[发明专利]一种数据识别的方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种数据识别的方法，其特征在于，包括：

实时获取客服消息队列；

将所述客服消息队列中的客服消息分别输入预先训练的用户等级识别模型和用户情绪识别模型，并分别确定每组所述客服消息队列的用户等级标签和情绪标签；

根据所述用户等级标签和所述情绪标签，识别每组所述客服消息队列的用户等级，并将所述用户等级达到预设等级的所述客服消息推送至后端，以使后端对所述客服消息进行处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时获取客服消息队列的步骤和所述将所述客服消息队列中的客服消息分别输入预先训练的用户等级识别模型和用户情绪识别模型的步骤之间，所述方法进一步包括：

对所述客服消息队列进行预处理，所述预处理包括解析和归一化处理，并在所述客服消息中提取订单编号或商品编号；

将进行所述预处理失败且失败次数超过预设次数的所述客服消息队列推送给所述后端。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将进行所述预处理失败且失败次数超过预设次数的所述客服消息推送给所述后端的步骤和所述将所述客服消息队列中的客服消息分别输入预先训练的用户等级识别模型和用户情绪识别模型的步骤之间，所述方法进一步包括：

将进行所述预处理后的所述客服消息进行缓存，并在缓存的数量达到第一数量时，或在所述客服消息的缓存时间达到预设时间时，执行将所述客服消息队列中的客服消息分别输入预先训练的用户等级识别模型和用户情绪识别模型的步骤。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述用户等级识别模型进行预先训练的步骤包括：

将经过所述预处理后所述客服消息中的语料作为样本，与对应的所述用户等级标签输入所述待训练的所述用户等级识别模型中进行训练，以生成训练后的所述用户等级识别模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述用户情绪识别模型进行预先训练的步骤包括：

将经过所述预处理后所述客服消息中的语料作为样本，与对应的所述情绪标签输入所述待训练的所述用户情绪识别模型中进行训练，以生成训练后的所述用户情绪识别模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述并将所述用户等级达到预设等级的所述客服消息推送至后端的步骤之后，所述方法进一步包括：

对所述用户等级识别错误的所述客服消息进行修复，并将修复后的所述客服消息对应的语料作为样本，重新对所述用户等级识别模型和所述用户情绪识别模型进行训练。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别每个所述客服消息的用户等级的步骤包括：

分别判断所述客服消息对应的所述用户等级标签、所述情绪标签和所述用户等级标签与所述情绪标签的组合所对应的所述用户等级，并选择其中最高的用户等级作为所述客服消息的所述用户等级。

8.一种数据识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于实时获取客服消息队列；

确定模块，用于将所述客服消息队列中的客服消息分别输入预先训练的用户等级识别模型和用户情绪识别模型，并分别确定每组所述客服消息队列的用户等级标签和情绪标签；

识别模块，用于根据所述用户等级标签和所述情绪标签，识别每组所述客服消息队列的用户等级，并将所述用户等级达到预设等级的所述客服消息推送至后端，以使后端对所述客服消息进行处理。

9.一种非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述非瞬时计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行如权利要求1至7任一项所述的一种数据识别的方法中的各个步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，所述装置包括：处理器和存储器；所述存储器中存储有可被所述处理器执行的应用程序，用于使得所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的一种数据识别的方法中的各个步骤。