[发明专利]一种客服信息提供方法、电子设备及装置

说明书

本发明提供了一种客服信息提供方法、电子设备及装置，其中，所述方法包括：获取用户输入的服务需求信息；通过预先训练的模型分析所述服务需求信息，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量；根据所述目标情绪类别向量和所述目标信息特征向量，确定所述服务需求信息的目标答复文本；输出所述目标答复文本。通过根据服务需求信息，确定出用户的目标情绪类别不稳定后，例如着急、愤怒，智能客服在对用户具体的问题进行回复之前，先回复安抚的话术。从而可以使用户感受到智能客服的温度，使用户感觉不再是冷冰冰的对一个机器人说话，进而可以提高用户使用智能客服的用户体验。

技术领域

本发明涉及深度学习领域，尤其涉及一种客服信息提供方法、电子设备及装置。

背景技术

随着物流行业的快速发展，智能客服系统的需求越来越大，用户与智能客服的交流越来越多，智能客服仅能够对具体业务进行比较准确的回答。但是缺乏根据用户的话语，判断出用户情绪的能力，从而降低用户的使用体验。

发明内容

本发明的目的在于提供一种客服信息提供方法、电子设备及装置，以解决现有技术中，用户使用智能客服时，使用体验不佳的问题。

为了达到上述目的，本发明提供了一种客服信息提供方法，包括：获取用户输入的服务需求信息；通过预先训练的模型分析所述服务需求信息，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量；根据所述目标情绪类别向量和所述目标信息特征向量，确定所述服务需求信息的目标答复文本；输出所述目标答复文本。

可选的，所述通过预先训练的模型分析所述服务需求信息，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量，包括：通过预先训练的双向长短期记忆BiLSTM模型对所述服务需求信息进行分析，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量。

可选的，根据所述目标情绪类别向量和所述目标信息特征向量，确定所述服务需求信息的目标答复文本，包括：根据预先建立的信息特征向量和情绪类别向量对应的答复文本，确定所述目标信息特征向量和所述目标情绪类别向量对应的目标答复文本。

可选的，对所述模型预先训练的过程，包括：获取用户输入的样本服务需求信息；确定所述样本服务需求信息的样本词向量，并根据所述样本词向量及标识有样本情绪类别的所述样本服务需求信息，确定样本情绪类别向量；确定所述样本服务需求信息的样本信息特征向量和样本位置特征向量；根据所述样本情绪类别向量、所述样本服务需求信息、所述样本词向量、所述样本信息特征向量和所述样本位置特征向量，对所述模型进行训练。

可选的，确定所述样本服务需求信息的样本词向量，包括：将所述样本服务需求信息输入词嵌入模型，得到所述样本服务需求信息的样本词向量。

进一步的，在确定所述样本服务需求信息的样本词向量，之前，还包括：对所述样本服务需求信息进行预处理，其中，所述预处理包括以下至少一种：去重处理、去非自然语言文本处理、去特殊符号处理和分词处理。

本发明的另一实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可被所述处理器运行的程序，当所述程序被所述处理器执行时，实现如上所述的客服信息提供方法。

本发明的又一实施例提供了一种客服信息提供装置，包括：获取模块，用于获取用户输入的服务需求信息；处理模块，用于通过预先训练的模型分析所述服务需求信息，获得所述服务需求信息的目标情绪类别向量和目标信息特征向量；确定模块，用于根据所述目标情绪类别向量和所述目标信息特征向量，确定所述服务需求信息的目标答复文本；输出模块，用于输出所述目标答复文本。

本发明的再一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的客服信息提供方法。

本发明的上述技术方案至少有如下有益效果：