或者目标机器人，以便直接调度目标机器人或者通过前台电话机调度客房服务人员完成服务指令的内容；其中，服务指令中包含服务内容和调度信息，综合接入设备包括IAD设备。

具体地，利用预先配置的语音交换系统中的IAD设备建立云平台与前台电话机以及酒店内的各个机器人之间的通信通道，从而将生成的服务指令通过该通信通道发送给前台电话机或者目标机器人。在实际应用中，当前台电话机接收到服务指令后，会根据服务指令的内容自动通知客房服务人员，使客房服务人员根据指令内容完成相应的服务，比如打扫客房卫生等；目标机器人在接收服务指令后，根据服务指令中的服务内容和调度信息为客房提供服务，比如当客房服务为送物时，根据服务内容和调度信息确定需要配送的物品以及房号，目标机器人根据服务指令自主移动到对应的客房门口。

根据本公开实施例提供的技术方案，本公开通过利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于历史消费信息和历史入住信息生成用户的入住偏好信息；从云平台数据库中提取目标客房对应的客房状态信息，其中，客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为目标客房提供的历史服务信息；根据目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用客房电话机采集用户的通话语音，并对通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；对环境信息、入住偏好信息、客房状态信息以及通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用客房服务分类模型对目标客房所需要的客房服务进行预测；基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定客房服务类别对应的客房服务信息，并根据客房服务信息生成服务指令，将服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。本公开实现了对酒店客房服务的预测，满足客人的个性化服务需求，提升客房服务的效率，降低了酒店客房服务的成本，提升酒店客房服务的智能化水平。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。

图3是本公开实施例提供的酒店客房服务判断装置的结构示意图。如图3所示，该酒店客房服务判断装置包括：

采集模块301，被配置为利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于历史消费信息和历史入住信息生成用户的入住偏好信息；

提取模块302，被配置为从云平台数据库中提取目标客房对应的客房状态信息，其中，客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为目标客房提供的历史服务信息；

识别模块303，被配置为根据目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用客房电话机采集用户的通话语音，并对通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；

预测模块304，被配置为对环境信息、入住偏好信息、客房状态信息以及通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用客房服务分类模型对目标客房所需要的客房服务进行预测；

发送模块305，被配置为基于客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定客房服务类别对应的客房服务信息，并根据客房服务信息生成服务指令，将服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。

在一些实施例中，图3的采集模块301利用安装在目标客房内的温度传感器采集温度信息，并利用环境光照传感器采集光照强度信息，将温度信息和光照强度信息按照预设的时间间隔上传至云平台，并在用户办理酒店入住登记时，将利用机器人采集到的用户登记信息和用户入住信息上传至云平台，其中，用户登记信息中包含用户的身份标识信息，用户入住信息中包含消费信息和客房入住信息。

在一些实施例中，图3的提取模块302根据用户的身份标识信息以及客房入住信息对云平台数据库中的数据进行查询，以便从云平台数据库中提取预设的历史时间段内的客房状态信息；其中，云平台根据机器人上报的信息以及前台服务人员通过酒店管理系统上报的信息，对目标客房的客房状态信息进行更新和维护。

在一些实施例中，图3的识别模块303将通话内容对应的文本作为文本意图识别算法的输入，文本意图识别算法对文本进行语义识别得到文本语义信息，根据文本语义信息以及预设的文本意图，确定通话内容对应的通话意图信息。

在一些实施例中，图3的预测模块304从平台数据库中采集历史业务数据，对历史业务数据进行数据清洗和整理，得到目标信息，为目标信息匹配相应的客房服务类别，将客房服务类别作为目标信息的标签，根据目标信息以及标签生成样本训练集；使用样本训练集中的多组业务样本数据对客房服务分类模型进行迭代训练，直至达到预设的迭代收敛条件，并将达到迭代收敛条件后的模型作为训练后的客房服务分类模型，其中，客房服务分类模型采用KNN分类模型、SVM模型或者决策树模型。

在一些实施例中，图3的发送模块305根据目标客房对应的客房服务类别，以及获取的环境信息、入住偏好信息、客房状态信息和通话意图信息，确定为目标客房内的用户提供的客房服务信息；其中，客房服务包括清洁服务、机器人送物服务、餐饮服务、续住服务、退房服务、锁门服务和定价服务。

在一些实施例中，图3的发送模块305通过综合接入设备建立云平台与前台电话机及目标机器人之间的通信通道，将服务指令通过通信通道发送给前台电话机或者目标机器人，以便直接调度目标机器人或者通过前台电话机调度客房服务人员完成服务指令的内容；其中，服务指令中包含服务内容和调度信息，综合接入设备包括IAD设备。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本公开实施例的实施过程构成任何限定。

图4是本公开实施例提供的电子设备4的示意图。如图4所示，该实施例的电子设备4包括：处理器401、存储器402以及存储在该存储器402中并且可在处理器401上运行的计算机程序403。处理器401执行计算机程序403时实现上述各个方法实施例中的步骤。或者，处理器401执行计算机程序403时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。

电子设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等电子设备。电子设备4可以包括但不仅限于处理器401和存储器402。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是电子设备4的示例，并不构成对电子设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者不同的部件。

处理器401可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），也可以是其它通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

存储器402可以是电子设备4的内部存储单元，例如，电子设备4的硬盘或内存。存储器402也可以是电子设备4的外部存储设备，例如，电子设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（Secure Digital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。存储器402还可以既包括电子设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器402用于存储计算机程序以及电子设备所需的其它程序和数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。

集成的模块/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存储介质中。基于这样的理解，本公开实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可以实现上述各个方法实施例的步骤。计算机程序可以包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如，在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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，并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种酒店客房服务判断方法，其特征在于，包括：

利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定所述目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取所述用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于所述历史消费信息和历史入住信息生成所述用户的入住偏好信息；

从所述云平台数据库中提取所述目标客房对应的客房状态信息，其中，所述客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为所述目标客房提供的历史服务信息；

根据所述目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用所述客房电话机采集所述用户的通话语音，并对所述通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对所述通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；

对所述环境信息、所述入住偏好信息、所述客房状态信息以及所述通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将所述数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用所述客房服务分类模型对所述目标客房所需要的客房服务进行预测；

基于所述客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定所述客房服务类别对应的客房服务信息，并根据所述客房服务信息生成服务指令，将所述服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定所述目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取所述用户对应的历史消费信息和历史入住信息，包括：

利用安装在所述目标客房内的温度传感器采集温度信息，并利用所述环境光照传感器采集光照强度信息，将所述温度信息和所述光照强度信息按照预设的时间间隔上传至云平台，并在所述用户办理酒店入住登记时，将利用机器人采集到的用户登记信息和用户入住信息上传至云平台，其中，所述用户登记信息中包含用户的身份标识信息，所述用户入住信息中包含消费信息和客房入住信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述云平台数据库中提取所述目标客房对应的客房状态信息，包括：

根据所述用户的身份标识信息以及所述客房入住信息对所述云平台数据库中的数据进行查询，以便从所述云平台数据库中提取预设的历史时间段内的所述客房状态信息；

其中，所述云平台根据所述机器人上报的信息以及前台服务人员通过酒店管理系统上报的信息，对所述目标客房的客房状态信息进行更新和维护。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预先配置的文本意图识别算法，对所述通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息，包括：

将所述通话内容对应的文本作为所述文本意图识别算法的输入，所述文本意图识别算法对所述文本进行语义识别得到文本语义信息，根据所述文本语义信息以及预设的文本意图，确定所述通话内容对应的通话意图信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用以下方式对所述客房服务分类模型进行训练，包括：

从平台数据库中采集历史业务数据，对所述历史业务数据进行数据清洗和整理，得到目标信息，为所述目标信息匹配相应的客房服务类别，将所述客房服务类别作为所述目标信息的标签，根据所述目标信息以及所述标签生成样本训练集；

使用所述样本训练集中的多组业务样本数据对所述客房服务分类模型进行迭代训练，直至达到预设的迭代收敛条件，并将达到所述迭代收敛条件后的模型作为训练后的客房服务分类模型，其中，所述客房服务分类模型采用KNN分类模型、SVM模型或者决策树模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定所述客房服务类别对应的客房服务信息，包括：

根据所述目标客房对应的所述客房服务类别，以及获取的所述环境信息、所述入住偏好信息、所述客房状态信息和所述通话意图信息，确定为所述目标客房内的所述用户提供的客房服务信息；

其中，所述客房服务包括清洁服务、机器人送物服务、餐饮服务、续住服务、退房服务、锁门服务和定价服务。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人，包括：

通过所述综合接入设备建立云平台与所述前台电话机及目标机器人之间的通信通道，将所述服务指令通过所述通信通道发送给所述前台电话机或者所述目标机器人，以便直接调度所述目标机器人或者通过所述前台电话机调度客房服务人员完成所述服务指令的内容；

其中，所述服务指令中包含服务内容和调度信息，所述综合接入设备包括IAD设备。

8.一种酒店客房服务判断装置，其特征在于，包括：

采集模块，被配置为利用温度传感器和环境光照传感器采集目标客房的环境信息，并确定所述目标客房内入住的用户，从云平台数据库中获取所述用户对应的历史消费信息和历史入住信息，基于所述历史消费信息和历史入住信息生成所述用户的入住偏好信息；

提取模块，被配置为从所述云平台数据库中提取所述目标客房对应的客房状态信息，其中，所述客房状态信息包括房型信息、入住信息、清洁信息以及机器人为所述目标客房提供的历史服务信息；

识别模块，被配置为根据所述目标客房内的客房电话机的电话呼入和电话呼出，利用所述客房电话机采集所述用户的通话语音，并对所述通话语音进行语音识别得到通话内容，利用预先配置的文本意图识别算法，对所述通话内容执行通话意图识别操作，得到通话意图信息；

预测模块，被配置为对所述环境信息、所述入住偏好信息、所述客房状态信息以及所述通话意图信息进行整理，并根据整理后的信息生成数据集，将所述数据集作为客房服务分类模型的输入，以利用所述客房服务分类模型对所述目标客房所需要的客房服务进行预测；

发送模块，被配置为基于所述客房服务分类模型输出的客房服务类别，确定所述客房服务类别对应的客房服务信息，并根据所述客房服务信息生成服务指令，将所述服务指令通过语音交换系统内的综合接入设备发送至前台电话机或者酒店内的目标机器人。

9.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述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如权利要求1至7中任一项所述的方法。

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