[发明专利]通过文本倾向性分析鉴别客户服务质量的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及信息检索领域和客户服务领域，尤其涉及一种通过文本倾向性分析鉴别客户服务质量的方法和装置。

背景技术

文本倾向性分析已广泛应用于网络技术中，通过文本倾向性分析，可以鉴别互联网用户对某产品、事件或政策等是持褒义或贬义的观点。

而在现有的主流客户服务系统中，并没有对客户所提出的问题和客户服务人员所回答的答案进行文本倾向性分析，当然，更不会列出倾向性值为极贬或者极褒的问题及其答案，也自然不能列出倾向性值为极贬或者极褒的经分类后的热点问题及其答案。因此，客户服务质量的监管人员在搜索当前的问题及其答案时，无法获得按照倾向性值排序或者按照倾向性值为极贬或者极褒排序的搜索结果。

由于无法获得按照倾向性值排序的搜索结果，客户服务质量的监管人员也就不能获得客户服务人员的服务质量的实时反馈，从而无法实时搜索出对产品或服务不满意的客户，或者搜索得知产品或服务的瑕疵。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种通过文本倾向性分析鉴别客户服务质量的方法和装置，获得客户服务的每个问题和每个答案的倾向性值，也可以获得倾向性值为极贬和极褒的问题和答案。通过对问题和/或答案倾向性值的排序，一方面，实时找出服务质量差的客服人员、找出不满意的客户、找出差的产品或服务，以便下一步对这些不利情况进行改进；另一方面，实时找出服务质量好的客服人员、找出满意的客户、找出好的产品或服务，以便下一步统一员工服务规范、客户满意度准则、产品或服务规范中的典范做法，从而最终提高客户服务的满意度。

为实现上述目的，本发明提供了一种通过文本倾向性分析鉴别客户服务质量的方法，包括以下步骤：A)、获取客户服务的若干问题和所述若干问题的若干答案，并存储至客户服务数据库；B)、对所述若干问题和所述若干答案进行实时索引，并将索引表存储至索引数据库；C)、对所述若干问题和所述若干答案进行文本倾向性分析，获得所述若干问题和所述若干答案的倾向性值；D)、输入搜索项，搜索结果按所述倾向性值排序。

进一步地，所述步骤D)前还包括步骤D’)、对所述若干问题和所述若干答案进行分类，所述步骤D)的所述搜索结果为经分类后的按所述倾向性值排序的问题和/或答案。

进一步地，所述步骤D)前还包括步骤D”)、对所述若干问题和所述若干答案进行热点分析，所述步骤D)的所述搜索结果为属于热点的按所述倾向性值排序的问题和/或答案。

进一步地，所述步骤C)进一步包括以下步骤：

C1)、对每个所述若干问题和所述若干答案作分句处理；

C2)、根据客观指示词词典和客观句判断算法，区分出所述若干问题和所述若干答案中的客观表达句，并过滤去除所述客观表达句；

C3)、根据分词词典和分词算法，为所述若干问题和所述若干答案中剩余的主观表达句作词语切分；

C4)、根据褒贬极性词词典、程度词词典、否定词词典、词汇搭配词典、句式判断、段落结构，为每个所述若干问题和每个所述若干答案设定倾向性值。

进一步地，所述步骤D)进一步包括以下步骤：

D1)、选择查询类型，所述查询类型为关键字、问题、客户名字、客户标识号、客户服务人员名字或客户服务人员标识号；

D2)、如果查询类型是关键字，搜索所述若干问题和所述若干答案的索引，获得包含有所述关键字的问题和/或答案；如果查询类型是问题，先对所述问题作词语切分，再去搜索所述若干问题和所述若干答案的索引，返回相关的问题的集合，将输入的问题与所述集合中的问题作相似性对比，返回相似度高于预设阈值的问题；如果查询类型是客户名字或客户标识号，返回客户询问过的问题和/或所述问题的答案；如果查询类型是是客户服务人员名字或客户服务人员标识号，返回客户服务人员回答过的问题和/或所述问题的答案。

为实现上述目的，本发明还提供了另一种通过文本倾向性分析鉴别客户服务质量的方法，包括以下步骤：

A)、获取客户服务的若干问题和所述若干问题的若干答案，并存储至客户服务数据库；

B)、对所述若干问题和所述若干答案进行实时索引，并将索引表存储至索引数据库；

C)、对所述若干问题和所述若干答案进行文本倾向性分析，获得所述若干问题和所述若干答案的倾向性值；

D)、根据预设的极贬阈值和极褒阈值，获得倾向性值为极贬和极褒的问题和/或答案；

E)、输入搜索项，搜索结果按极贬的倾向性值和/或极褒的倾向性值排序。