坐席话术的推荐方法、装置、设备和介质与流程

1.本技术涉及人工智能技术领域，具体涉及一种坐席话术的推荐方法、装置、设备、介质和程序产品。


背景技术：

2.远程呼叫中心是服务行业的重要组成部分，提供销售、咨询、售后等服务。为提呼叫中心的服务质量，针对通用业务或场景会为坐席提供对应的推荐话术。实时推荐话术功能，能够根据坐席和客户的对话推送话术，可以降低坐席培训成本，提高工作效率，进一步提升客户满意度。目前时代发展较快，很多推荐话术不再适用，现有坐席话术推荐缺少反馈机制，不具备对推荐的话术内容是否正确进行分析的功能，当有更优的话术时也无法及时更新。


技术实现要素：

3.本技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。
4.例如，本技术提出一种带有反馈机制的坐席话术的推荐方法，旨在对现有推荐话术进行分析，并筛选出优质话术，并及时替换掉不合适的话术。
5.为了达到上述目的，本技术第一方面提供了坐席话术的推荐方法，包括：
6.获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本；
7.根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；
8.在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内；
9.在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库；
10.在监测到对答话术的出现频次大于n次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，n为正整数。
11.根据本技术的推荐方法，通过对坐席和客户的对话语音进行分析后产出推荐话术，然后对坐席是否使用推荐话术形成反馈信息，将存在可以收集到的话术数据库以外的优质新话术以配对组的方式存入话术数据库内，实时更新话术数据库以跟随时代潮流，使话术推荐功能更有实用价值。
12.进一步地，监测到对答话术的频次大于n次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，包括：
13.查看备用话术库内的所有的预存语句，预存语句内包括与对答话术相同或相似的语句；
14.利用语义相似度模型与预存语句逐一进行匹配；
15.筛选出与对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数；
16.在出现次数大于n次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内。
17.进一步地，筛选出与对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数，包括：
18.设定第一阈值，并放入语义相似度模型内；
19.若匹配度高于第一阈值，记录为出现。
20.进一步地，对话语音内包括坐席语句和客户意图，分别由语义相似度模型和意图识别模型识别出，
21.其中，在坐席语句和客户意图确定时，对应的推荐话术唯一。
22.进一步地，所述方法还包括：
23.在对答话术已被录入在话术数据库内时，提取对答话术对应的坐席语句和客户意图；
24.将文本标注上坐席语句和客户意图的标签，并作为训练数据放入语义相似度模型和意图识别模型内更新模型。
25.进一步地，对话语音内的坐席语句由语义相似度模型识别出，方法包括：
26.将文本输入语义相似度模型，利用第一算法在话术数据库内找到相同或相似的m条语句；
27.利用第二算法将m条语句进行语义分析，找到最为相似的语句作为坐席语句输出。
28.进一步地，第一算法包括但不限于关键词匹配、bm25、sdm；第二算法包括但不限于re2、sbert、simcse。
29.进一步地，对话语音内的客户意图由意图识别模型识别出，方法包括：
30.将文本输入意图识别模型进行意图归类打分，意图识别模型预先设定有第二阈值；
31.若有多个意图的分数高于第二阈值时，分数最高的意图作为客户意图；
32.若有且仅有一个意图的分数高于第二阈值时，意图作为客户意图；
33.若所有意图的分数均低于第二阈值时，客户意图为空集，
34.其中，意图包括但不限于肯定、否定、在忙、自己办理。
35.本技术第二方面提供了一种坐席话术的推荐装置，包括：语音获取转写模块，语音获取转写模块用于：获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本；话术推荐模块，话术推荐模块用于：根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；查看模块，查看模块用于：在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内；备用话术库模块，备用话术库模块用于：在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库；以及话术数据库补充模块，话术数据库补充模块用于：在监测到对答话术的出现频次大于n次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，n为正整数。
36.本技术的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述推荐方法。
37.本技术的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述推荐方法。
38.本技术的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述推荐方法。
附图说明
39.通过以下参照附图对本技术实施例的描述，本技术的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
40.图1示意性示出了根据本技术实施例的坐席话术推荐方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图；
41.图2示意性示出了根据本技术实施例坐席话术推荐方法的流程图；
42.图3示意性的示出了对话文本以及推荐话术的示意图；
43.图4意性示出了根据本技术实施例判断新对答话术是否为优质话术的流程图；
44.图5意性示出了根据本技术实施例更新模型的流程图；
45.图6意性示出了根据本技术实施例语义相似度模型的使用流程图；
46.图7意性示出了根据本技术实施例意图识别模型的使用流程图；
47.图8示意性示出了根据本技术实施例话术数据库的建立形式；
48.图9示意性示出了根据本技术实施例坐席话术推荐装置的结构框图；
49.图10示意性示出了根据本技术实施例坐席话术推荐装置的使用流程图；以及
50.图11示意性示出了根据本技术实施例的适于实现坐席话术推荐方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
51.以下，将参照附图来描述本技术的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本技术的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本技术实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本技术的概念。
52.在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本技术。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
53.在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
54.在使用类似于“a、b和c等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有a、b和c中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有a、单独具有b、单独具有c、具有a和b、具有a和c、具有b和c、和/或具有a、b、c的系统等)。
55.远程呼叫中心是服务行业的重要组成部分，提供销售、咨询、售后等服务。为提呼叫中心的服务质量，针对通用业务或场景会为坐席提供对应的推荐话术。实时推荐话术功能，能够根据坐席和客户的对话推送话术，可以降低坐席培训成本，提高工作效率，进一步提升客户满意度。现有坐席话术推荐缺少反馈机制，不具备对推荐的话术内容是否正确进行分析的功能，当有更优的话术时也无法及时更新。
56.本技术提出一种带有反馈机制的坐席话术的推荐方法，旨在对现有推荐话术进行
分析，并筛选出优质话术，并及时替换掉不合适的话术。
57.需要说明的是，本技术可应用于金融领域中，例如银行业务人员通过电话为客户提供销售、问题解答等服务，但不仅限于上述技术领域以及使用场景。
58.如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括坐席在通过终端设备101、102、103与客户沟通时，经过服务器105计算后向坐席提供推荐话术的过程。
59.网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
60.客户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
61.终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
62.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对客户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的客户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据客户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。
63.需要说明的是，本技术实施例中所提供的坐席话术推荐方法一般可以由服务器1 05执行。相应地，本技术实施例中所提供的坐席话术推荐装置一般可以设置于服务器105中。本技术实施例中所提供的坐席话术推荐方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本技术实施例中所提供的坐席话术推荐装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。
64.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
65.以下将基于图1描述的场景，通过图2～图8对申请实施例坐席话术推荐方法进行详细描述。
66.图2示意性示出了根据本技术实施例坐席话术推荐方法的流程图。
67.如图2所示，该实施例包括操作s210～操作s250。
68.在操作s210，获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本。
69.坐席话术推荐装置在检测到话术推荐功能启动时，将会接收坐席与客户之间的对话语音。具体地，话术推荐功能的启动可以是坐席通过相应的操作的触发的，比如在接听设备上进行相应的操作或者触控；话术推荐功能还可以是在接听时自动启动的，比如在坐席与客户之间的电话接通后话术推荐功能自动启动。而在启动话术推荐装置的话术推荐功能时，将会坐席与客户之间的对话语音同时记录获取，获取可以由接通设备上的麦克风实现。
70.由于本技术的坐席话术推荐装置主要是对文本内容进行分析，因此在获取到对话语音后，需要将对话语音的数据进行转写。在转写过程中，可以区分出说话人的身份，也就是说，文本中可以将客户的文本与坐席的文本进行区分，并分别进行相应的标记，以便于后续分析以及话术的推荐。
71.可以理解的是，文本内容必然为多轮对话的形式，即一句客户语音数据一句坐席
语音数据。对于坐席而言，处理业务通常需要用标准流程和对应的话语，因此在判断文本内容所属的对象时，可以先将坐席话语筛选出进行标记，如图3所示的标记形式，剩下的标记为客户话语。图3中将坐席话语标记为a，将客户话语标记为b。
72.在操作s220，根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出。
73.在经过一轮对话后，可以从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出。即经过图3中的a1和b1的一个轮次之后，可以从a1和b1中推断出推荐话术c1，c1为话术数据库内的话术。
74.可以理解的是，每轮对话后均有一句推荐话术输出，输出的推荐话术是基于本轮中客户与坐席的交谈内容计算出的。需要明确的是，本技术中的对话语音内包括坐席语句和客户意图，即每轮对话语音中均包括坐席语句和客户意图，坐席语句由语义相似度模型识别出，客户意图由意图识别模型识别出。
75.另外，在坐席语句和客户意图确定时，对应的推荐话术唯一，也就是本轮对话中，坐席语句a1可以与话术数据库中的至少一个匹配，且客户语句b1中存在意图时，输出唯一的一句推荐话术，即两者交集唯一；而在本轮对话中客户无意图、或者坐席语句在话术数据库中无匹配时，不输出推荐话术。
76.在操作s230，在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内。
77.在继续记录转换过程中发现，坐席并未使用推荐话术，此时需要查明是由于推荐话术不匹配的原因造成坐席并未使用推荐话术，还是存在新优质话术而导致坐席并未使用推荐话术的原因，需要查看对答话术是否已被录入在话术数据库内。
78.参考图3，a2为在推荐话术c1之后坐席使用的对答话术，即在本实施中，坐席未使用推荐话术c1而使用了对答话术a2，此时需要查看对答话术a2是否已被录入在话术数据库内。
79.在操作s240，在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库。
80.本操作可以理解的是，是上述中存在新优质话术而导致坐席并未使用推荐话术的原因，在判断存在一个新的话术时，将该对答话术加入备用话术库中并记录坐席使用的次数，用于分析该话术是否能成为优质新话术进行录入，或者效果不明显不需要进行记录。
81.对于是否能成为优质新话术，本技术以出现次数进行统计，在对答话术的出现频次大于n次时判定为优质新话术，而在对答话术的出现频次小于或等于n次时判定为效果不明显的情况。
82.在操作s250，在监测到对答话术的出现频次大于n次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，n为正整数。
83.结合上述的实施例，判断对答话术a2是否多次出现，假设对答话术a2与多句话相似，则认为该句话出现多次，若出现次数≥n，则认定为新出现的优质话术，将话术数据库存在的坐席语句a1、带有唯一客户意图的客户语句b1以及优质话术a2形成配对组加入到话术数据库中。
84.可以理解的是，操作s230-操作s250为反馈过程，即判断对答话术是否为新优质话术，需要更新到话术数据库的过程。通过对坐席和客户的对话语音进行分析后产出推荐话
术，然后对坐席是否使用推荐话术形成反馈信息，将存在可以收集到的话术数据库以外的优质新话术以配对组的方式存入话术数据库内，实时更新话术数据库以跟随时代潮流，使话术推荐功能更有实用价值。
85.图4意性示出了根据本技术实施例判断新对答话术是否为优质话术的流程图。
86.如图4所示，该实施例包括操作s310～操作s340。
87.在操作s310，查看备用话术库内的所有的预存语句，预存语句内包括与对答话术相同或相似的语句。
88.可以理解的是，每轮对话中，只要存在坐席的对答话术与推荐话术不一致时，就将对答话术作为预存语句记录在备用话术库内，而由于坐席语句和客户意图确定时推荐话术唯一的前提条件，因此预存语句可能存在多个对答话术相同或相似的情况。参考图3的实施例，对答话术a2作为备用话术库内的预存语句之一，备用话术库内包括与对答话术a2相同、相似或不相同三种预存语句。
89.本技术判断是否为优质话术是通过出现次数进行判断的，因此需要判断备用话术库内的所有的预存语句是否与对答话术a2相同或相似，并记录出现的次数，此过程可以通过语义相似度模型进行匹配。
90.在操作s320，利用语义相似度模型与预存语句逐一进行匹配。
91.语义相似度模型用于识别两句话是否相同或相似。更具体的，语义相似度模型内包括召回模型和精排模型。召回模型用于在大量数据中找到结构较为相似的语句，例如，在备用话术库中找到与对答话术a2结构相同或相似的语句，再例如，在话术数据库中找到与坐席话术a1结构相同或相似的语句。精排模型是对数量较少的语句进行语义分析，找到语义最为相似的一条语句，作为最终结果输出。例如，在召回模型经过筛选后的语句输入精排模型，然后经过语义分析进行第二次筛选，最终输出语句结构相同或相似、且语义也相同或相似的语句。
92.在操作s330，筛选出与对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数。
93.对于语义相似度模型的使用需要设置阈值，阈值可以理解是对筛选时两个语句之间的相同或相似度的准确度的限制范围，即若阈值较大则限制范围较小，筛选出较多的与对答话术相同或相似的语句，准确率会降低，而若阈值较小则限制范围较大，筛选条件较为苛刻，会有较少或者没有与对答话术相同或相似的语句。因此阈值的设定需要根据经验进行。
94.在本技术中先在语义相似度模型内设定第一阈值，第一阈值即准确率的筛选程度值，在筛选备用话术库的预存语句是，若匹配度高于第一阈值，则认为与对答话术匹配，标记记录为出现。
95.在操作s340，在出现次数大于n次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内。
96.在完成备用话术库内预存语句的全部匹配后，对记录标记的语句进行清点，统计出现次数，若出现次数大于n次时，则判定为优质话术，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内。
97.图5意性示出了根据本技术实施例更新模型的流程图。
98.如图5所示，该实施例包括操作s410～操作s420。
99.在操作s410，在对答话术已被录入在话术数据库内时，提取对答话术对应的坐席语句和客户意图。
100.可以理解的是，在本操作中坐席未使用推荐话术但推荐话术存在话术数据库中，此种情况说明对客户意图或坐席语句把握不准确，导致使用语义相似度模型和意图识别模型进行判断时出现推荐错误，需要对模型进行训练或者数据标记进行修改。本技术是对数据的标记进行修改，然后对模型进行更新的处理过程，因此需要提取在对答话术为推荐话术时，与其对应的唯一确定的坐席语句和客户意图。
101.在操作s420，将文本标注上坐席语句和客户意图的标签，并作为训练数据放入语义相似度模型和意图识别模型内更新模型。
102.将获取到的坐席语句标记在本轮坐席语句上，将获取到的客户意图标记在本轮客户语句上。
103.结合图3可以理解为，对答话术a2不为推荐话术，但存在于话术数据库中。提取对答话术a2对应的坐席语句a1’和客户意图b1’，将a1’的标签标记在a1上，将b1’的标签标记附加在b1上，然后分别放入语义相似度模型和意图识别模型的训练数据中，重新训练更新两个模型。
104.对于语义相似度模型和意图识别模型的使用识别过程如下。
105.图6意性示出了根据本技术实施例语义相似度模型的使用流程图。
106.如图6所示，该实施例包括操作s510～操作s520。
107.在操作s510，将文本输入语义相似度模型，利用第一算法在话术数据库内找到相同或相似的m条语句。第一算法包括但不限于关键词匹配、bm25、sdm。
108.在操作s520，利用第二算法将m条语句进行语义分析，找到最为相似的语句作为坐席语句输出。第二算法包括但不限于re2、sbert、simcse。
109.图7意性示出了根据本技术实施例意图识别模型的使用流程图。
110.如图7所示，该实施例包括操作s610～操作s620。
111.在操作s610，将文本输入意图识别模型进行意图归类打分，意图识别模型预先设定有第二阈值。
112.操作s620为下述三种情况择一执行。
113.若有多个意图的分数高于第二阈值时，分数最高的意图作为客户意图；若有且仅有一个意图的分数高于第二阈值时，意图作为客户意图；若所有意图的分数均低于第二阈值时，客户意图为空集，空集指的是无意图。其中，意图包括但不限于肯定、否定、在忙、自己办理。
114.需要补充说明的是，话术数据库的建立形式可以如图8所示，在a列的为坐席语句，利用语义相似度模型对a列的语句进行识别；在b列的为客户语句，可直接通过客户意图代替，利用意图识别模型对b列的客户意图进行识别；c列为推荐话术，与唯一的坐席语句和客户意图对应。
115.基于上述坐席话术推荐方法，本技术还提供了一种坐席话术推荐装置。以下将结合图9对该装置进行详细描述。
116.图9示意性示出了根据本技术实施例坐席话术推荐装置的结构框图。
117.如图9所示，该实施例坐席话术推荐装置700包括语音获取转写模块710、话术推荐
模块720、查看模块730、备用话术库模块740和话术数据库补充模块750。
118.语音获取转写模块710用于：获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本。在一个实施例中，语音获取转写模块710可以用于执行前文描述的操作s210，在此不再赘述。
119.话术推荐模块720用于：根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出。在一个实施例中，话术推荐模块720可以用于执行前文描述的操作s220，在此不再赘述。
120.查看模块730用于：在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内。在一个实施例中，查看模块730可以用于执行前文描述的操作s230，在此不再赘述。
121.备用话术库模块740用于：在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库。在一个实施例中，备用话术库模块740可以用于执行前文描述的操作s240，在此不再赘述。以及
122.话术数据库补充模块750用于：在监测到对答话术的出现频次大于n次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内，n为正整数。在一个实施例中，话术数据库补充模块750可以用于执行前文描述的操作s250，在此不再赘述。
123.图10示意性示出了根据本技术实施例坐席话术推荐装置的使用流程图。
124.在操作s801，获取坐席与客户的对话语音。
125.在操作s802，将对话语音转换为文本。
126.在操作s803，利用语义相似度模型识别文本的坐席话语a1。
127.在操作s804，确定坐席话语是否存在话术数据库内，若存在则执行操作s805，否则结束流程。
128.在操作s805，利用意图识别模型识别文本的客户意图b1。
129.在操作s806，判断是否存在明显的客户意图，若存在则执行操作s807，否则判断为无意图，流程结束。
130.在操作s807，在话术数据库内找到坐席话语a1和客户意图b1，并获取相应的推荐话术c1。
131.在操作s808，获取坐席的对答话术a2。
132.在操作s809，判断对答话术a2与推荐话术c1是否一致，在不一致时执行操作s810，在一致时结束流程。
133.在操作s810，判断对答话术a2是否存在于话术数据库内，存在执行操作s811，不存在执行操作s814。
134.在操作s811，获取话术数据库内对答话术a2所对应的坐席话语a1’和客户意图b1’。
135.在操作s812，将坐席话语a1’的标签标记到坐席话语a1上，将客户意图b1’的标签标记到客户意图b1上。
136.在操作s813，将重新打标签的数据作为训练数据，更新模型。
137.在操作s814，将对答话术a2存入备用话术库。
138.在操作s815，获取备用话术库中与对答话术a2相同或相似的预存语句的个数。
139.在操作s816，判断个数是否超过n个，在超过n个时执行操作s817，否则结束流程。
140.在操作s817，将坐席话语a1、客户意图b1和对答话术a2作为配对组存入话术数据库。
141.根据本技术的实施例，语音获取转写模块710、话术推荐模块720、查看模块730、备用话术库模块740和话术数据库补充模块750中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本技术的实施例，语音获取转写模块710、话术推荐模块720、查看模块730、备用话术库模块740和话术数据库补充模块750中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(fpga)、可编程逻辑阵列(pla)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(asic)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，语音获取转写模块710、话术推荐模块720、查看模块730、备用话术库模块740和话术数据库补充模块750中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。
142.图11示意性示出了根据本技术实施例的适于实现坐席话术推荐方法的电子设备的方框图。
143.如图11所示，根据本技术实施例的电子设备900包括处理器901，其可以根据存储在只读存储器(rom)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(ram)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器901例如可以包括通用微处理器(例如cpu)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(asic))等等。处理器901还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器901可以包括用于执行根据本技术实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。
144.在ram 903中，存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理器901、rom 902以及ram 903通过总线904彼此相连。处理器901通过执行rom 902和/或ram 903中的程序来执行根据本技术实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除rom 902和ram 903以外的一个或多个存储器中。处理器901也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本技术实施例的方法流程的各种操作。
145.根据本技术的实施例，电子设备900还可以包括输入/输出(i/o)接口905，输入/输出(i/o)接口905也连接至总线904。电子设备900还可以包括连接至i/o接口905的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至i/o接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。
146.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被
执行时，实现根据本技术实施例的方法。
147.根据本技术的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本技术的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的rom 902和/或ram 903和/或rom 902和ram 903以外的一个或多个存储器。
148.本技术的实施例中还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本技术实施例中所提供的方法。
149.在该计算机程序被处理器901执行时执行本技术实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本技术的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
150.在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分909被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
151.在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器901执行时，执行本技术实施例的系统中限定的上述功能。根据本技术的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。
152.根据本技术的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术实施例中提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如java，c++，python，“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
153.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组
合来实现。
154.本领域技术人员可以理解，本技术的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合或/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本技术中。特别地，在不脱离本技术精神和教导的情况下，本技术的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本技术的范围。
155.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
156.以上对本技术的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本技术的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本技术的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本技术的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本技术的范围之内。

技术特征：
1.一种坐席话术的推荐方法，其特征在于，包括：获取坐席与客户之间的对话语音，并将所述对话语音转换为文本；根据所述文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看所述对答话术是否已被录入在所述话术数据库内；在所述对答话术未被录入在所述话术数据库内时，将所述对答话术放入备用话术库；在监测到所述对答话术的出现频次大于n次时，将所述对答话术与所述文本形成配对组，并补充到所述话术数据库内，n为正整数。2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，监测到所述对答话术的频次大于n次时，将所述对答话术与所述文本形成配对组，并补充到所述话术数据库内，包括：查看所述备用话术库内的所有的预存语句，所述预存语句内包括与所述对答话术相同或相似的语句；利用语义相似度模型与所述预存语句逐一进行匹配；筛选出与所述对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数；在出现次数大于n次时，将所述对答话术与所述文本形成配对组，并补充到所述话术数据库内。3.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，筛选出与所述对答话术相同或相似的语句，并记录出现次数，包括：设定第一阈值，并放入语义相似度模型内；若匹配度高于第一阈值，记录为出现。4.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述对话语音内包括坐席语句和客户意图，分别由语义相似度模型和意图识别模型识别出，其中，在坐席语句和客户意图确定时，对应的推荐话术唯一。5.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述对答话术已被录入在所述话术数据库内时，提取所述对答话术对应的坐席语句和客户意图；将所述文本标注上所述坐席语句和所述客户意图的标签，并作为训练数据放入语义相似度模型和意图识别模型内更新模型。6.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述对话语音内的坐席语句由语义相似度模型识别出，所述方法包括：将所述文本输入语义相似度模型，利用第一算法在所述话术数据库内找到相同或相似的m条语句；利用第二算法将所述m条语句进行语义分析，找到最为相似的语句作为坐席语句输出。7.根据权利要求6所述的推荐方法，其特征在于，所述第一算法包括但不限于关键词匹配、bm25、sdm；所述第二算法包括但不限于re2、sbert、simcse。8.根据权利要求4所述的推荐方法，其特征在于，所述对话语音内的客户意图由意图识别模型识别出，所述方法包括：将所述文本输入意图识别模型进行意图归类打分，所述意图识别模型预先设定有第二阈值；
若有多个意图的分数高于第二阈值时，分数最高的意图作为客户意图；若有且仅有一个意图的分数高于第二阈值时，所述意图作为客户意图；若所有意图的分数均低于第二阈值时，所述客户意图为空集，其中，所述意图包括但不限于肯定、否定、在忙、自己办理。9.一种坐席话术的推荐装置，包括：语音获取转写模块，所述语音获取转写模块用于：获取坐席与客户之间的对话语音，并将所述对话语音转换为文本；话术推荐模块，所述话术推荐模块用于：根据所述文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；查看模块，所述查看模块用于：在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看所述对答话术是否已被录入在所述话术数据库内；备用话术库模块，所述备用话术库模块用于：在所述对答话术未被录入在所述话术数据库内时，将所述对答话术放入备用话术库；以及话术数据库补充模块，所述话术数据库补充模块用于：在监测到所述对答话术的出现频次大于n次时，将所述对答话术与所述文本形成配对组，并补充到所述话术数据库内，n为正整数。10.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～8中任一项所述的方法。12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～8中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供了一种坐席话术的推荐方法，可用于人工智能技术领域，包括：获取坐席与客户之间的对话语音，并将对话语音转换为文本；根据文本从话术数据库内找出对应的推荐话术，并向坐席输出；在监测坐席未使用推荐话术后，获取坐席的对答话术并查看对答话术是否已被录入在话术数据库内；在对答话术未被录入在话术数据库内时，将对答话术放入备用话术库；在监测到对答话术的出现频次大于N次时，将对答话术与文本形成配对组，并补充到话术数据库内。通过对坐席和客户的对话语音进行分析后产出推荐话术，再将坐席是否使用推荐话术形成反馈信息，实时更新话术数据库以跟随时代潮流，使话术推荐功能更有实用价值。话术推荐功能更有实用价值。话术推荐功能更有实用价值。


技术研发人员：熊步先 白杰 匡蕴娟 刘华杰
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：2023.05.19
技术公布日：2023/8/21