[发明专利]一种数据识别的方法、装置和存储介质

说明书

本申请公开了一种数据识别的方法、装置和存储介质，具体为首先实时获取客服消息队列，其次，将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，并分别确定每组客服消息队列的用户等级标签和情绪标签，最后，根据用户等级标签和情绪标签，识别每组客服消息队列的用户等级，并将用户等级达到预设等级的客服消息推送至后端，以使后端对客服消息进行处理。本申请实施例通过建立用户等级识别模型和用户情绪识别模型对实时获取的客服消息进行风险识别，并将满足后端处理条件的客服消息推送至后端进行处理，提升了风险识别的效率和准确性。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种数据识别的方法、装置和存储介质。

背景技术

在电商领域，一般会采用客服对用户进行接待，回答用户在售前和售后领域的相关问题，提升用户的购物体验。其中，服务质量会影响企业的形象、口碑、影响力等方面。为了提升服务质量，一般会通过对客服服务进行质检的方式，对客服的服务质量进行优化，以提升用户满意度、减少投诉。然而传统的质检大都用抽检的方式，并在抽检后人工进行风险审核，效率低下，且只能抽检部分客服服务，不能全面、快速、准确的发现客服的服务质量可能存在的风险。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据识别的方法，克服了需要人工识别客服消息的用户等级而造成的识别效率低下的问题。

该方法包括：

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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，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。

在本发明的另一个实施例中，提供了一种数据识别的装置，该装置包括：

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；