[发明专利]一种基于客服机器人中情感安抚的人机交互方法及系统

权利要求书

1.一种基于客服机器人中情感安抚的人机交互方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

(1)构建情感分类模型；

(2)对情感安抚的级别分类；

(3)构建情感安抚模型；

(4)对情感标注数据和情感安抚模型进行训练。

2.如权利要求1所述的人机交互方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述情感分类模型根据人工标注数据采用机器学习算法训练获得；所述情感分类模型包括情感状态，所述情感状态包括五级分类，即满意、一般、微词、不满和愤怒。

3.如权利要求1所述的人机交互方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述情感安抚包括轻度语言安抚、重度语言安抚和语言与价值赠送安抚三类；所述轻度语言安抚和重度语言安抚采用语言安抚来安慰用户；所述语言与价值赠送安抚根据企业运营策略，在运用语言安抚的同时，向用户赠送有价值的物质产品。

4.如权利要求3所述的人机交互方法，其特征在于，所述轻度语言安抚、重度语言安抚和语言与价值赠送安抚均由情感安抚模型控制，所述轻度语言安抚针对有微词情感状态的客户进行安抚，所述重度语言安抚针对有不满情感状态的客户进行安抚，所述语言与价值赠送安抚针对有愤怒情感状态的客户进行安抚。

5.如权利要求4所述的人机交互方法，其特征在于，所述步骤(3)中，情感安抚模型由企业用户策略和语言安抚模型组成；企业用户策略根据企业应用场景制定；语言安抚模型通过提取人工客服日志获取数据，训练情感安抚语言获得。

6.如权利要求5所述的人机交互方法，其特征在于，生成所述语言安抚模型包括下述步骤：

(1)提取人工客服日志获取数据；

(2)提取用户提问和情感分类模型的人工标注数据；

(3)根据人工客服日志数据和人工标注数据通过序列到序列的机器算法训练得到语言安抚模型。

7.如权利要求6所述的人机交互方法，其特征在于，所述步骤2)中，人工客服日志数据由下述方式获得：①用户提问的人工标注数据与常见的问题项目与对应问题的解答知识库通过训练生成排序模型；②排序模型与人工标注数据训练得到置信度模型；③判断通过置信度模型是否是直接回答，若是，则给出排在第一位的解答方式来回答；否则，推荐排在第N位的解答问题方式；④通过排在第一位的解答方式来回答和推荐排在第N位的解答问题方式生成人工客服日志数据。

8.如权利要求6所述的人机交互方法，其特征在于，所述步骤3)中，机器算法训练得到语言安抚模型的步骤如下：

(3.1)对人工客服日志数据和人工标注数据进行数据挖掘，形成格式为<query,response>这种序列到序列的配对；

(3.2)利用分词工具，对<query,response>格式的数据进行分词，形成分词后的样本<<q_seg_1,q_seg_2,…,q_seg_m>,<r_seg_1,r_seg_2,…,r_seg_n>>；

(3.3)利用word2vec工具，以步骤(3.2)中得到的样本为输入，得到每一个词q_seg_i和r_seg_j的向量化表示(100维浮点数)，样本转化为格式<<q_vec_1,q_vec_2,…,q_vec_m>,<r_vec_1,r_vec_2,…,r_vec_n>>；

(3.4)将步骤(3.3)中得到的向量化样本，输入到序列到序列的循环神经网络RNN进行训练，算法收敛后得到所需模型。

9.如权利要求7所述的人机交互方法，其特征在于，人工客服包括即时通讯渠道的客服方式，电话客服和视频客服形式；所述电话客服采用加入电话按键行为方式实现，所述视频客服采用加入可视界面上的按钮，或通过语音识别技术和手势识别技术，得到用户交互反馈，优化客服效果。

10.一种基于客服机器人中情感安抚的人机交互系统，其特征在于，所述系统包括：

情感分类模型构建模块：用于构建情感分类模型；

分类模块：用于对情感安抚的级别分类；

情感安抚模型构建模块：用于构建情感安抚模型；

训练模块：用于对情感标注数据和情感安抚模型进行训练。