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[发明专利]用于管理应用程序配置和相关联凭证的技术-CN201780051735.9有效
发明人：保罗·L·梅利尔;提摩西·E·尼可森;艾伦·比凯尔;布莱恩·戴尔 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2017-06-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F15/16 文献下载
摘要：用于管理统一协作应用程序的应用程序配置和相关联凭证的技术包含集中式中心计算装置，所述集中式中心计算装置配置成安装基于云的应用程序的集成以及建立所述集成到统一协作应用程序的链接。为实现这一点，所述集中式中心计算装置配置成从用户接收所述集成的配置输入，将所述配置存储在所述集中式中心计算装置的输入应用程序配置数据库中，以及启用所述应用程序集成，使得可通过所述集中式中心计算装置在所述集成与所述统一协作应用程序之间建立通信信道。本文中描述了额外实施例。
用于管理应用程序配置相关凭证技术

[发明专利]用于自动化生成联系中心系统嵌入的技术-CN202180011836.X在审
发明人： F·I·怀斯;R·桑达拉姆;A·甘纳帕提拉珠 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： H04M3/523 文献下载
摘要：本发明公开了一种根据一个实施方案的用于自动化生成联系中心系统嵌入的方法，该方法包括由计算系统确定联系中心系统代理、联系中心系统代理技能和/或联系中心系统虚拟队列经历；由计算系统基于联系中心系统代理、联系中心系统代理技能和/或联系中心系统虚拟队列经历，生成矩阵表示；由计算系统并基于矩阵表示，生成联系中心系统代理标识符、联系中心系统代理技能标识符和/或联系中心系统虚拟队列标识符；由计算系统将联系中心系统代理标识符、联系中心系统代理技能标识符和/或联系中心系统虚拟队列标识符变换为联系中心系统代理嵌入、联系中心系统代理技能嵌入和/或联系中心系统虚拟队列嵌入，其中该联系中心系统代理嵌入、该联系中心系统代理技能嵌入和/或该联系中心系统虚拟队列嵌入的权重被随机初始化；并由计算系统通过应用机器学习来训练联系中心系统代理嵌入、联系中心系统代理技能嵌入和/或联系中心系统虚拟队列嵌入，以获得联系中心系统代理嵌入、联系中心系统代理技能嵌入和/或联系中心系统虚拟队列嵌入的最终权重。
用于自动化生成联系中心系统嵌入技术

[发明专利]音频交互中的情绪检测-CN202080083901.5在审
发明人： A·法扎科夫;L·海金;Y·康尼格;A·马扎 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种方法，该方法包括：接收包括语音信号的多个音频片段，其中音频片段表示多个言语交互；接收与在音频片段中的每个音频片段中表达的情绪状态相关联的标签；基于指定的帧持续时间，将音频片段中的每个音频片段划分成多个帧；从帧中的每个帧提取多个声学特征；相对于表示音频片段中的音素边界的帧序列，计算声学特征的统计数据；在训练阶段，在训练集上训练机器学习模型，该训练集包括：与音频片段相关联的统计数据，和标签；以及在推理阶段，将训练后的模型应用于包括语音信号的一个或多个目标音频片段，以检测在目标音频片段中表达的情绪状态。
音频交互中的情绪检测

[发明专利]用于对话管理的系统和方法-CN202080079378.9在审
发明人： M·奥尔;N·伯恩斯;F·I·怀斯 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种由对话管理器执行会话中的对话回合的计算机实现的方法，该计算机实现的方法包括：接收来自用户的与任务相关联的输入；将输入传递到第一任务路径上的NLU引擎；接收与任务相关联的可能意图列表，其中可能意图列表包括针对可能意图中的每个可能意图的相关联的置信度；应用对来自NLU引擎的置信度的情景感知重新评分，其中将权重应用于用户的当前活动的一个或多个任务；基于重新评分后的置信度选择意图；基于确认的意图确定意图层级结构中的新任务路径；确认所选择的意图和相关联的槽位；以及为意图层级结构中的新任务路径选择应答流程并执行该应答流程。
用于对话管理系统方法

[发明专利]用于管理联系中心系统和其用户之间的对话的系统和方法-CN202080079965.8在审
发明人： C·麦克盖恩;C·拉姆;F·I·怀斯;谷文锦;S·道尔;M·奥尔;P·布雷斯林 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明公开了存储具有流控制节点和多个子节点的根行为树。该流控制节点可确定子节点的执行序列。第一级行为树被存储和执行以完成具有相关联意图的任务。该第一级树包括该根树的子节点和定义动作的节点。在通信信道上托管联系中心和用户之间的对话，并且处理器接收来自该对话的输入并且作为响应执行该根树和作为该根树的子节点的该第一级树。在检测到输入和数据模式之间的匹配时，更改该根树或另外的树内的该执行序列。响应于该更改的序列，提供输出以引起动作。
用于管理联系中心系统用户之间对话方法

[发明专利]用于对媒体服务器实例进行负载均衡的系统和方法-CN201880070165.2有效
发明人： G·T·内瑟克特;R·M·弗朗西斯科;F·I·维斯;K·W·伍德沃德 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： H04L67/1031 文献下载
摘要：本发明提供用于对媒体服务器实例进行负载均衡的系统和方法。在实施例中，媒体被分解成多租户服务，从而允许媒体独立于基于云的协作平台上所支持的组织的数量而被调整。调整可以发生在扩展或缩减操作中。媒体服务的状态可以包括服务中、静默中、静默后、故障等。所述状态可以用于监控与实例相关联的会话，并确定在缩减操作期间终止哪些媒体实例。在实施例中，新实例可以响应于扩展操作中增加的工作负载而被添加到媒体实例的集合中。
用于媒体服务器实例进行负载均衡系统方法

[发明专利]用于语音识别模型的训练集生成-CN202080073153.2在审
发明人： A·法扎科夫;L·海金;A·马扎;Y·康尼格;S·摩西克 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种方法，该方法包括：接收输入音频文件；将经训练的语音识别算法应用于所述输入音频文件以获得与所述输入音频文件中的每个输入音频文件对应的经识别的语音；选择具有指定句法模式的一个或多个部分(“选定部分”)；过滤所述选定部分以导出经过滤的一组选定部分，其中该过滤基于以下中的一者：所述选定部分的内容、持续时间或置信度得分；针对所述过滤组中的所述选定部分中的每个选定部分创建训练音频文件；针对所述训练音频文件中的每个训练音频文件获得训练转录；以及在训练集上重新训练所述经训练的语音识别算法，该训练集具有针对所述经过滤的一组选定部分中的所述选定部分中的每个选定部分的所述训练音频文件和所述对应的训练转录。
用于语音识别模型训练生成

[发明专利]用于在技能管理平台中生成改进简档的方法和系统-CN202080070342.4在审
发明人： J·德洛 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明呈现了用于使用过去数据和一组KPI在技能管理平台中生成改进简档的系统和方法。使用基本方差公式执行方差计算，并且使用这些值生成链。链可以被定义为KPI的集合，每个KPI被加权以显示该KPI对于该代理类型的重要性。KPI可经选择以生成链，并且该链是在考虑每个KPI的归一化方差的情况下从那些KPI生成的。还可以使用所生成的链来确定代理的改进可能性。
用于技能管理平台生成改进方法系统

[发明专利]基于机器学习的交互到联络中心代理的最优路由-CN201680074593.3有效
发明人： C·麦克盖恩;B·艾拉瓦玛德汗;P·马卡戈恩;H·W·A·里斯托克;Y·康尼格;G·杜克洛;V·扎科夫;D·皮莱密斯 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2016-10-18 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： H04L67/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于将交互路由到联络中心代理的系统。更具体地，该系统适用于识别将被路由的交互，并且根据用于产生一个或多个候选代理的一个或多个限制识别代理组。该系统还适用于收集围绕候选代理的上下文数据。对候选代理中的每一个代理，该系统适用于估计通过将交互路由到代理将获得的期望值。该系统进一步适用于根据所述估计选择候选代理中的特定代理，并向路由装置发送信号以将交互路由到特定代理。
基于机器学习交互联络中心代理最优路由

[发明专利]促进机器人通信的系统和方法-CN202080058230.7在审
发明人： C·海曼;A·考夫曼;C·柯克帕特里克;K·威甘德;金贵成 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-09-11 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：一种用于将消息从客户传递到机器人的方法，该方法包括提供机器人网关，并且根据进程，将消息格式化并发送该消息。该机器人网关包括机器人模式，每个机器人模式定义用于向特定机器人发送请求的数据字段布置。该进程包括接收第一消息并由此确定第一客户、第一租户、第一机器人以及从第一客户到第一机器人的文本消息。该进程包括：提供机器人配置数据集；选择属于该第一机器人的第一机器人模式；经由将该文本消息和该机器人配置数据集中定义的该数据值映射到该数据字段布置中定义的对应数据字段来创建格式化请求；以及向该第一机器人发送该格式化请求。
促进机器人通信系统方法

[发明专利]用于提供联络中心资源的动态弹性的系统和方法-CN201810178998.2有效
发明人： V·扎科夫;P·马加戈恩;H·W·A·里斯托克 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2013-09-12 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于检测或预测的联络中心租户需求对联络中心租户资源进行动态按比例扩大或缩小的系统和方法。处理器监控和收集联络中心操作数据。该处理器响应于监控检测与联络中心操作相关的状态。该处理器根据检测到的状态为联络中心动态地调整至少一个硬件或软件资源。还可以监控特定部署的健康状况以用于随着时间推移获悉在什么条件下哪种部署是健康的。如果当前部署被确认为不健康，则该处理器会采取将该联络中心移动至健康状态的动作。
用于提供联络中心资源动态弹性系统方法

[发明专利]用于将内容添加到联系中心交互的系统和方法-CN202080040719.1在审
发明人： J·A·雷;P·鲁伊拉德;J·洛克;O·埃斯特雷拉 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-06-10 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：提供了一种用于将内容添加到联系中心交互的系统和方法。交互被路由到联系中心环境中的代理。通过嵌入式客户端应用程序的一个或多个提供方来路由该交互。提供方可以是第一方、DSL提供方或程序化提供方。该提供方触发用户界面，该用户界面向该代理显示一个或多个指定的嵌入式客户端应用程序，并且当该代理选择该应用程序中的一个应用程序时，通过内联框架异步地加载该应用程序。
用于内容添加联系中心交互系统方法

[发明专利]用于经由视听异步通道进行多媒体联系中心交互的系统和方法-CN202080035271.4在审
发明人： A·塞卡;R·戈帕尔;P·穆拉里;V·贾亚拉哈文德兰 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：提供了一种用于经由视听异步消息传递通道进行多媒体联系中心交互的系统和方法。在一个实施方案中，组织可运营网站，该网站包括信息并且用于提供与联系中心通信的入口点。通信通道可与组织的网站直接集成，该网站包括可编辑视听界面。用户可通过多种方式与可编辑界面进行交互，包括在网页上勾画和记录以在网页上创建视听异步查询的视频形式。对该交互进行分析并且将其路由到代理以进行处理。该代理然后可通过异步通道连接到用户。
用于经由视听异步通道进行多媒体联系中心交互系统方法

[发明专利]用于在交互转移中提供上下文摘要的系统和方法-CN202080032861.1在审
发明人： M·U·A·巴查;P·巴拉拉曼;A·杜赖拉吉;P·K·阿南达多斯;R·苏布兰马尼安;T·塔泽卡登;K·加内桑 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-05-02 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： H04M3/51 文献下载
摘要：本发明提出了一种系统和方法，该系统和方法用于在向第三方的交互转移中通过媒体信道提供第一方与第二方之间的交互的上下文摘要。接收将交互转移到该第三方的请求，该请求是从该交互触发的。获得该交互的文本转录。处理该文本转录以获得该上下文摘要和元数据，该上下文摘要和元数据被提供给该第三方以处理与该交互转移的该交互。该上下文摘要由上下文摘要器提供，该上下文摘要器包括定制的多个应用编程接口(API)。该多个API包括以下中的至少一项：文本摘要器API、流失预测器API、情绪分析API、下一最佳动作API和交互参考检测器API。
用于交互转移提供上下文摘要系统方法

[发明专利]用于使用神经序列模型进行客户旅程事件表示学习和结果预测的系统和方法-CN202080025736.8在审
发明人： S·内吉;M·达布罗夫斯基;A·甘纳帕提拉珠;E·穆尼奥斯;V·E·拉加文德拉;F·I·怀斯 -专利权人： 格林伊登美国控股有限责任公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于使用神经序列模型进行客户旅程事件表示学习和结果预测的系统和方法。将多个事件输入到模块中，其中每个事件具有包括事件的特性及其模态(web点击、呼叫、电子邮件、聊天等)的模式。不同模态的事件可使用不同的模式捕获，并且因此本文所述的实施方案是模式不可知的。由模块将每个事件表示为一定数量的数量的向量，其中针对每次客户访问总共生成多个向量。然后在序列学习中使用向量，以使用机器学习算法诸如递归神经网络实时预测客户旅程中的接下来的最佳动作或结果概率。
用于使用神经序列模型进行客户旅程事件表示学习结果预测系统方法

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