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申请/专利权人：交通银行股份有限公司
摘要：本发明涉及一种智能客服语音质检评分方法、设备及存储介质，针对传统客服语音质检评分采用关键词搜索存在的两个不足，即评分规则需人工设定且不能及时根据市场变化进行完善和当客服用了近义词表达了相同意思将不会被关键词搜索到从而导致评分错误，提出了一种智能客服语音质检评分方法，能够在不同场景下根据客服坐席录音文本，智能自主归纳形成评分规则，并运用深度学习算法，自动识别客服坐席录音语句与规则语句的相似度，从而给予评分，同时，根据客服坐席的评分反馈评分细则和建议，帮助客服坐席发现问题并及时完善话术。
主权项：1.一种智能客服语音质检评分方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：将客服坐席录音转文本后导出至数据分析系统中；步骤2：于数据分析系统中设置针对客服坐席录音进行评分的规则以及标准；步骤3：基于设置的针对客服坐席录音进行评分的规则以及标准，和转文本后的客服坐席录音数据，通过计算两者间的相似度从而进行评分；步骤4：将所有的评分累加，得到总评分后输出即为该客服坐席的录音评分；其中，步骤2包括：步骤201：在开始时于数据分析系统中通过人工设定评分规则，即对应句子，即人工设定的评分规则是设定句子；步骤202：数据分析系统运行设定时间之后，将人工设定评分规则转为设置成智能自主归纳评分规则；步骤202中的智能自主归纳评分规则的设置过程则包括以下步骤：步骤2021：将步骤1中得到的转文本后的客服坐席录音数据，通过正则表达式进行数据清洗；步骤2022：针对经过数据清洗的文本通过编码算法模型进行编码；步骤2023：针对编码后的数据根据场景选择不同的回归或分类算法模型进行训练，具体的，以成交为主要目的的业务，采用分类算法，以成交不成交为标签进行模型训练；以完成客户投诉或者客户要求的业务，则采用回归算法，以满意度作为标签进行模型训练；步骤2024：训练完毕后选取对于模型权重更大的特征，这些特征在文本上表现为一句话，并通过解码算法解码得到对应完整句子；步骤2025：将该完整句子存储至评分规则中以作为智能自主归纳评分规则。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 交通银行股份有限公司 一种智能客服语音质检评分方法、设备及存储介质
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