本申請涉及人工智能及金融，尤其涉及一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在金融領(lǐng)域中，主要通過客服系統(tǒng)向用戶進(jìn)行產(chǎn)品推薦，如金融產(chǎn)品、保險(xiǎn)產(chǎn)品、貸款產(chǎn)品等，而在產(chǎn)品推薦的過程中通常是需要考慮用戶在通話時(shí)的情感表現(xiàn)。

2、目前，客服系統(tǒng)對用戶情感的識(shí)別往往依賴于單一模態(tài)，這種方法對特征變量的質(zhì)量有著較高的要求。然而，在實(shí)際的應(yīng)用場景中，客服人員常常面臨嘈雜的背景噪音，導(dǎo)致通話質(zhì)量無法得到保證，從而影響了情感識(shí)別的準(zhǔn)確性。由于無法精準(zhǔn)捕捉和理解用戶的情感狀態(tài)，在進(jìn)行產(chǎn)品推薦時(shí)往往會(huì)遇到困難，導(dǎo)致推薦效率較低。

3、因此，如何提高產(chǎn)品的推薦效率，稱為了亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請實(shí)施例的主要目的在于提出一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在提高產(chǎn)品的推薦效率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請實(shí)施例的第一方面提出了一種產(chǎn)品推薦方法，所述方法包括：

3、獲取原始通話數(shù)據(jù)；

4、對所述原始通話數(shù)據(jù)進(jìn)行語音篩選，得到原始語音數(shù)據(jù)；其中，所述原始語音數(shù)據(jù)屬于目標(biāo)對象；

5、對所述原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行文本轉(zhuǎn)換，得到原始文本數(shù)據(jù)；

6、獲取所述目標(biāo)對象的用戶信息；

7、根據(jù)所述用戶信息確定候選產(chǎn)品；

8、對所述原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音情感預(yù)測，得到目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)；

9、對所述原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本情感預(yù)測，得到目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)；

10、對所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)進(jìn)行情感融合，得到目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)；

11、基于所述目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)和所述候選產(chǎn)品向所述目標(biāo)對象進(jìn)行產(chǎn)品推薦。

12、在一些實(shí)施例，所述對所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)進(jìn)行情感融合，得到目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)，包括：

13、將所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)進(jìn)行特征拼接，得到原始用戶情感數(shù)據(jù)；

14、對所述原始用戶情感數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程處理，得到初始用戶情感數(shù)據(jù)；

15、對所述初始用戶情感數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，得到所述目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)。

16、在一些實(shí)施例，所述對所述原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音情感預(yù)測，得到目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)，包括：

17、對所述原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音預(yù)處理，得到目標(biāo)語音數(shù)據(jù)；

18、對所述目標(biāo)語音數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到語音頻譜嵌入特征；

19、對所述語音頻譜嵌入特征進(jìn)行情感預(yù)測，得到所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)。

20、在一些實(shí)施例，所述對所述語音頻譜嵌入特征進(jìn)行情感預(yù)測，得到所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)，包括：

21、對所述語音頻譜嵌入特征進(jìn)行歸一化處理，得到初始頻譜嵌入特征；

22、對所述初始頻譜嵌入特征進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分處理，得到分段頻譜嵌入特征；

23、對所述分段頻譜嵌入特征進(jìn)行序列填充處理，得到目標(biāo)頻譜嵌入特征；

24、對所述目標(biāo)頻譜嵌入特征進(jìn)行情感分類，得到所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)。

25、在一些實(shí)施例，所述對所述原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本情感預(yù)測，得到目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)，包括：

26、對所述原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本預(yù)處理，得到目標(biāo)文本數(shù)據(jù)；

27、對所述目標(biāo)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征轉(zhuǎn)換，得到文本嵌入特征；

28、對所述文本嵌入特征進(jìn)行情感分類，得到所述目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)。

29、在一些實(shí)施例，所述根據(jù)所述用戶信息確定候選產(chǎn)品，包括：

30、基于所述用戶信息進(jìn)行畫像構(gòu)建，得到目標(biāo)用戶畫像數(shù)據(jù)；

31、基于所述目標(biāo)用戶畫像數(shù)據(jù)從預(yù)設(shè)的產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行初步篩選，得到所述候選產(chǎn)品。

32、在一些實(shí)施例，所述基于所述目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)和所述候選產(chǎn)品向所述目標(biāo)對象進(jìn)行產(chǎn)品推薦，包括：

33、基于所述目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)對所述候選產(chǎn)品進(jìn)行產(chǎn)品篩選，得到目標(biāo)產(chǎn)品；

34、根據(jù)所述目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)確定產(chǎn)品推薦時(shí)機(jī)；

35、根據(jù)所述產(chǎn)品推薦時(shí)機(jī)向所述目標(biāo)對象推薦所述目標(biāo)產(chǎn)品。

36、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請實(shí)施例的第二方面提出了一種產(chǎn)品推薦裝置，所述裝置包括：

37、通話數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取原始通話數(shù)據(jù)；

38、語音篩選模塊，用于對所述原始通話數(shù)據(jù)進(jìn)行語音篩選，得到原始語音數(shù)據(jù)；其中，所述原始語音數(shù)據(jù)屬于目標(biāo)對象；

39、文本轉(zhuǎn)換模塊，用于對所述原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行文本轉(zhuǎn)換，得到原始文本數(shù)據(jù)；

40、用戶信息獲取模塊，用于獲取所述目標(biāo)對象的用戶信息；

41、候選產(chǎn)品確定模塊，用于根據(jù)所述用戶信息確定候選產(chǎn)品；

42、語音情感預(yù)測模塊，用于對所述原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音情感預(yù)測，得到目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)；

43、文本情感預(yù)測模塊，用于對所述原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本情感預(yù)測，得到目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)；

44、情感融合模塊，用于對所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)進(jìn)行情感融合，得到目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)；

45、候選產(chǎn)品推薦模塊，用于基于所述目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)和所述候選產(chǎn)品向所述目標(biāo)對象進(jìn)行產(chǎn)品推薦。

46、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請實(shí)施例的第三方面提出了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

47、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請實(shí)施例的第四方面提出了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述第一方面所述的方法。

48、本申請?zhí)岢龅漠a(chǎn)品推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),其通過獲取原始通話數(shù)據(jù)；對原始通話數(shù)據(jù)進(jìn)行語音篩選，得到屬于目標(biāo)對象的原始語音數(shù)據(jù)；對原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行文本轉(zhuǎn)換，得到原始文本數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)對象的用戶信息確定候選產(chǎn)品；對原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音情感預(yù)測，得到目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)；對原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本情感預(yù)測，得到目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)；對目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)和目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)進(jìn)行情感融合，得到目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)和候選產(chǎn)品向目標(biāo)對象進(jìn)行產(chǎn)品推薦。能夠從語音、文本雙模態(tài)對目標(biāo)對象的情感進(jìn)行識(shí)別，將語音情感和文本情感進(jìn)行情感融合，得到更為準(zhǔn)確的用戶情感數(shù)據(jù)，避免了單一模態(tài)可能導(dǎo)致的情感遺漏或誤判，提高了情感識(shí)別的全面性和準(zhǔn)確性，進(jìn)而能夠根據(jù)用戶情感數(shù)據(jù)向目標(biāo)對象進(jìn)行產(chǎn)品推薦，提高了產(chǎn)品推薦的質(zhì)量和效率。

技術(shù)特征：

1.一種產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)進(jìn)行情感融合，得到目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音情感預(yù)測，得到目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述語音頻譜嵌入特征進(jìn)行情感預(yù)測，得到所述目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本情感預(yù)測，得到目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶信息確定候選產(chǎn)品，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)和所述候選產(chǎn)品向所述目標(biāo)對象進(jìn)行產(chǎn)品推薦，包括：

8.一種產(chǎn)品推薦裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請實(shí)施例提供了一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能及金融技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過對原始通話數(shù)據(jù)進(jìn)行語音篩選得到原始語音數(shù)據(jù)；對原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行文本轉(zhuǎn)換得到原始文本數(shù)據(jù)；根據(jù)目標(biāo)對象的用戶信息確定候選產(chǎn)品；對原始語音數(shù)據(jù)進(jìn)行語音情感預(yù)測得到目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)；對原始文本數(shù)據(jù)進(jìn)行文本情感預(yù)測得到目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)；對目標(biāo)語音情感數(shù)據(jù)和目標(biāo)文本情感數(shù)據(jù)進(jìn)行情感融合得到目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)；基于目標(biāo)用戶情感數(shù)據(jù)和候選產(chǎn)品向目標(biāo)對象進(jìn)行產(chǎn)品推薦。本申請實(shí)施例能夠從語音、文本雙模態(tài)進(jìn)行情感識(shí)別、情感融合，得到準(zhǔn)確的用戶情感數(shù)據(jù)，進(jìn)而根據(jù)用戶情感數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品推薦，提高了產(chǎn)品推薦的效率。

技術(shù)研發(fā)人員：劉興廷
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國平安財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19