一種客服機(jī)器人的自學(xué)習(xí)方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種客服機(jī)器人的自學(xué)習(xí)方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 客服機(jī)器人是基于自然語言處理技術(shù)衍生出的一種人機(jī)問答服務(wù)方式，目前已經(jīng) 滲透電信，金融、航空等各個領(lǐng)域，成為商業(yè)企業(yè)重要的服務(wù)提供方式?？头C(jī)器人提供給 用戶服務(wù)是單向的，即預(yù)先制定問答知識，匹配到用戶問題后，給出相應(yīng)的答案。這種方式 無法得知用戶獲取服務(wù)后的感知，進(jìn)而無法提升用戶體驗(yàn)。
[0003] 問答系統(tǒng)方法的缺點(diǎn)是：
[0004] 一專家系統(tǒng)采用單向的問答，不具備反問用戶獲取信息機(jī)制，即不知道反饋問題 答案是否是用戶想要得到的，不能獲取使用者感知信息；
[0005] -缺少對問題答案評價(jià)機(jī)制和自我調(diào)整機(jī)制；
[0006] -不能根據(jù)大眾偏好信息的為用戶推送大眾滿意答案；
[0007] 一采用人工后期會話方式優(yōu)化問答知識庫，只能進(jìn)行局部片面優(yōu)化，人工成本高， 且只是少數(shù)人主觀意向體現(xiàn)，無法保證問答知識受眾滿意度指標(biāo)整體維持較高水平。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明是為了克服現(xiàn)有技術(shù)中客服機(jī)器人中的專家系統(tǒng)采用單項(xiàng)問答，不能有效 獲取用戶反饋信息的缺陷，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提出一種客服機(jī)器人的自學(xué)習(xí)方法。
[0009] 根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種客服機(jī)器人的自學(xué)習(xí)方法，包括：接收用戶終端發(fā)送的 用戶消息；根據(jù)用戶消息對知識庫進(jìn)行檢索，根據(jù)檢索結(jié)果的大眾偏好權(quán)重值選取最優(yōu)答 案，并將最優(yōu)答案返回至用戶終端；在將最優(yōu)答案返回至用戶終端后，向用戶終端發(fā)送滿意 度調(diào)查消息；接收用戶終端返回的滿意度回復(fù)消息，根據(jù)滿意度回復(fù)消息重新計(jì)算最優(yōu)答 案的大眾偏好權(quán)重值，并更新知識庫。
[0010] 優(yōu)選的，上述根據(jù)用戶消息對知識庫進(jìn)行檢索，包括：
[0011] 根據(jù)預(yù)設(shè)的停用詞表去掉用戶消息中的停用詞；對去掉停用詞的用戶消息進(jìn)行分 詞處理；根據(jù)分詞處理后的用戶消息對知識庫進(jìn)行檢索。
[0012] 優(yōu)選的，通過正向/反向最大匹配算法對去掉停用詞的用戶消息進(jìn)行分詞處理。
[0013] 優(yōu)選的，當(dāng)滿意度回復(fù)消息對應(yīng)肯定和否定兩種結(jié)果時(shí)，計(jì)算大眾偏好權(quán)重值的 公式如下：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種客服機(jī)器人的自學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括： 接收用戶終端發(fā)送的用戶消息； 根據(jù)所述用戶消息對知識庫進(jìn)行檢索，根據(jù)檢索結(jié)果的大眾偏好權(quán)重值選取最優(yōu)答 案，并將所述最優(yōu)答案返回至所述用戶終端； 在將所述最優(yōu)答案返回至所述用戶終端后，向所述用戶終端發(fā)送滿意度調(diào)查消息； 接收所述用戶終端返回的滿意度回復(fù)消息，根據(jù)所述滿意度回復(fù)消息重新計(jì)算所述最 優(yōu)答案的大眾偏好權(quán)重值，并更新所述知識庫。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述用戶消息對知識庫進(jìn)行檢 索，包括： 根據(jù)預(yù)設(shè)的停用詞表去掉所述用戶消息中的停用詞； 對去掉停用詞的用戶消息進(jìn)行分詞處理； 根據(jù)分詞處理后的用戶消息對知識庫進(jìn)行檢索。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，通過正向/反向最大匹配算法對去掉停用 詞的用戶消息進(jìn)行分詞處理。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述滿意度回復(fù)消息對應(yīng)肯定和否定 兩種結(jié)果時(shí)，計(jì)算大眾偏好權(quán)重值的公式如下：
其中，W(Ai)為答案Ai的大眾偏好權(quán)重值，wyes(Ai)為答案Ai的正向大眾偏好權(quán)重值， 即肯定評價(jià)次數(shù)，wn()(Ai)為答案Ai的反向大眾偏好權(quán)重值，即否定評價(jià)次數(shù)；R為用戶反 饋結(jié)果，包括正向反饋結(jié)果Ryes和反向反饋結(jié)果Rn。為唯一用戶標(biāo)識，即單用戶只統(tǒng) 計(jì)一次。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)檢索結(jié)果的大眾偏好權(quán)重值 選取最優(yōu)答案，包括： 兩兩比較所有答案的大眾偏好權(quán)重值，兩兩比較公式如下：
其中，W(Ai)為答案Ai的大眾偏好權(quán)重值，A為預(yù)設(shè)的統(tǒng)計(jì)次數(shù)量參數(shù)，Y (Ai)為答 案Ai的總評價(jià)次數(shù)，即：y(Ai) =wyes(Ai)+wm(Ai) ;wyes(Ai)為答案Ai的正向大眾偏好權(quán) 重值，即肯定評價(jià)次數(shù)，wn()(Ai)為答案Ai的反向大眾偏好權(quán)重值，即否定評價(jià)次數(shù)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述答案Ai的大眾偏好權(quán)重值W(Ai)為 問題解決率：
其中，W(Ai)為答案Ai的大眾偏好權(quán)重值，wyes(Ai)為答案Ai的正向大眾偏好權(quán)重值， 即肯定評價(jià)次數(shù)，wm(Ai)為答案Ai的反向大眾偏好權(quán)重值，即否定評價(jià)次數(shù)。
7. -種客服機(jī)器人的自學(xué)習(xí)裝置，其特征在于，包括：自然語言收發(fā)模塊、智能答案選 取模塊、答案滿意度收集模塊和權(quán)重處理模塊； 所述自然語言收發(fā)模塊用于接收用戶終端發(fā)送的用戶消息并將所述用戶消息發(fā)送至 所述智能答案選取模塊；所述自然語言收發(fā)模塊還用于將來自所述答案滿意度收集模塊的 滿意度調(diào)查消息發(fā)送至所述用戶終端，并接收所述用戶終端返回的滿意度回復(fù)消息； 所述智能答案選取模塊根據(jù)所述自然語言收發(fā)模塊發(fā)送的所述用戶消息對知識庫進(jìn) 行檢索，根據(jù)檢索結(jié)果的大眾偏好權(quán)重值選取最優(yōu)答案，并將所述最優(yōu)答案通過所述自然 語言收發(fā)模塊發(fā)送給所述用戶終端； 所述答案滿意度收集模塊在將所述最優(yōu)答案返回至所述用戶終端后，通過所述自然語 言收發(fā)模塊向所述用戶終端發(fā)送所述滿意度調(diào)查消息，并將所述用戶終端返回的所述滿意 度回復(fù)消息發(fā)送給所述權(quán)重處理模塊； 所述權(quán)重處理模塊接收所述用戶終端返回的所述滿意度回復(fù)消息，根據(jù)所述滿意度回 復(fù)消息重新計(jì)算所述最優(yōu)答案的大眾偏好權(quán)重值，并更新所述知識庫。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述智能答案選取模塊包括：過濾單元、 分詞單元和檢索單元，其中： 所述過濾單元用于根據(jù)預(yù)設(shè)的停用詞表去掉所述用戶消息中的停用詞； 所述分詞單元用于對去掉停用詞的用戶消息進(jìn)行分詞處理； 所述檢索單元用于根據(jù)分詞處理后的用戶消息對知識庫進(jìn)行檢索。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述分詞單元通過正向/反向最大匹配算 法對去掉停用詞的用戶消息進(jìn)行分詞處理。
10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，當(dāng)所述答案滿意度收集模塊確定的滿意 度回復(fù)消息對應(yīng)肯定和否定兩種結(jié)果時(shí)，所述權(quán)重處理計(jì)算大眾偏好權(quán)重值的公式如下：
其中，W(Ai)為答案Ai的大眾偏好權(quán)重值，wyes(Ai)為答案Ai的正向大眾偏好權(quán)重值， 即肯定評價(jià)次數(shù)，wn()(Ai)為答案Ai的反向大眾偏好權(quán)重值，即否定評價(jià)次數(shù)；R為用戶反 饋結(jié)果，包括正向反饋結(jié)果Ryes和反向反饋結(jié)果Rn。為唯一用戶標(biāo)識，即單用戶只統(tǒng) 計(jì)一次。
11. 根據(jù)權(quán)利要求7或10所述的裝置，其特征在于，所述智能答案選取模塊通過兩兩比 較所有答案的大眾偏好權(quán)重值確定最優(yōu)答案，其中兩兩比較公式如下：
其中，W(Ai)為答案Ai的大眾偏好權(quán)重值，A為預(yù)設(shè)的統(tǒng)計(jì)次數(shù)量參數(shù)，Y (Ai)為答 案Ai的總評價(jià)次數(shù)，即：y(Ai) =wyes(Ai)+wm(Ai) ;wyes(Ai)為答案Ai的正向大眾偏好權(quán) 重值，即肯定評價(jià)次數(shù)，wn()(Ai)為答案Ai的反向大眾偏好權(quán)重值，即否定評價(jià)次數(shù)。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述答案Ai的大眾偏好權(quán)重值W(Ai)為 問題解決率：
其中，W(Ai)為答案Ai的大眾偏好權(quán)重值，wyes(Ai)為答案Ai的正向大眾偏好權(quán)重值， 即肯定評價(jià)次數(shù)，wm(Ai)為答案Ai的反向大眾偏好權(quán)重值，即否定評價(jià)次數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種客服機(jī)器人的自學(xué)習(xí)方法及裝置，其中，該方法包括：接收用戶終端發(fā)送的用戶消息；根據(jù)用戶消息對知識庫進(jìn)行檢索，根據(jù)檢索結(jié)果的大眾偏好權(quán)重值選取最優(yōu)答案，并將最優(yōu)答案返回至用戶終端；在將最優(yōu)答案返回至用戶終端后，向用戶終端發(fā)送滿意度調(diào)查消息；接收用戶終端返回的滿意度回復(fù)消息，根據(jù)滿意度回復(fù)消息重新計(jì)算最優(yōu)答案的大眾偏好權(quán)重值，并更新知識庫。本發(fā)明通過在回復(fù)用戶最優(yōu)答案后調(diào)查用戶滿意度，并根據(jù)用戶的反饋信息更新知識庫，從而可以盡可能向每一位用戶提供最優(yōu)答案，保證知識庫的實(shí)用性。
【IPC分類】G06F17-30
【公開號】CN104699708
【申請?zhí)枴緾N201310659832
【發(fā)明人】武帥, 孟詳粵, 魏靜, 苗喬, 章瑋, 楊英蘋, 吳杰
【申請人】中國移動通信集團(tuán)北京有限公司
【公開日】2015年6月10日
【申請日】2013年12月9日