[发明专利]客服机器人应答方法和装置

说明书

本发明公开了一种客服机器人应答方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法包括：在接收到用户终端输入的问题后，生成与所述问题匹配的答案；确定与所述问题匹配的答案的延迟应答等待时间；在根据所述延迟应答等待时间计时结束后，将与所述问题匹配的答案发送至所述用户终端。通过以上步骤，能够增强客服机器人的拟人化应答能力，提高用户体验。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种客服机器人应答方法和装置。

背景技术

在人机协同的客服系统中，若客服机器人具备为人工客服提供辅助应答以及自动应答的能力，将能极大地提升客服系统的能效。但是，现有的客服机器人自动应答方式和人工应答方式对于用户来说，还是存在一些体验上的差异。比如在消息答复的场景下，人工客服的答复过程一般包括以下几个步骤：理解顾客的问题；查询与该问题相关的政策或者订单、商品信息；组织回复答案的文本内容；打字发送给顾客。在整个人工回复过程中，根据问题的难易度、以及回复字数的多少，人工回复所需的时间会不同。但是，对于客服机器人来说，则不存在这样的过程，只要后台的服务性足够好，无论用户的问题是什么，都能在毫秒级别做出答复。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：现有的客服机器人与人工客服的应答方式存在差异，无法完美地做到拟人化应答，导致用户很容易就能判断出是机器人客服在接待，给用户带来的体验较差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种客服机器人应答方法和装置，能够增强客服机器人的拟人化应答能力，提高用户体验。

为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种客服机器人应答方法。

本发明的客服机器人应答方法包括：在接收到用户终端输入的问题后，生成与所述问题匹配的答案；确定与所述问题匹配的答案的延迟应答等待时间；在根据所述延迟应答等待时间计时结束后，将与所述问题匹配的答案发送至所述用户终端。

可选地，所述方法还包括：在所述生成与所述问题匹配的答案之前，判断所述问题是否为整句，且判断结果为是。

可选地，所述判断所述问题是否为整句包括：提取所述问题的多个特征，根据所述多个特征构建第一特征向量；将所述第一特征向量输入整句判断模型，以判断所述问题是否为整句；其中，所述整句判断模型是通过对深度学习神经网络模型进行训练得到的。

可选地，所述确定与所述问题匹配的答案的延迟应答等待时间包括：根据平均应答等待时长、应答延迟比率、答案的文本长度、以及客服打字速度，计算与所述问题匹配的答案的延迟应答等待时间。

可选地，所述方法还包括：根据所述问题的特征、用户画像特征、用户历史咨询特征、以及与所述问题匹配的答案的特征中的一个或多个，构建第二特征向量；将所述第二特征向量输入延迟应答模型，以确定所述应答延迟比率；其中，所述延迟应答模型是通过对深度学习神经网络模型进行训练得到的。

可选地，所述方法还包括：在根据所述延迟应答等待时间计时结束之前，对所述用户终端的输入事件进行监听；响应于监听到所述用户终端的输入事件，根据所述延迟应答等待时间进行重新计时；其中，所述输入事件表示用户正在执行输入操作。

可选地，所述方法还包括：在根据所述延迟应答等待时间计时结束之前，响应于监听到所述用户终端输入的新的会话消息，不将与所述问题匹配的答案发送至所述用户终端。

为实现上述目的，根据本发明的另一个方面，提供了一种客服机器人应答装置。

本发明的客服机器人应答装置包括：生成模块，用于在接收到用户终端输入的问题后，生成与所述问题匹配的答案；确定模块，用于确定与所述问题匹配的答案的延迟应答等待时间；发送模块，用于在根据所述延迟应答等待时间计时结束后，将与所述问题匹配的答案发送至所述用户终端。

为实现上述目的，根据本发明的再一个方面，提供了一种电子设备。