[发明专利]用于确定向网络用户进行服务评价请求的方法、装置和计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了用于确定向网络用户进行服务评价请求的方法和装置。所述方法包括：从所述网络用户接收至少一个评论消息，所述评论消息指示所述网络用户在用户端输入的文本；将所述至少一个评论消息中的每一个中包括的文本分割成至少一个特征；将所述至少一个特征中的每一个与参考特征列表中的参考特征进行匹配，所述参考特征列表中的每个参考特征具有权重值；针对存在匹配的特征，根据与其匹配的参考特征的权重值确定该特征的权重值；基于所有存在匹配的特征的权重值，确定所述网络用户的评价值；以及在所述评价值大于阈值的情况下，确定向所述网络用户提出服务评价请求。

技术领域

本发明涉及互联网领域，具体地涉及一种用于确定向网络用户进行服务评价请求的方法和装置。

背景技术

在互联网领域，尤其是电商产品中，人机对话广泛地用于网络用户查询、投诉和售后等方面。在人机对话过程中，“机器人”(比如京东机器人JIMI)能否切实帮助用户解决实际问题，是否能够向用户提供令其满意的服务，是衡量“机器人”系统是否完善的重要指标。判断该指标是否达成的一大依据是用户在人机对话后的反馈，这同时也是对“机器人”系统进行改进的重要资源。因此，对用户所反馈的评价进行收集是非常重要的。

在现有系统中，邀请用户评价(简称“邀评”)是一种比较常用的方式。在传统的人工客服体系中，接线员可以自行判断是否已经解决了用户的问题。此外，接线员还能凭感觉判断用户是否对自己的服务感到满意(与问题是否解决并非完全相关)。当判断用户满意的情况下，接线员会触发系统进行邀评，从而保证收集到的好评率比较高。但在人机对话系统中，只能由“机器人”通过会话内容判断中是否应该弹出邀评提示以及何时弹出邀评提示，这在技术上很有挑战性。

现有的人机对话中的邀评方式，基本是根据用户在回答中输入的文字是否包含关键词来判断的。比如，用户输入了“谢谢”、“非常感谢”这类关键词，可以理解为用户的问题已经得到了解决，用户表示感谢。此时弹出的邀评提示，获得用户好评的概率相对较高。又如，用户的问题中多次提到“您好”、“请”等关键词，可以认为用户比较有礼貌，向这类用户进行邀评获得好评的概率也比较高。在这种方式中，可以根据经验设置关键词库，并针对用户的每此输入进行关键词匹配。一旦用户的输入命中关键词，则弹出邀评提示。

此外，现有技术中还存在一些基于统计的方法，其实现流程是：

1.获取一段时间内的所有给过好评的用户聊天日志；

2.依次将用户聊天的每一句话做切词处理(常用的切词方法包括n-gram切词方法)，从而将句子转化为词的形式；

3.生成汇总词列表，记录每个词出现的次数，并取其中高频词，加入到关键词库。

综上所述，目前业界比较常用的使用关键词库的判断方法，词库的建设可以基于个人经验，也可以基于统计。最终，用户的问题一旦命中关键词，则弹出邀评提示，以此保证收集到较高的好评率。

基于关键词的方法，只能解决非常特殊的情况，如果用户的问题中没有包含词库中的关键词，那这种方法就很难判断出机器人是否解决了用户的问题，也不知道用户的评价倾向。此外，通过观察历史人机对话日志信息得知，大部分给出好评的用户，并没有使用这些非常有限的标示。因此，仅仅根据一些关键词去做出邀评判断，是有一定局限性的。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出了一种用于确定向网络用户进行服务评价请求的方法和装置。