一种客服机器人的自学习方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及人机交互技术领域，具体地，涉及一种客服机器人的自学习方法及装 置。
【背景技术】
[0002] 客服机器人是基于自然语言处理技术衍生出的一种人机问答服务方式，目前已经 渗透电信，金融、航空等各个领域，成为商业企业重要的服务提供方式。客服机器人提供给 用户服务是单向的，即预先制定问答知识，匹配到用户问题后，给出相应的答案。这种方式 无法得知用户获取服务后的感知，进而无法提升用户体验。
[0003] 问答系统方法的缺点是：
[0004] 一专家系统采用单向的问答，不具备反问用户获取信息机制，即不知道反馈问题 答案是否是用户想要得到的，不能获取使用者感知信息；
[0005] -缺少对问题答案评价机制和自我调整机制；
[0006] -不能根据大众偏好信息的为用户推送大众满意答案；
[0007] 一采用人工后期会话方式优化问答知识库，只能进行局部片面优化，人工成本高， 且只是少数人主观意向体现，无法保证问答知识受众满意度指标整体维持较高水平。
【发明内容】
[0008] 本发明是为了克服现有技术中客服机器人中的专家系统采用单项问答，不能有效 获取用户反馈信息的缺陷，根据本发明的一个方面，提出一种客服机器人的自学习方法。
[0009] 根据本发明实施例的一种客服机器人的自学习方法，包括：接收用户终端发送的 用户消息；根据用户消息对知识库进行检索，根据检索结果的大众偏好权重值选取最优答 案，并将最优答案返回至用户终端；在将最优答案返回至用户终端后，向用户终端发送满意 度调查消息；接收用户终端返回的满意度回复消息，根据满意度回复消息重新计算最优答 案的大众偏好权重值，并更新知识库。
[0010] 优选的，上述根据用户消息对知识库进行检索，包括：
[0011] 根据预设的停用词表去掉用户消息中的停用词；对去掉停用词的用户消息进行分 词处理；根据分词处理后的用户消息对知识库进行检索。
[0012] 优选的，通过正向/反向最大匹配算法对去掉停用词的用户消息进行分词处理。
[0013] 优选的，当满意度回复消息对应肯定和否定两种结果时，计算大众偏好权重值的 公式如下：
【主权项】
1. 一种客服机器人的自学习方法，其特征在于，包括： 接收用户终端发送的用户消息； 根据所述用户消息对知识库进行检索，根据检索结果的大众偏好权重值选取最优答 案，并将所述最优答案返回至所述用户终端； 在将所述最优答案返回至所述用户终端后，向所述用户终端发送满意度调查消息； 接收所述用户终端返回的满意度回复消息，根据所述满意度回复消息重新计算所述最 优答案的大众偏好权重值，并更新所述知识库。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户消息对知识库进行检 索，包括： 根据预设的停用词表去掉所述用户消息中的停用词； 对去掉停用词的用户消息进行分词处理； 根据分词处理后的用户消息对知识库进行检索。
3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过正向/反向最大匹配算法对去掉停用 词的用户消息进行分词处理。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述满意度回复消息对应肯定和否定 两种结果时，计算大众偏好权重值的公式如下：
其中，W(Ai)为答案Ai的大众偏好权重值，wyes(Ai)为答案Ai的正向大众偏好权重值， 即肯定评价次数，wn()(Ai)为答案Ai的反向大众偏好权重值，即否定评价次数；R为用户反 馈结果，包括正向反馈结果Ryes和反向反馈结果Rn。为唯一用户标识，即单用户只统 计一次。
5. 根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据检索结果的大众偏好权重值 选取最优答案，包括： 两两比较所有答案的大众偏好权重值，两两比较公式如下：
其中，W(Ai)为答案Ai的大众偏好权重值，A为预设的统计次数量参数，Y (Ai)为答 案Ai的总评价次数，即：y(Ai) =wyes(Ai)+wm(Ai) ;wyes(Ai)为答案Ai的正向大众偏好权 重值，即肯定评价次数，wn()(Ai)为答案Ai的反向大众偏好权重值，即否定评价次数。
6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述答案Ai的大众偏好权重值W(Ai)为 问题解决率：
其中，W(Ai)为答案Ai的大众偏好权重值，wyes(Ai)为答案Ai的正向大众偏好权重值， 即肯定评价次数，wm(Ai)为答案Ai的反向大众偏好权重值，即否定评价次数。
7. -种客服机器人的自学习装置，其特征在于，包括：自然语言收发模块、智能答案选 取模块、答案满意度收集模块和权重处理模块； 所述自然语言收发模块用于接收用户终端发送的用户消息并将所述用户消息发送至 所述智能答案选取模块；所述自然语言收发模块还用于将来自所述答案满意度收集模块的 满意度调查消息发送至所述用户终端，并接收所述用户终端返回的满意度回复消息； 所述智能答案选取模块根据所述自然语言收发模块发送的所述用户消息对知识库进 行检索，根据检索结果的大众偏好权重值选取最优答案，并将所述最优答案通过所述自然 语言收发模块发送给所述用户终端； 所述答案满意度收集模块在将所述最优答案返回至所述用户终端后，通过所述自然语 言收发模块向所述用户终端发送所述满意度调查消息，并将所述用户终端返回的所述满意 度回复消息发送给所述权重处理模块； 所述权重处理模块接收所述用户终端返回的所述满意度回复消息，根据所述满意度回 复消息重新计算所述最优答案的大众偏好权重值，并更新所述知识库。
8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述智能答案选取模块包括：过滤单元、 分词单元和检索单元，其中： 所述过滤单元用于根据预设的停用词表去掉所述用户消息中的停用词； 所述分词单元用于对去掉停用词的用户消息进行分词处理； 所述检索单元用于根据分词处理后的用户消息对知识库进行检索。
9. 根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分词单元通过正向/反向最大匹配算 法对去掉停用词的用户消息进行分词处理。
10. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，当所述答案满意度收集模块确定的满意 度回复消息对应肯定和否定两种结果时，所述权重处理计算大众偏好权重值的公式如下：
其中，W(Ai)为答案Ai的大众偏好权重值，wyes(Ai)为答案Ai的正向大众偏好权重值， 即肯定评价次数，wn()(Ai)为答案Ai的反向大众偏好权重值，即否定评价次数；R为用户反 馈结果，包括正向反馈结果Ryes和反向反馈结果Rn。为唯一用户标识，即单用户只统 计一次。
11. 根据权利要求7或10所述的装置，其特征在于，所述智能答案选取模块通过两两比 较所有答案的大众偏好权重值确定最优答案，其中两两比较公式如下：
其中，W(Ai)为答案Ai的大众偏好权重值，A为预设的统计次数量参数，Y (Ai)为答 案Ai的总评价次数，即：y(Ai) =wyes(Ai)+wm(Ai) ;wyes(Ai)为答案Ai的正向大众偏好权 重值，即肯定评价次数，wn()(Ai)为答案Ai的反向大众偏好权重值，即否定评价次数。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述答案Ai的大众偏好权重值W(Ai)为 问题解决率：
其中，W(Ai)为答案Ai的大众偏好权重值，wyes(Ai)为答案Ai的正向大众偏好权重值， 即肯定评价次数，wm(Ai)为答案Ai的反向大众偏好权重值，即否定评价次数。
【专利摘要】本发明公开了一种客服机器人的自学习方法及装置，其中，该方法包括：接收用户终端发送的用户消息；根据用户消息对知识库进行检索，根据检索结果的大众偏好权重值选取最优答案，并将最优答案返回至用户终端；在将最优答案返回至用户终端后，向用户终端发送满意度调查消息；接收用户终端返回的满意度回复消息，根据满意度回复消息重新计算最优答案的大众偏好权重值，并更新知识库。本发明通过在回复用户最优答案后调查用户满意度，并根据用户的反馈信息更新知识库，从而可以尽可能向每一位用户提供最优答案，保证知识库的实用性。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104699708
【申请号】CN201310659832
【发明人】武帅, 孟详粤, 魏静, 苗乔, 章玮, 杨英苹, 吴杰
【申请人】中国移动通信集团北京有限公司
【公开日】2015年6月10日
【申请日】2013年12月9日