CN114996456A - 培训课程创建方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

培训课程创建方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114996456A
CN114996456A CN202210693120.9A CN202210693120A CN114996456A CN 114996456 A CN114996456 A CN 114996456A CN 202210693120 A CN202210693120 A CN 202210693120A CN 114996456 A CN114996456 A CN 114996456A
Authority
CN
China
Prior art keywords
event
text
training course
event type
sequencing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210693120.9A
Other languages
English (en)
Inventor
阳捷
姚潇强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ping An Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202210693120.9A priority Critical patent/CN114996456A/zh
Publication of CN114996456A publication Critical patent/CN114996456A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35—Clustering; Classification
    • G06F16/353—Clustering; Classification into predefined classes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3344—Query execution using natural language analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/3331—Query processing
    • G06F16/334—Query execution
    • G06F16/3346—Query execution using probabilistic model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/338—Presentation of query results
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/20—Natural language analysis
    • G06F40/279—Recognition of textual entities
    • G06F40/289—Phrasal analysis, e.g. finite state techniques or chunking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G06Q50/205—Education administration or guidance
    • G06Q50/2057—Career enhancement or continuing education service

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Machine Translation (AREA)

Abstract

本发明涉及大数据领域，揭露了一种培训课程创建方法，包括：获取代理人与客户的对话记录文本，并将所述对话记录文本拆分为多个事件类别文本；确定所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序；计算所述事件类别文本的排序顺序在对话记录文本中的排序概率以及所述事件类别文本的事件成功率；根据所述排序概率及事件成功率生成培训课程目录；基于所述培训课程目录查找对应的话术资源，并根据所述培训课程目录及话术资源创建培训课程。本发明还提出一种培训课程创建装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高培训课程的培训效果。

Description

培训课程创建方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种培训课程创建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
企业大多需要代理人进行产品的推广，为了保证产品推广的成功率，需要对代理人进行相关产品推广的培训，但目前很多对于代理人的培训大都是讲师授课，而讲师本身可能是非代理人出身，授课的内容往往是大而空的理论知识，缺乏实战型的课程内容，学习的代理人即使掌握了课程知识也很难理解并运用到实际的产品推广中，对代理人业务能力的提升效果甚微，亟需更贴合实际的培训课程以提高代理人的实际产品推广能力。
发明内容
本发明提供一种培训课程创建方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决培训课程的效果差的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种培训课程创建方法，包括：
获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；
根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
可选地，所述根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本，包括：
对所述对话记录文本集中的每个对话记录文本进行分词处理，得到文本分词；
根据预设的事件类别关键词对所述文本分词进行分词归类，得到多个事件类别文本。
可选地，所述根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序，包括：
在所述对话记录文本中查找每个所述事件类别文本对应的关键词；
根据所述关键词在所述对话记录文本中的顺序确定每个所述事件类别文本的排序顺序。
可选地，所述统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，包括：
获取每个所述对话记录文本的事件排序，得到所述对话记录文本集中所有事件排序；
逐个选取其中一个事件排序作为目标排序，计算所述目标排序占所述所有事件排序的比值，得到所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率。
可选地，所述根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录，包括：
根据所述排序概率对所述事件类别文本进行事件关系抽取生成事件对；
根据每个所述事件类别文本的事件成功率计算所述事件对中每个事件类别文本的转移概率；
基于所述每个事件类别文本的转移概率确定所述事件类别文本之间的关联关系，根据所述关联关系确定所述培训课程目录。
可选地，所述根据每个所述事件类别文本的事件成功率计算所述事件对中每个事件类别文本的转移概率，包括：
根据所述事件对中每个事件类别文本的事件成功率计算所述事件对的联合概率；
计算所述联合概率与所述事件对中每个事件类别文本的事件成功率之间的比值，得到所述事件对中每个事件类别文本的转移概率。
可选地，所述根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程，包括:
根据所述培训课程目录生成培训课程模板；
向所述培训课程模板中添加所述培训课程目录对应的话术资源，得到所述培训课程。
为了解决上述问题，本发明还提供一种培训课程创建装置，所述装置包括：
事件类别文本划分模块，获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
排序顺序确定模块，根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
排序概率及事件成功率计算模块，统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；
培训课程目录生成模块，根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
培训课程创建模块，查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的培训课程创建方法。
为了解决上述问题，本发明还提供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至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的培训课程创建方法。
本发明实施例通过获取代理人的对话记录文本，并将对话记录文本拆分为多个事件类别文本，使得培训课程更接近实际；确定每个事件类别文本在对话记录文本排序顺序；计算每个事件类别文本的排序顺序在对话记录文本中的排序概率以及事件类别文本的事件成功率，确定对话顺序对事件成功率的影响，以提高培训课程的培训效果；根据排序概率及每个事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录，使得课程目录更贴近实际同时有着较高的产品推广成功率；基于培训课程目录查找对应的话术资源，根据所述课程目录及对应的话术资源创建所述培训课程，以实现更贴近高推广成功率的培训课程，进而提高培训课程的培训效果。因此本发明提出的培训课程创建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决培训课程培训效果较差的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的培训课程创建方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的生成培训课程目录的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的培训课程创建装置的功能模块图；
图4为本发明一实施例提供的实现所述培训课程创建方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种培训课程创建方法。所述培训课程创建方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述培训课程创建方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的培训课程创建方法的流程示意图。在本实施例中，所述培训课程创建方法包括：
S1、获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别文本关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
本发明实施例中，所述满足预设条件的对话记录文本集可以为产品推广成交率达到预设成功率阈值的代理人与客户之间的对话记录文本，包括代理人进行产品推广时产品推广成功时的成功对话记录文本以及产品推广失败时的失败对话记录文本。
本发明实施例中，每个代理人与客户进行产品推广时会使用不同的事件类别与客户进行交流，例如：开场白事件，产品介绍事件以及问题解答事件等事件类别，每个事件类别又包含着不同的话术，对应着不同的事件类别文本，上述的事件类别文本都是为了提高产品的推广成功率。
详细地，所述根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本，包括：
对所述对话记录文本进行分词处理，得到多个文本分词；
根据预设的事件类别文本关键词对所述多个文本分词进行分词归类，得到多个事件类别文本。
本发明实施例中，可以预先根据不同的事件类别文本提取多个事件类别关键词，例如，开场白事件类别文本中的关键词可以包括您好、请问、我是等，通过所述事件类别关键词将所述对话记录文本划分为多个事件类别文本，进一步地对推广成交率较高的代理人的对话记录进行细分，以更好的获取代理人与客户沟通的技巧。
S2、根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
本发明实施例中，相同的事件类别文本在不同对话记录文本中出现的顺序可能不同，例如事件类别文本A、事件类别文本B、事件类别文本C，在对话记录文本中1中的事件排序为A-B-C，在对话记录文本2中的事件排序为A-C-B，对话记录文本3中的事件排序为B-A-C，每个所述事件排序在具体的对话记录文本中的排序顺序不同，得到的产品推广结果也不同。
详细地，所述根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序，包括：
在所述对话记录文本中查找每个所述事件类别文本对应的关键词；
根据所述关键词在所述对话记录文本中的顺序确定每个所述事件类别文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序。
本发明实施例中，通过每个所述事件类别文本的排序顺序能够判断代理人每次进行产品推荐时的基本话术，有利于后续培训课程的建立。
S3、统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；；
本发明实施例中，所述排序概率为每个所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的比值，所述每个所述事件类别文本的事件成功率是成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值。
详细地，所述统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，包括：
获取每个所述对话记录文本的事件排序，得到所述对话记录文本集中所有事件排序；
逐个选取其中一个事件排序作为目标排序，计算所述目标排序占所述所有事件排序的比值，得到所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率。
例如，事件排序1在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率占30％，事件排序2的概率为50％，事件排序3的概率为20％，
本发明实施例中，通过计算每个所述事件排序在所述对话记录文本中的排序概率以及每个所述事件类别文本的事件成功率，能够判断在与客户进行产品推荐时，怎么合理的安排对话的顺序以及什么样的事件类别文本会提高产品推广的成功率，有利于提高后续培训课程的培训效果。
S4、根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
本发明实施例中，所述培训课程目录是将培训课程划分为多个模块序列，不同的课程目录模块对应不同的培训内容。
详细地，参阅图2所示，所述根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录，包括：
S21、根据所述排序概率对所述事件类别文本进行事件关系抽取，生成事件对；
S22、根据每个所述事件类别文本的事件成功率计算所述事件对中每个事件类别文本的转移概率；
S23、基于所述每个事件类别文本的转移概率确定所述事件类别文本之间的关联关系，根据所述关联关系确定所述培训课程目录。
进一步地，所述根据每个所述事件类别文本的事件成功率计算所述事件对中每个事件类别文本的转移概率，包括：
根据所述事件对中每个事件类别文本的事件成功率计算所述事件对的联合概率；
计算所述联合概率与所述事件对中每个事件类别文本的事件成功率之间的比值，得到所述事件对中每个事件类别文本的转移概率。
本发明实施例中，所述事件对是事件类别文本中排序顺序最接近的两个事件类别，例如，所述事件类别A-事件类别文本B的事件排序为90％，则事件类别A与事件类别文本B可作为事件对，所述转移概率为计算所述事件类别文本可能会存在的关联关系，例如，“事件对1”中的包括事件类别文本A与事件类别文本B，“事件对2”包括事件类别文本A与事件类别文本C,事件类别文本A与事件类别文本B的转移概率为90％，与事件类别文本C的转移概率为70％，则事件类别文本A与事件类别文本B在课程目录中相关联，但事件类别文本B与事件类别文本C相关联，则所述培训课程目录可以是以事件类别文本A-事件类别文本B-事件类别文本C的对应的事件类别序列构建。
本发明实施例中，所述联合概率为事件对中事件类别文本同时为成功事件的概率，例如，事件对中包括事件类别文本a与事件类别文本b，事件类别文本a的事件成功率为50％，事件类别文本b的事件成功率为60％，则所述事件对的联合概率为事件类别文本a与事件类别文本b的事件成功率相乘，得到所述事件对的联合概率为30％；进一步地通过事件成功率计算得到所述事件类别文本的转移概率，使得课程目录的目录结构的有利于提高产品推广成功率。
S5、查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
本发明实施例中，所述话术资源是推广成功率较高的代理人的推广话术，推广话术可以是代理人与客户的沟通技巧，对应的话术模板等资源。
详细地，本发明实施例中，可以在预构建的话术代理人话术资源库中获取培训课程目录对应的话术资源，其中，所述代理人话术资源库中不同标签的话术资源对应着不同的培训课程目录。
详细地，所述根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程，包括:
根据所述培训课程目录生成培训课程模板；
向所述培训课程模板中添加所述培训课程目录对应的话术资源，得到所述培训课程。
本发明实施例中，所述培训课程模板中包括培训课程所需的课程信息，包括：培训课程的知识点、课程章节信息等，将对应的话术资源添加至课程模板中，得到完整的可对代理人进行培训的课程。
本发明实施例中，通过查找培训课程对应的话术资源创建培训课程，使得培训课程中的课程资源更贴近实际的产品推广，同时话术资源是推广成功率较高的代理人的推广话术，能提高接受所述培训课程的代理人的产品推广能力。
本发明实施例通过获取代理人的对话记录文本，并将对话记录文本拆分为多个事件类别文本，使得培训课程更接近实际；确定每个事件类别文本在对话记录文本排序顺序；计算每个事件类别文本的排序顺序在对话记录文本中的排序概率以及事件类别文本的事件成功率，确定对话顺序对事件成功率的影响，以提高培训课程的培训效果；根据排序概率及每个事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录，使得课程目录更贴近实际同时有着较高的产品推广成功率；基于培训课程目录查找对应的话术资源，根据所述课程目录及对应的话术资源创建所述培训课程，以实现更贴近高推广成功率的培训课程，进而提高培训课程的培训效果。因此本发明提出的培训课程创建方法，可以解决培训课程培训效果较差的问题。
如图3所示，是本发明一实施例提供的培训课程创建装置的功能模块图。
本发明所述培训课程创建装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述培训课程创建装置100可以包括事件类别文本划分模块101、排序顺序确定模块102、排序概率及事件成功率计算模块103、培训课程目录生成模块104及培训课程创建模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述事件类别文本划分模块101，用于获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
所述排序顺序确定模块102，用于根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
所述排序概率及事件成功率计算模块103，用于统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；
所述培训课程目录生成模块104，用于根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
所述培训课程创建模块105，用于查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
详细地，本发明实施例中所述培训课程创建装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1至图2中所述的培训课程创建方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图4所示，是本发明一实施例提供的实现培训课程创建方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如培训课程创建程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行培训课程创建程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如培训课程创建程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图中仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图中示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的培训课程创建程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；
根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1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。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述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(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；
根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种培训课程创建方法，其特征在于，所述方法包括：
获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；
根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
2.如权利要求1所述的培训课程创建方法，其特征在于，所述根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本，包括：
对所述对话记录文本集中的每个对话记录文本进行分词处理，得到文本分词；
根据预设的事件类别关键词对所述文本分词进行分词归类，得到多个事件类别文本。
3.如权利要求1所述的培训课程创建方法，其特征在于，所述根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序，包括：
在所述对话记录文本中查找每个所述事件类别文本对应的关键词；
根据所述关键词在所述对话记录文本中的顺序确定每个所述事件类别文本的排序顺序。
4.如权利要求1所述的培训课程创建方法，其特征在于，所述统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，包括：
获取每个所述对话记录文本的事件排序，得到所述对话记录文本集中所有事件排序；
逐个选取其中一个事件排序作为目标排序，计算所述目标排序占所述所有事件排序的比值，得到所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率。
5.如权利要求1所述的培训课程创建方法，其特征在于，所述根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录，包括：
根据所述排序概率对所述事件类别文本进行事件关系抽取生成事件对；
根据每个所述事件类别文本的事件成功率计算所述事件对中每个事件类别文本的转移概率；
基于所述每个事件类别文本的转移概率确定所述事件类别文本之间的关联关系，根据所述关联关系确定所述培训课程目录。
6.如权利要求5所述的培训课程创建方法，其特征在于，所述根据每个所述事件类别文本的事件成功率计算所述事件对中每个事件类别文本的转移概率，包括：
根据所述事件对中每个事件类别文本的事件成功率计算所述事件对的联合概率；
计算所述联合概率与所述事件对中每个事件类别文本的事件成功率之间的比值，得到所述事件对中每个事件类别文本的转移概率。
7.如权利要求1至6中任意一项所述的培训课程创建方法，其特征在于，所述根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程，包括:
根据所述培训课程目录生成培训课程模板；
向所述培训课程模板中添加所述培训课程目录对应的话术资源，得到所述培训课程。
8.一种培训课程创建装置，其特征在于，所述装置包括：
事件类别文本划分模块，用于获取满足预设条件的代理人与客户的对话记录文本集，其中，所述对话记录文本集中包括成功对话记录文本及失败对话记录文本，根据预设的事件类别关键词将所述对话记录文本集中的每个对话记录文本拆分为多个事件类别文本；
排序顺序确定模块，用于根据每个所述事件类别文本在所述对话记录文本的排序顺序，得到每个所述对话记录文本的事件排序；
排序概率及事件成功率计算模块，统计所述事件排序在所述对话记录文本集中所有事件排序的排序概率，以及计算所述成功对话记录文本中每个所述事件类别文本占所有事件类别文本的比值，得到每个所述事件类别文本的事件成功率；；
培训课程目录生成模块，用于根据所述排序概率及每个所述事件类别文本的事件成功率生成培训课程目录；
培训课程创建模块，用于查找所述培训课程目录对应的话术资源，根据所述培训课程目录及所述培训课程目录对应的话术资源创建培训课程。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任意一项所述的培训课程创建方法。
10.一种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中任意一项所述的培训课程创建方法。
CN202210693120.9A 2022-06-17 2022-06-17 培训课程创建方法、装置、设备及存储介质 Pending CN114996456A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210693120.9A CN114996456A (zh) 2022-06-17 2022-06-17 培训课程创建方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210693120.9A CN114996456A (zh) 2022-06-17 2022-06-17 培训课程创建方法、装置、设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114996456A true CN114996456A (zh) 2022-09-02

Family

ID=83035566

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210693120.9A Pending CN114996456A (zh) 2022-06-17 2022-06-17 培训课程创建方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114996456A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115002200A (zh) 基于用户画像的消息推送方法、装置、设备及存储介质
CN112288337B (zh) 行为推荐方法、装置、设备及介质
CN114461777A (zh) 智能问答方法、装置、设备及存储介质
CN114722281A (zh) 基于用户画像及用户选课行为的培训课程配置方法、装置
CN114185776A (zh) 应用程序的大数据埋点方法、装置、设备及介质
CN114003704A (zh) 指定标签客群的创建方法、装置、电子设备及存储介质
CN112101191A (zh) 基于边框注意力网络的表情识别方法、装置、设备及介质
CN114816371B (zh) 消息处理方法、装置、设备及介质
CN115346095A (zh) 视觉问答方法、装置、设备及存储介质
CN114996456A (zh) 培训课程创建方法、装置、设备及存储介质
CN114862141A (zh) 基于画像关联性的课程推荐方法、装置、设备及存储介质
CN115238179A (zh) 项目推送方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN114862140A (zh) 基于行为分析的潜力评估方法、装置、设备及存储介质
CN114722280A (zh) 基于用户画像的课程推荐方法、装置、设备及存储介质
CN114548114A (zh) 文本情绪识别方法、装置、设备及存储介质
CN114742423B (zh) 一种随机分组方法、装置、设备及介质
CN115204158B (zh) 数据隔离应用方法、装置、电子设备及存储介质
CN116739611B (zh) 客户信息跟踪管理方法、装置、设备及介质
CN113051475B (zh) 内容推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN114723488B (zh) 课程推荐方法、装置、电子设备及存储介质
CN113723611A (zh) 基于因果推断的业务因子生成方法、装置、设备及介质
CN113887198A (zh) 基于主题预测的项目拆分方法、装置、设备及存储介质
CN114781833A (zh) 基于业务人员的能力测评方法、装置、设备及存储介质
CN114911464A (zh) 基于领域驱动的代码生成方法、装置、设备及存储介质
CN113887941A (zh) 业务流程生成方法、装置、电子设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination