一种在线自动客服方法、系统及电子设备与流程

本发明涉及智能人机交互技术，尤其是关于一种在线自动客服方法、系统及电子设备。

背景技术：

随着互联网的高速发展，网络销售成为了现今产品销售的一大手段，通过网络销售能够更加便捷快速的将产品展示出来且面向广泛市场，同时购买人员能够足不出户便可查询产品价格和功能，并通过网络支付完成交易，大大提高了购买效率和产品的销售数量。

当前一些大型电子商务网站、网络娱乐平台、在线社交网络拥有庞大的客户群，在服务高峰期同时在线客户数巨大。传统的人工销售与客服在面对巨大客户群时，显得力不从心，无法为客户提供及时的、高质量的在线业务咨询、业务引导与产品销售等方面的服务，需要开发基于人机自动会话技术的智能在线客服系统来分担人工压力，解决目前人工销售与客服所面临的困境。

现有的智能在线客服系统更多的只能针对客户的咨询回复固定的信息，无法较好的理解客户的心态，及主动获取相应的信息，以至于错失许多销售机会，影响产品销量和服务质量。

技术实现要素：

本发明的实施例，提供了一种在线自动客服方法，所述方法包含步骤：接收客户输入信息；获取所述输入信息的上下文属性；对所述输入信息进行特征提取；基于所述上下文属性及所述提取得到的特征，更新对话状态；基于所述对话状态及动作规划器确定回复类型；基于所述回复类型确定回复内容。

相对现有技术而言，本发明实施例所提供的在线自动客服方法结合客户输入信息及上下文属性，更新当前对话状态，从而能准确的理解当前客户输入信息所表达出的意义，并根据更新后的对话状态，通过动作规划器来进一步确定回复的内容，包括先确定回复类型，再基于回复类型，确定具体的回复内容，从而针对客户的输入信息给出更准确、或者其他营销目的的回复。在一定程度上，可提升客户体验，并更准确的为客户推送营销信息。

在一实施例中，所述获取所述客户输入信息的上下文属性具体包含：基于信息记录提取出所述上下文属性。

在一实施例中，所述动作规划器基于深度神经网络训练得出。

在一实施例中，所述回复类型包含固定答案类型和非固定答案类型。

在一实施例中，当所述回复类型为固定答案类型时，所述基于所述回复类型确定回复内容包含：确定固定答案类型的子分类；从数据库中获取所述子分类对应的所述回复内容。

在一实施例中，所述子分类包含获取联系方式。

在一实施例中，当所述回复类型为非固定答案类型时，所述基于所述回复类型确定回复内容包含：基于所述输入信息及所述上下文属性，匹配数据记录表，所述数据记录表的每条记录包含字段：输入信息、上下文属性及对应的回复内容；基于所述输入信息及所述上下文属性与所述数据记录表中的对应字段内容相似度及预设条件，确定所述回复内容。

在一实施例中，确定所述回复内容中是否包含占位符：若包含，则基于所述回复内容，查找数据库，获得所述占位符指代的具体信息，并用所述具体信息替代所述占位符，更新所述回复内容，并将更新后的所述回复内容输出给所述客户。

此外，本发明还提供一种在线自动客服系统，所述系统包含客户交互界面，及后台处理服务器；其中，所述客户交互界面提供信息输入界面，接收客户输入信息，并发送给所述后台处理服务器；所述后台处理服务器接收来自所述客户交互界面的所述输入信息，并执行上述在线自动客服方法，得到所述回复内容，并发送给所述客户交互界面，所述客户交互界面接收所述回复内容，并显示给客户。

基于同样的发明构思，本发明还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的在线自动客服方法。

附图说明

一个或多个实施方式通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施方式的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1绘示本发明一较佳实施例所提供的在线自动客服方法流程图；

图2绘示图1所示实施例中获取非固定答案类型的回复内容方法流程示意图；

图3绘示本发明一较佳实施例所提供的在线自动客服系统结构示意图；

图4绘示本发明一实施例所提供的电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。

请参照图1，图1绘示本发明一较佳实施例所提供的在线自动客服方法流程图。本实施例所提供的在线自动客服方法可应用在在线自动客服系统。

如图1所示，所述在线自动客服方法包含步骤：

步骤101，接收客户输入信息。

具体而言，在线自动客服系统会提供一客户交互界面来接收客户输入信息，客户输入信息的类型可包含文字信息、语音信息、及操作信息等。

当客户实际是通过语音方式来输入需求信息时，可通过语音转换技术，将语音数据转换为文字。

所谓操作信息可包含在与客户的交互过程中，根据客户的操作行为生成的信息，例如，判断当前客户是否正在输入、或判断客户是否超时未操作等信息。

系统在接收到该些客户输入信息时，会对其进行记录保存为信息记录。

步骤102，获取所述输入信息的上下文属性。

上下文属性包含当前对话中所提及的关键信息，可从信息记录中提取获得。具体而言，客户在进行产品咨询或者服务咨询时，通常会针对同一个产品提出多次询问，若仅针对客户当前输入的一条信息进行回复时，往往无法提供准确的回复，也就是说，系统仅基于当前客户的输入信息进行回复时，无法准确理解客户所要表达的意思。如此一来，可从信息记录中提取出于当前输入信息相关的对话记录，并进行关键词提取等处理，获得上下文属性。

举例而言，以整形行业的在线自动客服系统为例，如果访客问“价格多少钱？”，系统在未获知上下文属性的情况下，因为不清楚访客问的是什么项目的价格，这个问题是无法正确回答的。

系统若基于信息记录分析提取出上下文属性，假设访客在上一个输入信息中提到了项目“割双眼皮”，系统就会自动抽取出相应的上下文属性，即{‘item’:‘割双眼皮’}。

这样结合上下文，系统就可针对“割双眼皮”及“价格”来进行回答。

步骤103，对所述输入信息进行特征提取。

用于客户输入信息一般情况下多为自然语言，故需要对其进行预处理，可包含错别字纠正、无效符合剔除等，并在预处理后，进行特征提取。具体的提取方法可基于训练深度神经网络模型得到，业界主流的模型是bilstm+crf，本发明并不以此为限。

步骤104，基于所述上下文属性及所述提取得到的特征，更新对话状态。

对话状态，可记录与当前客户交互过程中的所有状态信息。状态信息可包含上下文属性、客户输入信息对应的特征，以及当前对话的进度信息。具体而言，客户在通过交互界面与系统进行交互的过程中，对话的内容可能会涉及多种主题、客户回复的时间间隔也不相同，即操作信息。当客户在更换咨询主题时，或者在多次针对同一主题进行咨询时，可生成相应的进度信息。

故在每一个接收到客户输入信息时，都可基于当前客户输入信息，结合上下文属性及进度信息等，来更新对话状态。

步骤105，基于所述对话状态及动作规划器确定回复类型。

动作规划器可预先经过对深度神经网络进行训练得到的。首先，收集大量的人工客服的历史聊天记录，然后在聊天记录对应的位置，标注执行相应回复类型，接着训练一个深度神经网络，深度神经网络的输入就是当前的对话状态，输出为回复类型。可以理解的是，本实施例中所提及的基于深度神经网络训练得到动作规划器的方法，仅用于示例说明，本发明并不限制动作规划器生成的具体细节。

本实施例中，回复类型可包含固定答案类型和非固定答案类型。例如，“暖场”、“引导”、“获取联系方式”为固定答案类型，即相应的回复内容都为固定预设的内容，而“信息回复”则为非固定答案类型，即需根据客户实际的输入信息来提供回复。本发明的其他实施例中，可基于实际的应用场景设置具体的回复类型。

步骤106，基于所述回复类型确定回复内容。

如上所述，回复类型可包含固定答案类型和非固定答案类型。

当经过步骤105确定回复类型为固定答案类型时，基于所述回复类型确定回复内容可具体包含：确定固定答案类型的子分类；并从数据库中获取子分类对应的回复内容。换言之，当确定回复类型为固定答案类型时，可先确定具体的子分类，即“暖场”、“引导”或“获取联系方式”，而该些子分类对应的具体回复内容则预先存储在数据库中，故可通过直接从数据库中获取对应的回复内容，即可响应给客户。

值得注意的是，由于在营销类在线自动客服系统中，获取到客户的联系方式为成功对接给人工客服的关键信息。

请参照图2，图2绘示图1所示实施例中获取非固定答案类型的回复内容方法流程示意图。如图2所示，当经过步骤105确定回复类型为非固定答案类型时，基于所述回复类型确定回复内容包含如下步骤：

步骤201，基于所述输入信息及所述上下文属性，匹配数据记录表。

其中，数据记录表可用于存储预先收集得到的数据，每条记录包含字段：输入信息(q_target)、上下文属性(c_target)及对应的回复内容(a_target)。该些数据是基于大量历史语料数据分析处理得到的。

步骤202，基于所述输入信息及所述上下文属性与所述数据记录表中的对应字段内容相似度及预设条件，确定所述回复内容。

具体而言，分别计算当前输入信息(q_in)、上下文属性(c_target)与数据表中的输入信息(q_target)、上下文属性(c_target)的文本相似度，并选取综合相似度最高的记录作为匹配记录，并将该匹配记录中的回复内容(a_target)确定为最终回复内容。其中综合相似度可为两者的相似度之和，也可以为加权后的平均值。

在本发明的实施例中，预设条件还可包含两者相似度均超过预设阈值，则可进一步选取匹配记录。若其中有项相似度为超过阈值，则认定为不匹配。当数据表中不存在匹配记录时，系统可输出默认内容作为回复。

步骤203，确定所述回复内容中是否包含占位符：若包含，则执行步骤204,；若不包含，则执行步骤205。

例如，确定为回复内容的q_target为“最近，咱们有做优惠活动，线上预约都是打<discount>折”。其中<discount>为占位符

步骤204，基于所述回复内容，查找数据库，获得所述占位符指代的具体信息，并用所述具体信息替代所述占位符，更新所述回复内容，并将更新后的所述回复内容输出给所述客户。

例如，系统在确定回复内容中包含有占位符后，可从数据库中查找出该占位符对应的具体值，如8.5，然后用8.5替换q_target中的<discount>，得到最终输出的回复内容“最近，咱们有做优惠活动，线上预约都是打8.5折”。

如此一来，由于占位符对应的具体信息可通过直接操作数据库，基于实际需求进行实时调整，故系统所输出的回复内容更具有实时性，而不会导致客户接收到过期的信息。

步骤205，直接输出所述回复内容给所述客户。

由此可见，本发明实施例所提供的在线自动客服方法，可基于客户输入信息，结合上下文属性，来更新对话状态，然后将对话状态输入给动作训练器来获取回复类型，并最终基于回复类型确定回复内容，具体的回复类型及回复内容，可根据实际的业务需求进行设置。如此一来，不仅可更准确的了解客户的需求并及时回复相应的信息，使得客户能更清楚的或者产品会服务的相关信息，并通过不同回复类型的设定，可实现主动的与客户进行交互，在一定程度上，避免了因被动响应而丢失的客源。

此外，本发明实施例还提供一种在线自动客服系统。

请参照图3，图3绘示本发明一较佳实施例所提供的在线自动客服系统结构示意图。

如图3所示，在线自动客服系统300包含客户交互界面310，及后台处理服务器320。

客户交互界面310可包含输入输出设备，例如显示器、触控屏、键盘、鼠标、麦克风、音箱等，客户交互界面提供了信息多种输入方式，供客户输入信息，并接收客户输入信息，并发送给后台处理服务器320。

后台处理服务器320接收来自客户交互界面310的输入信息，并执行图1所示实施例中的在线自动客服方法，得到回复内容，发送给客户交互界面310。具体的在线自动客服方法可参照上文中相应的详细说明。

客户交互界面310接收回复内容，并显示给客户。

更进一步的，当后台处理服务器320获取到客户输入的联系方式后，可通过网络发送给客服人员或人工客服系统，以便客服人员能及时与客户联系。

基于同样的发明构思，本发明还提供了一种电子设备，请参照图4，图4绘示本发明一实施例所提供的电子设备结构示意图。

如图4所示，包括至少一个处理器401；以及，与所述至少一个处理器401通信连接的存储器402；其中，所述存储器402存储有可被所述至少一个处理器401执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器401执行上述图1所示实施例中的在线自动客服方法。

其中，存储器402和处理器401采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器401和存储器402的各种电路连接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路连接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器401处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器401。

处理器401负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器402可以被用于存储处理器401在执行操作时所使用的数据。

本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施方式，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。