[发明专利]用于获取信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种用于获取信息的方法，包括：

获取待处理信息，所述待处理信息为用户与客服的、未给出打分信息的交互信息；

从所述待处理信息获取内容特征信息和交互特征信息，所述内容特征信息用于表征所述待处理信息的内容特征，所述交互特征信息用于表征所述待处理信息对应的用户与客服的交互过程特征；

将所述内容特征信息和交互特征信息导入预先训练的信息打分模型，得到对应所述待处理信息的打分信息，所述信息打分模型用于根据输入的内容特征信息和交互特征信息计算打分信息，所述打分信息用于表征用户对客服的评价结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述信息打分模型通过以下步骤得到：

获取多个样本输入信息和所述多个样本输入信息中的每个样本输入信息所对应样本打分信息，其中，所述样本输入信息包括样本内容特征信息和样本交互特征信息；

将所述多个样本输入信息中的每个样本输入信息作为输入，将所述多个样本输入信息中的每个样本输入信息所对应的所述样本打分信息作为输出，训练得到所述信息打分模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述样本内容特征信息包括样本用户句子特征信息和样本客服句子特征信息，以及；

所述将所述多个样本输入信息中的每个样本输入信息作为输入，将所述多个样本输入信息中的每个样本输入信息所对应的所述样本打分信息作为输出，训练得到所述信息打分模型，包括：

构建第一长短期记忆人工神经网络、第二长短期记忆人工神经网络和多层感知网络构，所述第一长短期记忆人工神经网络用于对所述样本用户句子特征信息进行数据处理，所述第二长短期记忆人工神经网络用于对所述样本客服句子特征信息进行数据处理，所述多层感知网络构用于对样本交互特征信息进行数据处理；

基于所述第一长短期记忆人工神经网络、第二长短期记忆人工神经网络和多层感知网络构建初始信息打分模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述样本输入信息通过以下步骤得到：

将所述样本交互信息划分为句子集合，所述句子集合中的句子包含时间戳，所述时间戳用于标记句子的起始时刻和终止时刻；

对所述句子集合中的句子进行特征提取，得到样本内容特征信息；

基于所述时间戳构建样本交互特征信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述对所述句子集合中的句子进行特征提取，得到样本内容特征信息，包括：

将所述句子集合划分为用户句子集合和客服句子集合；

分别对所述用户句子集合和客服句子集合进行特征提取，得到对应所述用户句子集合的样本用户句子特征信息、和对应所述客服句子集合的样本客服句子特征信息；

将所述样本用户句子特征信息和样本客服句子特征信息组合起来构成样本内容特征信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述分别对所述用户句子集合和客服句子集合进行特征提取，得到对应所述用户句子集合的样本用户句子特征信息、和对应所述客服句子集合的样本客服句子特征信息，包括：

分别对所述用户句子集合和客服句子集合进行词条划分，得到对应所述用户句子集合的样本用户词条集合、和对应所述客服句子集合的样本客服词条集合；

分别确定样本用户词条集合和样本客服词条集合中每个词条的词条数量；

按照所述词条数量由大到小的顺序分别对所述样本用户词条集合中的词条和样本客服词条集合中的词条进行排序，得到样本用户词条序列和样本客户词条序列；

基于所述样本用户词条序列和样本客户词条序列生成样本用户句子特征信息和样本客服句子特征信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述时间戳构建样本交互特征信息，包括：

确定所述用户句子集合和客服句子集合之间的句子顺序信息，所述句子顺序信息用于记录所述用户句子集合中的用户句子和客服句子集合中的客服句子之间的先后顺序；

基于所述时间戳和所述句子顺序信息计算设定交互参数，所述设定交互参数包括以下至少一项：用户句子数量、客服句子数量、句子时长、交互响应时间差；

基于所述设定交互参数构建样本交互特征信息。