[发明专利]一种训练机器人模仿学习人工客服方法及装置

权利要求书

1.一种训练机器人模仿学习人工客服方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，读取客户消息；

步骤2，将客户消息通过引擎特征分类器进行分类得到客户消息分类结果；

步骤3，判断客户消息分类结果是否落入应答置信的置信区间，如果落入区间，则将客户消息分类结果推送给客户；

步骤4，如果客户消息分类结果没有落入应答置信的置信区间，则训练坐席进行判定客户消息分类结果是否与客户的意图相关；

步骤5，如果训练坐席判定客户消息分类结果与客户的意图相关，则将客户消息分类结果写入引擎特征分类器；

步骤6，如果训练坐席判定客户消息分类结果与客户的意图不相关则转到人工应答；

其中，在步骤2中，所述引擎特征分类器包括一个意图库和特征分类器，所述意图库为针对客户消息意图的应答库，所述特征分类器为根据对客户消息的表达分词后进行特征分类判定识别并从应答库输出客户意图的应答，即输出客户消息分类的结果，并附上引擎的判定置信值。

2.根据权利要求1所述的一种训练机器人模仿学习人工客服方法，其特征在于，在步骤1中，所述客户消息为文本格式或者语音格式。

3.根据权利要求1所述的一种训练机器人模仿学习人工客服方法，其特征在于，在步骤2中，所述客户消息分类结果包括客户的意图和判定置信值，所述判定置信值为通过基于N-最短路径分词算法将客户消息分词，构造词语切分为有向无环图，每个词对应图中的一条有向边，并赋给相应的边长即权值，在起点到终点的所有路径中，求出长度值按严格升序排列，计算有向无环图中的关键路径,并计算关键路径弧上的权值之和作为判定置信值。

4.根据权利要求1所述的一种训练机器人模仿学习人工客服方法，其特征在于，在步骤3中，判断客户消息分类结果是否落入应答置信的置信区间的方法为，从客户消息分类结果读取判定置信值，判断判定置信值是否落入应答库的正态总体的置信区间。

5.根据权利要求1所述的一种训练机器人模仿学习人工客服方法，其特征在于，在步骤4中，所述训练坐席进行判定客户消息分类结果是否与客户的意图相关的方法为，在训练坐席，为每一个客户消息分类结果设置一个计数器，如果不存在客户消息分类结果则新建一个计数器，当同一个客户消息分类结果被训练坐席判定客户消息分类结果与客户的意图不相关3次以上时,记录下人工应答的答案并写入引擎特征分类器，当与客户消息分类结果对应的计数器大于或等于3时相关，当不存在计数器时或与客户消息分类结果对应的计数器小于3时则判定为不相关。

6.一种训练机器人模仿学习人工客服装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下装置的单元中：

客户消息读取单元，用于读取客户消息；

引擎特征分类单元，用于将客户消息通过引擎特征分类器进行分类得到客户消息分类结果；

置信判断单元，用于判断客户消息分类结果是否落入应答置信的置信区间，如果落入区间，则将客户消息分类结果推送给客户；

训练坐席判定单元，用于在如果客户消息分类结果没有落入应答置信的置信区间，则训练坐席进行判定客户消息分类结果是否与客户的意图相关；

机器人学习单元，用于在如果训练坐席判定客户消息分类结果与客户的意图相关，则将客户消息分类结果写入引擎特征分类器；

人工应答单元，用于在如果训练坐席判定客户消息分类结果与客户的意图不相关则转到人工应答；

其中，所述引擎特征分类器包括一个意图库和特征分类器，所述意图库为针对客户消息意图的应答库，所述特征分类器为根据对客户消息的表达分词后进行特征分类判定识别并从应答库输出客户意图的应答，即输出客户消息分类的结果，并附上引擎的判定置信值。