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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于商品知识图谱的电商客服对话用户满意度预测方法，包括：商品知识推理模块用于将对话中涉及的商品映射到知识图谱中的多个实体上，同时选择出与该商品最相关的各类关系，通过知识推理模型进行尾实体预测，然后将得到的尾实体与对话中的词语进行语义相似度匹配，文本挖掘模块则通过使用预训练语言模型进行对话回合内、回合间语义编码表征，该模型既能够关注到回合内的关键信息，又能够将多个回合之间的历史信息进行整合；知识增强模块通过使用注意力机制将对话商品信息、关键词信息和文本表征进行多角度融合，从不同的侧面进行建模用户的最终满意度，为平台方增进用户粘性、提升客服服务质量提供有效参考依据。
主权项：1.基于商品知识图谱的电商平台客服对话用户满意度预测系统，其特征在于：所述预测系统包括商品推理模块、文本挖掘模块以及知识增强模块，所述商品推理模块：接收客服对话中的商品信息作为输入，将其映射到知识图谱的多个实体上作为推理头实体，并选择与其最为相关的关系作为推理使用的关系，根据头实体与关系进行与该商品相关的尾实体的推理，并基于得到的尾实体进行文本关键词提取，得到对话中商品相关的关键词；所述文本挖掘模块：接受对话文本信息，并使用预训练编码器进行文本的回合内、回合间编码，最终得到文本的语义表征向量；所述知识增强模块：基于文本编码、商品信息与关键词，使用多头注意力机制进行三种注意力计算，从而从不同角度对文本中影响用户满意度的关键信息进行挖掘，更好地预测用户的满意度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于商品知识图谱的电商平台客服对话用户满意度预测系统和预测方法
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