[发明专利]会话结束预测、在线客服服务的方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种在线客服的会话结束预测方法，其特征在于，所述会话结束预测方法包括：

获取多条历史会话日志数据，每条历史会话日志数据依次包括多个会话语句，所述多个会话语句包括起始语句和终止语句；

从所述每条历史会话日志数据中提取会话正样本和会话负样本，所述会话正样本包括所有的会话语句，所述会话负样本为以所述起始语句为起点的语句组合，所述语句组合的终点为除所述终止语句之外的任一会话语句；

将所述会话正样本和所述会话负样本作为训练数据输入至线性分类器，训练得到会话结束预测模型；

所述会话结束预测模型用于预测在线客服与用户的任一会话是否结束。

2.如权利要求1所述的在线客服的会话结束预测方法，其特征在于，所述将所述会话正样本和所述会话负样本作为训练数据输入至线性分类器，训练得到会话结束预测模型的步骤之前，所述会话结束预测方法还包括：

分别对所述会话正样本和所述会话负样本进行分词处理，获得所述会话正样本的词特征和所述会话负样本的词特征；

根据所述会话正样本的词特征生成所述会话正样本的第一特征向量；

根据所述会话负样本的词特征生成所述会话负样本的第二特征向量；

所述将所述会话正样本和所述会话负样本作为训练数据输入至线性分类器，训练得到会话结束预测模型的步骤具体包括：

将所述第一特征向量和所述第二特征向量作为所述训练数据输入至线性分类器得到所述会话结束预测模型。

3.如权利要求2所述的在线客服的会话结束预测方法，其特征在于，所述每条历史会话日志数据还包括每个会话语句的会话时刻，所述分别对所述会话正样本和所述会话负样本进行分词处理，获得对应的特征词的步骤之后，所述会话结束预测方法还包括：

根据所述会话时刻获取所述历史会话日志数据的时间特征，所述时间特征包括用户相邻两个会话语句之间的时间间隔、在线客服相邻两个会话语句之间的时间间隔和会话总时长；

分别获取所述会话正样本和所述会话负样本的数量特征，所述数量特征包括会话正样本包含的会话语句的数量和词特征数量、会话负样本包含的会话语句的数量和词特征数量；

所述将所述第一特征向量和所述第二特征向量作为所述训练数据输入至线性分类器得到所述会话结束预测模型的步骤具体包括：

将所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述时间特征和所述数量特征作为所述训练数据输入至线性分类器得到所述会话结束预测模型。

4.如权利要求3所述的在线客服的会话结束预测方法，其特征在于，所述将所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述时间特征和所述数量特征作为所述训练数据输入至线性分类器得到所述会话结束预测模型的步骤之前，所述会话结束预测方法还包括：

对所述时间特征和所述数量特征进行归一化处理；

所述将所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述时间特征和所述数量特征作为所述训练数据输入至线性分类器得到所述会话结束预测模型的步骤中，使用归一化后的时间特征和归一化后的数量特征进行训练。

5.如权利要求1-4中任意一项所述的在线客服的会话结束预测方法，其特征在于，所述线性分类器使用感知机模型、LDA模型、logistic回归模型和SVM模型中的至少一个模型进行训练。

6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述的在线客服的会话结束预测方法。

7.一种计算机可读存储介质，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权利要求1至5任一项所述的在线客服的会话结束预测方法的步骤。