[发明专利]一种智能客服方法及系统

说明书

本发明公开一种智能客服方法及系统，该方法包括以下步骤：建立问答数据库，其由若干条包括问题、答案的问答数据组成；建立与问答数据库相关联的问答模型，所述问答模型针对输入的问答数据形成映射关系，匹配问答数据中的问题及与之对应的答案；用户提出待解答问题，问答模型从问答数据库中找出匹配度最高的N条答案，再使用三种特征工程的方法对N条答案再进行一次相似度计算，给出对应答案推荐给用户；获取用户对推荐的答案评分，基于该评分优化调整问答模型，使得问答模型匹配出来的结果更加准确。本发明相比传统的客服更具智能性，回答更快速高效；可以不断学习调整，使得问答精确度更高，更有利于大规模使用，极大地节省了人工客服的成本。

技术领域

本发明涉及客服问答领域，特别涉及一种智能客服方法及系统。

背景技术

随着商品化的快速发展及信息化的高速推进，产品售前、售后咨询服务在企业在整个商业链中越来越重要，其提供的服务品质好坏极大地影响着消费者的决策，从而也影响着企业营收。

现有的售前、售后咨询服务，大多是借助人工来应对，然而，人工客户既有上班时间的限制，还有回答容量的限制，更为重要的是，在人力成本高昂的今天，会增加企业成本。

因而，现有技术存在问题，需要进一步改进。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种智能客服方法及系统，使得现有的客服更具智能性，极大的节约了人工客服资源。

为实现上述目的，本发明的具体技术方案如下：

一种智能客服方法，包括以下步骤：

建立问答数据库，其由若干条包括问题、答案的问答数据组成；

建立与问答数据库相关联的问答模型，所述问答模型针对输入的问答数据形成映射关系，匹配问答数据中的问题及与之对应的答案；

用户提出待解答问题，问答模型从问答数据库中找出匹配度最高的N条答案，再使用三种特征工程的方法对N条答案再进行一次相似度计算，给出对应答案推荐给用户；

获取用户对推荐的答案评分，基于该评分优化调整问答模型，使得问答模型匹配出来的结果更加准确。

作为本发明优选的方案，所述问答模型匹配后给出对应答案具体方法为：

使用TFIDF算法和Doc2Vec算法从问答数据库中找出匹配度最高的20条答案；

将匹配度最高的20条答案再进行一次相似度计算；

以相似度由高到低的排序将答案推荐给用户。

作为本发明优选的方案，将匹配度最高的20条答案再进行一次相似度计算的具体方法为：

使用三种特征工程的方法对匹配度最高的20条答案再进行一次相似度计算，三种方法计算方式如下：

(1)、计算相同关键词的比例

KeyW1表示提出问题中非重复关键词的个数，KeyW2表示匹配问题中包含提出问题中关键词的个数。则：

(2)、计算句子长度的差异率

Lenl，Len2分别表示提出问题与匹配问题的长度，即两个问题中词的个数。则：

(3)、计算关键词的顺序

对用户输入问题的关键词排序成自然数序列，找出匹配问题中与输入问题相同的关键词的集合W，W中每个关键词的值为输入问题的自然数序列中对应关键词的值，定义MaxRev为最大逆序数，即关键词的组合数；Rev表示W的逆序数，则：