申请/专利权人：青岛海尔乐信云科技有限公司

申请日：2021-04-06

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN113220849B

主分类号：G06F16/332

分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/338;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q30/016

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.01.12#著录事项变更;2021.12.03#实质审查的生效;2021.08.06#公开

摘要：一种客服人员情绪疏导方案查找方法，所述方法包括步骤：获取不同情绪原始脉搏数据；对所述原始脉搏数据进行处理并得到原始频谱数据；根据所述原始频谱数据构建疏导方案知识库；对所述原始频谱数据进行增强处理并得到脉搏训练数据；对所述脉搏训练数据进行编码并输入bert神经网络变换器中训练得到情感分析模型；获取客服人员的原始客服脉搏数据；对所述原始客服脉搏数据进行处理并得到原始客服频谱数据；将所述原始客服频谱数据输入所述bert神经网络变换器中抽取特征；将所述特征输入所述情感分析模型中预测所述客服人员的情绪标签类别；根据所述情绪标签类别在所述疏导方案知识库中查找对应的疏导方案。本申请使用方便，工作效率高。

主权项：1.一种客服人员情绪疏导方案查找方法，其特征在于，所述方法包括步骤：获取不同情绪原始脉搏数据；对所述原始脉搏数据进行处理并得到原始频谱数据；根据所述原始频谱数据构建疏导方案知识库；对所述原始频谱数据进行增强处理并得到脉搏训练数据；对所述脉搏训练数据进行编码并输入bert神经网络变换器中训练得到情感分析模型；获取客服人员的原始客服脉搏数据；对所述原始客服脉搏数据进行处理并得到原始客服频谱数据；将所述原始客服频谱数据输入所述bert神经网络变换器中抽取特征；将所述特征输入所述情感分析模型中预测所述客服人员的情绪标签类别；根据所述情绪标签类别在所述疏导方案知识库中查找对应的疏导方案；所述获取不同情绪原始脉搏数据包括步骤：采样第一情绪原始脉搏数据；采样第二情绪原始脉搏数据；采样第三情绪原始脉搏数据；对所述第一情绪原始脉搏数据设置第一情绪标签；对所述第二情绪原始脉搏数据设置第二情绪标签；对所述第三情绪原始脉搏数据设置第三情绪标签；所述对所述原始频谱数据进行增强处理并得到脉搏训练数据包括步骤：获取第一情绪原始频谱数据、第二情绪原始频谱数据和第三情绪原始频谱数据；根据所述第一情绪原始频谱数据生成第一情绪增强频谱数据；根据所述第二情绪原始频谱数据生成第二情绪增强频谱数据；根据所述第三情绪原始频谱数据生成第三情绪增强频谱数据；汇总所述第一情绪增强频谱数据、所述第二情绪增强频谱数据和所述第三情绪增强频谱数据并得到所述脉搏训练数据；所述对所述原始频谱数据进行增强处理并得到脉搏训练数据还包括步骤：查找第一情绪、第二情绪和第三情绪的同义词和同义句；根据各同义词和同义句分别生成第一同义情绪增强频谱数据；根据各同义词和同义句分别生成第二同义情绪增强频谱数据；根据各同义词和同义句分别生成第三同义情绪增强频谱数据；将所述第一同义情绪增强频谱数据、所述第二同义情绪增强频谱数据和所述第三同义情绪增强频谱数据分别依次与所述第一情绪增强频谱数据、所述第二情绪增强频谱数据和所述第三情绪增强频谱数据合并；对所述脉搏训练数据进行编码并输入bert神经网络变换器中训练得到情感分析模型；步骤5.1：每通电话的频谱数据中，每个峰值进行480维的字向量编码,得到最初的向量表征shape为[1,480]；步骤5.2：将每通电话频谱数据通过查峰值字向量表得到当前频谱数据每个峰值的字向量，所有峰值字向量组合为一个矩阵得到[128,480]；步骤5.3：128个字每个字向量都进行3次相同的线性变化得到QKV三个完全相同的字向量；步骤5.4：一组QK可以提取一组每个词的重要度特征表达，多组QK提取多组特征，通过做8组所述步骤5.3的操作，得到8个[128,128]的关系特征矩阵，即得到矩阵[8,128,128]；步骤5.5：将所述5.4步骤得到的8组矩阵，每组中每个字与128个字的重要度系数分别用Softmax函数进行转换，得到8组每个字与128个字的概率系数，即系数矩阵[8,128，128]；步骤5.6：做一层残差连接，将步骤5.5跟原始的128个字的特征矩阵[128,480]做add操作得到最终经过transformer之后的特征集；步骤5.7：将5.6得到的残差特征进一步做layerNorm操作。

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