[发明专利]应用于电话客服的质量评价方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种应用于电话客服的质量评价方法，其特征在于，包括下述步骤：

接收音频采集设备发送的问答音频数据；

对所述问答音频数据进行语音识别操作，得到问答文本信息；

读取本地数据库，在所述本地数据库中获取标准话术流程以及用语评价规则；

基于所述标准话术流程对所述问答文本信息进行流程评价操作，得到流程话术评分；

基于所述用语评价规则对所述问答文本信息进行用语评价操作，得到规范用语评分；

基于所述流程话术评分以及所述规范用语评分对客服人员进行综合计算操作，得到综合评价数据；

所述用语评价规则中包括歧义用语词汇，在所述基于所述用语评价规则对所述问答文本信息进行用语评价操作，得到规范用语评分的步骤之前，还包括：

判断所述问答文本信息的客服会话内容中是否存在与所述歧义用语词汇相一致的歧义词汇；

若不存在所述歧义词汇，则执行所述基于所述用语评价规则对所述问答文本信息进行用语评价操作，得到规范用语评分的操作；

若存在所述歧义词汇，则获取与所述歧义词汇上下文相关联的关联文本信息；

将所述关联文本信息输入至语义分析模型进行词义识别操作，得到所述歧义词汇的真实词义信息；

所述基于所述用语评价规则对所述问答文本信息进行用语评价操作，得到规范用语评分的步骤，具体包括：

基于所述真实词义信息对所述歧义词汇进行所述用语评价操作，得到所述规范用语评分。

2.根据权利要求1所述的应用于电话客服的质量评价方法，其特征在于，在所述将所述关联文本信息输入至语义分析模型进行词义识别操作，得到所述歧义词汇的真实词义信息的步骤之前，还包括：

在所述本地数据库中获取样本文本，并确定所述样本文本中包含的每个分词；

基于待训练的语义分析模型确定所述每个分词对应的词向量；

在所述本地数据库中获取语义属性，根据所述待训练的语义分析模型中包含所述语义属性对应的注意力矩阵，以及所述每个分词对应的词向量，确定所述样本文本涉及所述语义属性的第一特征表示向量；

根据所述待训练的语义分析模型中包含的用于表示不同语义属性之间的相关性的自注意力矩阵，以及所述第一特征表示向量，确定所述样本文本涉及所述语义属性的第二特征表示向量；

根据所述待训练的语义分析模型以及所述第二特征表示向量，确定所述待训练的语义训练模型输出的分类结果，所述分类结果包括所述样本文本所属的语义属性以及所述样本文本所属的语义属性对应的情感极性；

根据所述分类结果和所述样本文本预设的标注，对所述语义分析模型中的模型参数进行调整，得到所述语义分析模型。

3.根据权利要求2所述的应用于电话客服的质量评价方法，其特征在于，所述基于待训练的语义分析模型确定所述每个分词对应的词向量的步骤，具体包括：

将所述每个分词输入至所述语义分析模型的语义表征层，得到所述语义表征层输出的所述每个分词分别对应的双向语义表示向量，作为所述每个分词对应的词向量。

4.根据权利要求2所述的应用于电话客服的质量评价方法，其特征在于，所述在所述本地数据库中获取语义属性，根据所述待训练的语义分析模型中包含所述语义属性对应的注意力矩阵，以及所述每个分词对应的词向量，确定所述样本文本涉及所述语义属性的第一特征表示向量的步骤，具体包括：

将所述每个分词对应的词向量输入至所述语义分析模型中的属性表征层；

通过所述属性表征层中包含的所述语义属性对应的注意力矩阵，对所述每个分词对应的词向量进行注意力加权，得到加权词向量；

基于所述加权词向量确定所述样本文本涉及所述语义属性的所述第一特征表示向量。