根據(jù)關(guān)鍵詞詞典從所述文本信息中 提取關(guān)鍵詞作為滿(mǎn)意度特征:將文本信息進(jìn)行分詞處理以得到特征集合;將特征集合與滿(mǎn) 意度特征詞典進(jìn)行匹配，從特征集合中提取與滿(mǎn)意度特征詞典相匹配的關(guān)鍵詞作為滿(mǎn)意度 特征。
[0148] 其中，提取單元202可以通過(guò)執(zhí)行但不限于以下操作來(lái)確定滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸 入?yún)?shù)：
[0149] 第一種:可以將滿(mǎn)意度特征進(jìn)行量化，將各滿(mǎn)意度特征的量化值作為滿(mǎn)意度評(píng)價(jià) 模型的輸入?yún)?shù)。
[0150] 第二種:可以根據(jù)滿(mǎn)意度特征的屬性確定滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)，滿(mǎn)意度特 征的屬性可以包括滿(mǎn)意度特征的聲音頻率或聲音振幅。
[0151] 第三種:可以將與關(guān)鍵詞詞典相匹配的滿(mǎn)意度特征所對(duì)應(yīng)的參數(shù)作為滿(mǎn)意度評(píng)價(jià) 模型的輸入?yún)?shù)。
[0152] 如果用戶(hù)發(fā)送的是語(yǔ)音信息，還可以將用戶(hù)發(fā)送的語(yǔ)音信息轉(zhuǎn)換成文本信息，從 而通過(guò)對(duì)該轉(zhuǎn)換后的文本信息進(jìn)行處理和分析以進(jìn)一步對(duì)用戶(hù)發(fā)送的語(yǔ)音信息中的各滿(mǎn) 意度特征進(jìn)行量化。
[0153] 其中該將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本的技術(shù)可以通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
[0154] 另外，對(duì)語(yǔ)音信息提取語(yǔ)音、語(yǔ)調(diào)、音量、語(yǔ)速等特征或者將語(yǔ)音信息轉(zhuǎn)換成文本 信息之間的執(zhí)行沒(méi)有順序上的規(guī)定，其可先后執(zhí)行、或者同時(shí)執(zhí)行，其均在本發(fā)明的保護(hù)范 圍內(nèi)。
[0155] 不論是由語(yǔ)音信息轉(zhuǎn)換成的文本信息還是由用戶(hù)直接發(fā)送的文本信息，對(duì)上述文 本信息，均可以進(jìn)行提取關(guān)鍵詞或者語(yǔ)義特征的處理。
[0156] 具體地，可以先對(duì)文本信息進(jìn)行分詞處理從而得到特征集合。對(duì)文本信息進(jìn)行分 詞處理可以依據(jù)傳統(tǒng)的分詞詞典，即將分詞詞典與文本信息進(jìn)行匹配，將文本信息中與分 詞詞典相匹配的詞匯作為得到的特征，從而根據(jù)得到的各特征構(gòu)成分詞集合。
[0157] 例如，文本信息包括內(nèi)容"我對(duì)處理結(jié)果很滿(mǎn)意"，則進(jìn)行分詞處理后可以得到如 下的特征集合"我/對(duì)/處理/結(jié)果/很/滿(mǎn)意"。
[0158] 在得到特征集合后，可以將特征集合與關(guān)鍵詞詞典進(jìn)行匹配，以從特征集合中提 取與關(guān)鍵詞詞典相匹配的關(guān)鍵詞作為滿(mǎn)意度特征。
[0159] 這里的關(guān)鍵詞詞典與前述的分詞詞典并不相同，分詞詞典可以維護(hù)有全部常用的 或者傳統(tǒng)的詞匯，其目的是能夠?qū)⑽谋拘畔⒁栽~匯的方式幾乎完整的分割，而關(guān)鍵詞詞典 中所維護(hù)的是能夠表示用戶(hù)滿(mǎn)意度特征的詞匯，這些詞匯是由相關(guān)人員預(yù)先標(biāo)記的，相關(guān) 人員可以基于在用戶(hù)溝通中發(fā)現(xiàn)的通常表達(dá)滿(mǎn)意程度的關(guān)鍵詞，從而預(yù)先維護(hù)有關(guān)鍵詞詞 典。
[0160] 并且，關(guān)鍵詞詞典中所維護(hù)的內(nèi)容可以由相關(guān)人員根據(jù)需要而進(jìn)行更新。
[0161] 另外，關(guān)鍵詞詞典中還記錄有與各詞匯對(duì)應(yīng)的參數(shù)，該參數(shù)標(biāo)明了各詞匯所能表 達(dá)的用戶(hù)滿(mǎn)意程度。
[0162] 通過(guò)關(guān)鍵詞詞典，可以從特征集合中確定哪些詞匯為用于確定滿(mǎn)意度特征的關(guān)鍵 詞，從而從特征集合中提取這些與關(guān)鍵詞詞典相匹配的關(guān)鍵詞作為滿(mǎn)意度特征，并且，還可 以將與關(guān)鍵詞詞典相匹配的滿(mǎn)意度特征所對(duì)應(yīng)的參數(shù)作為滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)。
[0163] 優(yōu)選地，滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)還可以與滿(mǎn)意度特征的出現(xiàn)數(shù)量有關(guān)，例如 如果滿(mǎn)意出現(xiàn)了兩次或者多次，可以將輸入?yún)?shù)在原有關(guān)鍵詞詞典所對(duì)應(yīng)的參數(shù)的基礎(chǔ)上 增加一定的數(shù)值，其增加的幅度可以由預(yù)定的算法而決定。
[0164] 第四種:可以將與語(yǔ)義模型相匹配的滿(mǎn)意度特征所對(duì)應(yīng)的參數(shù)作為滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模 型的輸入?yún)?shù)。
[0165] 關(guān)于語(yǔ)義特征及其輸入?yún)?shù)的提取，可以根據(jù)語(yǔ)義模型從文本信息中提取語(yǔ)義特 征，并且將與語(yǔ)義模型相匹配的滿(mǎn)意度特征所對(duì)應(yīng)的參數(shù)作為滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?數(shù)。
[0166] 其中語(yǔ)義可以指一句話(huà)的意思，包括同義詞，近義詞，疑問(wèn)句，感嘆句等。
[0167] 語(yǔ)義模型可以是通過(guò)訓(xùn)練樣本集的方式而預(yù)先得到的，該樣本集中可以包含能夠 反映用戶(hù)滿(mǎn)意度的已知的語(yǔ)句及其相應(yīng)的已知滿(mǎn)意度結(jié)果，根據(jù)已知的語(yǔ)句及滿(mǎn)意度結(jié) 果，能夠得到反映用戶(hù)滿(mǎn)意度的與相關(guān)語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的滿(mǎn)意度參數(shù)。該已知的語(yǔ)句可以是具有 相同或類(lèi)似語(yǔ)義的句子或短語(yǔ)。
[0168] 確定單元203,用于根據(jù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)以及滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型，確定用 戶(hù)的滿(mǎn)意度。
[0169] 其中該滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型是在獲取單元201獲取用戶(hù)發(fā)送的信息之前，通過(guò)訓(xùn)練單 元204預(yù)先訓(xùn)練樣本集以獲得的。
[0170] 也就是在執(zhí)行滿(mǎn)意度自動(dòng)測(cè)評(píng)的方法之前，在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，訓(xùn)練單元204可以從 樣本集的用戶(hù)已發(fā)送的信息中提取用戶(hù)的滿(mǎn)意度特征以確定滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)； 利用提取的滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)及用戶(hù)滿(mǎn)意度結(jié)果，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練 以得到所述滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型。
[0171]樣本集可以包括由用戶(hù)已發(fā)送的信息及與用戶(hù)已發(fā)送的信息對(duì)應(yīng)的用戶(hù)滿(mǎn)意度 結(jié)果構(gòu)成的樣本。
[0172]在得到滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型階段中提取用戶(hù)的滿(mǎn)意度特征及滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入 參數(shù)的方式以及前述從用戶(hù)發(fā)送的信息中提取用戶(hù)的滿(mǎn)意度特征以確定滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型 的輸入?yún)?shù)的方式，其區(qū)別僅在于前者基于的是樣本集中作為樣本的用戶(hù)已發(fā)送的信息， 后者所基于的是用于分析用戶(hù)滿(mǎn)意度所基于的真實(shí)數(shù)據(jù)而并非樣本數(shù)據(jù)，其余的提取方式 相同，因此在此不再贅述。
[0173] 其中，該滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型可以是多維模型，本實(shí)施例的多維模型其輸出地結(jié)果用 于表示滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)結(jié)果，而多維模型的每一維代表了影響滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)結(jié)果的各元素。
[0174] 該多維模型可以包括語(yǔ)音、語(yǔ)調(diào)、音量、語(yǔ)速、關(guān)鍵詞、語(yǔ)義特征等元素，該多維模 型中的各元素與從用戶(hù)發(fā)送的信息中提取的滿(mǎn)意度特征相對(duì)應(yīng)。
[0175] 其中滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型可以依據(jù)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)經(jīng)過(guò)預(yù)定算法計(jì)算出 各滿(mǎn)意度特征的分值，從而進(jìn)一步根據(jù)各滿(mǎn)意度特征的分值而確定用戶(hù)的滿(mǎn)意度。
[0176] 另外，語(yǔ)音、語(yǔ)調(diào)、音量、語(yǔ)速是從用戶(hù)輸入的語(yǔ)音信息中獲取的；關(guān)鍵詞或語(yǔ)義是 將用戶(hù)輸入的語(yǔ)音信息轉(zhuǎn)換成文字信息，從該轉(zhuǎn)換后的文字信息中獲得的，關(guān)鍵詞或語(yǔ)義 也可以直接從用戶(hù)輸入的文字信息中獲得。
[0177] 由于有大量的錄音或記錄的聊天文本，因此訓(xùn)練單元204可以采用模式識(shí)別的相 關(guān)算法，進(jìn)行大量的訓(xùn)練，最后生成滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型。
[0178] 這樣的做法，不僅大大減少了客戶(hù)的額外工作，還可減少客戶(hù)評(píng)價(jià)中的主觀成分， 使每次溝通都產(chǎn)生客觀有效的評(píng)價(jià)。
[0179] 優(yōu)選地，機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以采用諸如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹(shù)、支持向量機(jī)等，其 均在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。
[0180]確定單元203可以依據(jù)由提取單元202提取的輸入?yún)?shù)，并且依據(jù)由訓(xùn)練單元204 得到的滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型，從而將滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的輸入?yún)?shù)代入滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型;進(jìn)而通 過(guò)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型確定各滿(mǎn)意度特征的分值，以根據(jù)各滿(mǎn)意度特征的分值確定用戶(hù)的滿(mǎn)意 度。
[0181] 滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型可以采用歸一化的方式，當(dāng)輸入?yún)?shù)歸一化后，滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型 可以進(jìn)一步根據(jù)該歸一化的輸入?yún)?shù)，確定各滿(mǎn)意度特征的分值，從而得到一個(gè)結(jié)果。
[0182] 另外，上述所提及的歸一化、利用校正值的校正、以及求出的最終的分值，實(shí)際上 都是將輸入?yún)?shù)輸入滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型后，滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型的處理過(guò)程，經(jīng)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型 處理后，再由滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型輸出作為用戶(hù)滿(mǎn)意度的輸出結(jié)果。
[0183] 優(yōu)選地，在獲取用戶(hù)發(fā)送的信息之后，確定單元203可以向所述用戶(hù)返回確定的所 述用戶(hù)的滿(mǎn)意度，若用戶(hù)查看自動(dòng)生成的滿(mǎn)意度并對(duì)其進(jìn)行了調(diào)整，則確定單元203可以進(jìn) 一步獲取到用戶(hù)對(duì)滿(mǎn)意度的調(diào)整，并將所述用戶(hù)調(diào)整后的滿(mǎn)意度作為所述用戶(hù)的滿(mǎn)意度。
[0184] 在此之后，可以利用自動(dòng)生成的滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)一步對(duì)滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型進(jìn)行訓(xùn) 練，以不斷得到更準(zhǔn)確的測(cè)評(píng)結(jié)果。
[0185] 通過(guò)實(shí)施本發(fā)明提供的滿(mǎn)意度自動(dòng)測(cè)評(píng)的方法和裝置，可以在客戶(hù)與客服的語(yǔ)音 或文字溝通結(jié)束后，利用語(yǔ)音的特征，及溝通所包含的語(yǔ)義等特征，進(jìn)行自動(dòng)的滿(mǎn)意度評(píng) 價(jià)。對(duì)于這些特征所對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)獲得模型。由此，在溝通結(jié)束后的任 何時(shí)刻，均可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的