[发明专利]基于情绪识别的客服服务评价方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种基于情绪识别的客服服务评价方法，其特征在于，包括：

获取当前用户的情绪特征信息，用以确定所述当前用户的情绪类型；

根据所述情绪类型，确定与所述情绪类型对应的评价类型，所述评价类型用于表征所述当前用户对于待评价的客服服务的满意程度。

2.根据权利要求1所述的基于情绪识别的客服服务评价方法，其特征在于，在获取当前用户的情绪特征信息之前，还包括：

基于深度学习算法对当前用户的多个所述情绪特征信息进行分类训练处理以得到情绪分类模型；

获取当前用户的情绪特征信息，用以确定所述当前用户的情绪类型，包括：

根据所述情绪分类模型对当前用户的情绪特征信息进行处理，从而确定当前用户的情绪类型。

3.根据权利要求2所述的基于情绪识别的客服服务评价方法，其特征在于，所述情绪特征信息包括多种不同类别的情绪特征信息；其中，

基于深度学习算法对当前用户的多个所述情绪特征信息进行分类训练处理以得到情绪分类模型，包括：

基于深度学习算法对归属于每一类别的多个生物特征参数分别进行分类训练处理，以得到对应不同类别的情绪特征信息的多个情绪分类子模型；

根据所述情绪分类模型对当前用户的情绪特征信息进行处理，从而确定当前用户的情绪类型，包括：

判断当前的情绪特征信息的类别，根据类别判断结果选择对应的情绪分类子模型对所述情绪特征信息进行处理，从而确定当前用户的情绪类型。

4.根据权利要求3所述的基于情绪识别的客服服务评价方法，其特征在于，该方法还包括：

当获取到当前用户的多种不同类别的情绪特征信息时，记录当前用户处于根据每一类别的情绪特征信息所确定的不同情绪类型的持续时间；

根据所述情绪类型，确定与所述情绪类型对应的评价类型，所述评价类型用于表征所述当前用户对于待评价的客服服务的满意程度，包括：

比较所述不同情绪类型的持续时间的大小，选择持续时间最大值对应的情绪类型对应的评价类型来表征当前用户对于待评价的客服服务的满意程度。

5.根据权利要求3所述的基于情绪识别的客服服务评价方法，其特征在于，所述不同类别的情绪特征信息包括：人脸类特征参数、声音类特征参数和/或手势类特征参数；其中，

基于深度学习算法对当前用户的多个所述情绪特征信息进行分类训练处理以得到情绪分类模型，包括：

基于深度学习算法对当前用户的多个所述人脸特征信息进行分类训练处理以得到人脸分类模型，基于深度学习算法对当前用户的多个所述声音特征信息进行分类训练处理以得到声音分类模型，和/或，基于深度学习算法对当前用户的多个所述手势特征信息进行分类训练处理以得到手势分类模型。

6.根据权利要求1至5任一项所述的基于情绪识别的客服服务评价方法，其特征在于，在获取当前用户的情绪特征信息之后，还包括：

确定获取到的情绪特征信息的准确度等级，用于确定的所述评价类型的准确度。

7.根据权利要求6所述的基于情绪识别的客服服务评价方法，其特征在于，确定获取到的情绪特征信息的准确度等级，包括：

检测预设时间段内所述当前用户的情绪变化幅度，根据情绪变化幅度确定准确度。

8.一种基于情绪识别的客服服务评价装置，其特征在于，包括：

情绪特征信息获取模块，所述情绪特征信息获取模块用于获取当前用户的情绪特征信息，用以确定所述当前用户的情绪类型；

评价类型确定模块，所述评价类型确定模块用于根据所述情绪类型，确定与所述情绪类型对应的评价类型，所述评价类型用于表征所述当前用户对于待评价的客服服务的满意程度。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于情绪识别的客服服务评价方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的基于情绪识别的客服服务评价方法。