[发明专利]语义分析方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种语义分析方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：在通话过程中，获取用户输入的投诉语音；获取所述投诉语音对应的投诉文本；获取所述投诉文本对应的投诉标签；基于指定时间段内获取的投诉标签，建立可视化图表，所述可视化图表用于呈现所述指定时间段内获取的投诉标签的分布信息；显示所述可视化图表。本申请实施例通过将语音通话识别成文本，并对文本进行语义识别，确定文本对应的语义标签，并基于指定时间段内获取的投诉标签的分布信息，建立可视化图表并呈现，从而形成准确的分析报表，让运营分析更加有效，成本更低，并可提高投诉语音的应答效率，提升客服体验。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，更具体地，涉及一种语义分析方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能的发展，客户服务领域也逐渐引入人工智能来提升客户服务体验，其中，处理客户投诉是客户服务中最重要的事项之一。但是，目前在对投诉对话进行识别时，用户的投诉语言可能与预设的标签无法完全对应，导致无法正确识别到用户的投诉原因，进而也使得对客户投诉的处理效率较低。

发明内容

本申请实施例提出了一种语义分析方法、装置、电子设备及存储介质，能够解决上述问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种语义分析方法，应用于终端，所述方法包括：在通话过程中，获取用户输入的投诉语音；获取所述投诉语音对应的投诉文本；获取所述投诉文本对应的投诉标签；基于指定时间段内获取的投诉标签，建立可视化图表，所述可视化图表用于呈现所述指定时间段内获取的投诉标签的分布信息；显示所述可视化图表。

可选地，所述在通话过程中，获取用户输入的投诉语音，所述获取所述投诉语音对应的投诉文本，包括：在通话过程中，获取用户输入的投诉语音并传输至第一服务器，指示所述第一服务器对所述投诉语音进行语音识别得到所述投诉文本；获取所述第一服务器返回的所述投诉文本。

可选地，所述语义识别模型运行于第二服务器，所述获取所述投诉文本对应的投诉标签，包括：将所述投诉文本传输至所述第二服务器，指示所述第二服务器基于训练好的语义识别模型，对所述投诉文本进行语义识别得到所述投诉文本对应的投诉标签；获取所述第二服务器返回的所述投诉文本对应的投诉标签。

可选地，所述基于指定时间段内获取的投诉标签，建立可视化图表，包括：存储所述投诉标签至数据库；获取在指定时间段内存储于所述数据库的目标投诉标签；基于所述目标投诉标签的分布信息，建立可视化图表。

可选地，所述获取所述投诉文本对应的投诉标签之后，所述方法还包括：确定所述投诉标签对应的目标答复文本；基于所述目标答复文本生成答复语音；输出所述答复语音，以对所述投诉语音进行答复。

可选地，所述数据库存储有历史投诉记录，所述历史投诉记录包括存储的至少一个用户对应的投诉标签以及所述投诉标签对应的答复文本，所述确定所述投诉标签对应的目标答复文本，包括：基于所述历史投诉记录，确定每个用户基于所述投诉标签的投诉次数；将所述投诉次数由低到高的前指定数量个用户作为候选用户；从答复所述候选用户的答复文本中确定所述投诉标签对应的目标答复文本。

可选地，所述获取在指定时间段内存储于所述数据库的目标投诉标签，包括：确定所述投诉语音对应的用户；从所述数据库中查找在所述指定时间段内存储的所述用户对应的投诉标签，作为历史投诉标签，所述投诉标签用于确定所述用户的投诉原因；将所述历史投诉标签与所述投诉语音对应的投诉标签作为目标投诉标签。

可选地，所述获取在指定时间段内存储于所述数据库的目标投诉标签，包括：确定所述投诉语音对应的用户；从所述数据库中查找所述用户本次投诉通话对应的至少一个投诉标签，作为目标投诉标签。