坐席平台补偿式问答方法和系统、电子设备、存储介质与流程

1.本发明属于数据分析技术领域，更具体的说，尤其涉及一种坐席平台补偿式问答方法和系统、电子设备、存储介质。


背景技术：

2.坐席平台能够接收多种渠道的用户进线，例如电话渠道、微信渠道、手机app渠道、网页文本渠道等，不同渠道的进线具备不同的文档备答口径，当客户输入项过少时，可能具备较多的备选项，此时坐席员需对客户进行反问从而对搜索结果精简，但这种方式依赖客户的意图补充，需要客户提供较多的信息，从一定程度上该方法浪费了宝贵的搜索记录，浪费了客户一定的时间。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种坐席平台补偿式问答方法和系统、电子设备、存储介质，用于能够较好的命中客户的意向文档，提升客户的问答体验。
4.本技术第一方面公开了一种坐席平台补偿式问答方法，包括：
5.在客户进线时，记录所述客户的进线渠道；
6.依据所述客户进线过程中的验密信息，获取所述客户的身份信息；
7.依据所述客户的身份信息和所述进线渠道，对文档库进行初步检索，得到初始结果集；
8.获取所述初始结果集中所有文档的标题；
9.对每个所述标题进行语义分析，并将每个所述标题模式添加到模式集中；
10.获取客户的问题，并分别计算模式集中各个模式与所述客户的问题的相似度；
11.将所述相似度满足预设条件的模式作为待选模式；
12.依据所述待选模式对所述客户的待填内容进行填充。
13.可选的，在上述坐席平台补偿式问答方法中，所述客户的进线渠道，包括：电话渠道、微信渠道、手机app渠道、网页文本渠道中的至少一种。
14.可选的，在上述坐席平台补偿式问答方法中，所述模式集包括：信用卡办理、信用卡挂失、充值缴费入口中的至少一个模式问答模式。
15.可选的，在上述坐席平台补偿式问答方法中，所述依据所述待选模式对所述客户的待填内容进行填充，包括：
16.对所述客户的补充库进行检索，获取所述客户的输入项关联度最高的要素添加到填充列表中；
17.检索所述模式集获取所述待选模式的待填要素项，对缺失所述客户的问题主语对应的动作进行补偿式填充。
18.可选的，在上述坐席平台补偿式问答方法中，所述对缺失所述客户的问题主语对应的动作进行补偿式填充包括：
19.对所述进线渠道的剩余文档搜索历史统计，并对获取的历史关键字按照由高到低的次序进行排序，得到关键字数据；
20.对所述客户对应主语或相似主语的搜索历史数据并进行统计，得到主语数据；
21.将所述关键字数据和所述主语数据进行加权平均，得到加权结果，并对各个所述加权结果进行重新排序；
22.获取权重最高预设个数的所述加权结果，并将权重最高预设个数的所述加权结果集中填充列表，填充列表内容直接添加到主语的动作位置，得到意向文档；
23.选取命中率较高的所述意向文档返回给客户确认。
24.可选的，在上述坐席平台补偿式问答方法中，在选取命中率较高的所述意向文档返回给客户确认之后，还包括：
25.若获取到客户的未命中请求，则对客户的输入项随机减少从而回退输入项，回退对初始结果集进行重新匹配；
26.依据所述初始结果集中使用次数最高和热门度最高的模式，进行二次搜索历史填充，得到二次意向文档，将所述二次意向文档返回客户确认。
27.可选的，在上述坐席平台补偿式问答方法中，将所述二次意向文档返回客户确认之后，还包括：
28.若预设次数获取到客户的未命中请求，则接收客户的意向填充，将意向填充结果与首次输入项拼接后再次进行全文检索，并将客户的意向填充结果与客户补充项填充至所述客户的补充库中。
29.本技术第二方面公开了一种坐席平台补偿式问答系统，包括：
30.进线渠道模块，用于在客户进线时，记录所述客户的进线渠道；
31.身份信息模块，用于依据所述客户进线过程中的验密信息，获取所述客户的身份信息；
32.初步检索模块，用于依据所述客户的身份信息和所述进线渠道，对文档库进行初步检索，得到初始结果集；
33.标题模块，用于获取所述初始结果集中所有文档的标题；以及，对每个所述标题进行语义分析，并将每个所述标题模式添加到模式集中；
34.模式选取模块，用于获取客户的问题，并分别计算模式集中各个模式与所述客户的问题的相似度；以及将所述相似度满足预设条件的模式作为待选模式；
35.填充模块，用于依据所述待选模式对所述客户的待填内容进行填充。
36.本技术第三方面公开了一种电子设备，包括：
37.一个或多个处理器；
38.存储装置，其上存储有一个或多个程序；
39.当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如本技术第一方面中任一项所述的坐席平台补偿式问答方法。
40.本技术第四方面公开了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如本技术第一方面中任一项所述的坐席平台补偿式问答方法。
41.从上述技术方案可知，本发明提供的一种坐席平台补偿式问答方法，包括：在客户进线时，记录客户的进线渠道；依据客户进线过程中的验密信息，获取客户的身份信息；依
据客户的身份信息和进线渠道，对文档库进行初步检索，得到初始结果集；获取初始结果集中所有文档的标题；对每个标题进行语义分析，并将每个标题模式添加到模式集中；获取客户的问题，并分别计算模式集中各个模式与客户的问题的相似度；将相似度满足预设条件的模式作为待选模式；从而根据进线渠道的不同自动对文档库进行缩减，概括剩余备选项的模式，通过自动要素项补偿的方式对搜索结果进行自动优化，能够较好的命中客户的意向文档，提升客户的问答体验。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1是本发明实施例提供的一种坐席平台补偿式问答方法的示意图；
44.图2是本发明实施例提供的另一种坐席平台补偿式问答方法的示意图；
45.图3是本发明实施例提供的另一种坐席平台补偿式问答方法的示意图；
46.图4是本发明实施例提供的另一种坐席平台补偿式问答方法的示意图；
47.图5是本发明实施例提供的另一种坐席平台补偿式问答方法的示意图；
48.图6是本发明实施例提供的一种坐席平台补偿式问答系统的示意图；
49.图7是本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
50.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
51.在本技术中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
52.本技术实施例提供了一种坐席平台补偿式问答方法，用于解决现有技术中客户输入项过少时，可能具备较多的备选项，此时坐席员需对客户进行反问从而对搜索结果精简，但这种方式依赖客户的意图补充，需要客户提供较多的信息，从一定程度上该方法浪费了宝贵的搜索记录，浪费了客户一定的时间的问题。
53.参见图1，该坐席平台补偿式问答方法，包括：
54.s101、在客户进线时，记录客户的进线渠道。
55.需要说明的是，客户可以通过多种进线渠道中的一种来实现进线。
56.一般来说，使用同一进线渠道的客户之间有一定的共性，不同渠道之间的客户存在一定的不同，因此可以是通过记录客户的的进线渠道，以为后续填充提供依据。
57.可以将客户的进线渠道记录到客户进线请求中，当然可以采用其他进线记录方式，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
58.s102、依据客户进线过程中的验密信息，获取客户的身份信息。
59.也就是说，在客户进线过程中，需要对客户进行身份验证。
60.具体的，以微信小程序为例，若用户在进线过程中，需要先完成登录后才可以进线；而在登录过程中，需要对用户的身份信息进线验证。可以通过密码的验证方式，可以通过人脸识别等其他生物识别方式进行验证。
61.需要说明的是，可以通过客户的账户信息得到客户的身信息。当然，也可以是其他方式，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
62.s103、依据客户的身份信息和进线渠道，对文档库进行初步检索，得到初始结果集。
63.可以是依据客户的身份信息，得到客户相应的历史数据，或预测需求等。依据进线渠道，得到该进线渠道的客户共性等。当然，也可以得到其他数据，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
64.也就是说，可以依据客户的身份信息和进线渠道对文档库进行初步检索，筛选出初始结果集。
65.该初始结果集可以包括多条数据；如多个模式问答。
66.需要说明的是，该文档库中至少包括所有模式问答的文档。当然，该文档库也可以包括其他数据，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
67.需要说明的是在客户进线时，坐席平台系统记录客户的进线渠道，例如客户通过电话银行95566进线，进线过程中客户经过了验密操作，能够获取客户的身份信息，此时对坐席平台的文档库进行初步检索，根据进线渠道以及客户的基本信息进行初步的文档标签筛选生成初始结果集a。
68.s104、获取初始结果集中所有文档的标题。
69.也就是说，每个文档均有标题，每个标题概括该文档的主旨；每个文档的内容有相应的问答内容。
70.因此，可以获取初始结果集中所有文档的标题为后续步骤做准备。
71.s105、对每个标题进行语义分析，并将每个标题模式添加到模式集中。
72.具体的语义分析过程，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
73.该语义分析过程可以是划分主谓宾等，当然也不仅限于此，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
74.每个标题均有对应的模式，因此可以将该标题模式添加到模式集中作为备用模式，从中选取最合适的模式来填充客户待填项。
75.具体的，对于初始结果集a，获取所有文档的标题，对每个标题进行主谓宾等语义分析，获取所有标题模式添加到模式集b中。例如模式集包含：信用卡办理、信用卡挂失、中国银行收集app充值缴费入口等模式问答。
76.s106、获取客户的问题，并分别计算模式集中各个模式与客户的问题的相似度。
77.具体的，可以获取客户问题中的主语，接着，分别计算模式集中各个模式的主语与
该客户问题的主语的相似度，将该主语相似度作为该问题相似度。
78.也可以分别计算主谓宾相似度计算，然后将加权求和的相似度作为最终的相似度。
79.当然，也可以采用其他方式来实现相似度计算，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
80.s107、将相似度满足预设条件的模式作为待选模式。
81.需要说明的是，该预设条件可以是相似度最高，也可以是高于阈值，该阈值的取值此处不做具体限定，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
82.假如客户的问题为中国银行长城借记卡，此时对客户输入计算模式集中各模式的相似度，通过计算发现中国银行长城借记卡与借记卡挂失模式匹配度较高，此时选定借记卡挂失格式为待选模式。
83.s108、依据待选模式对客户的待填内容进行填充。
84.也就是说，待选模式的内容可以是作为填充内容对客户的待填内容进行填充，可以采用直接填充的方式，也可以采用算法进行处理变换后及进行填充，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
85.在本实施例中，在客户进线时，记录客户的进线渠道；依据客户进线过程中的验密信息，获取客户的身份信息；依据客户的身份信息和进线渠道，对文档库进行初步检索，得到初始结果集；获取初始结果集中所有文档的标题；对每个标题进行语义分析，并将每个标题模式添加到模式集中；获取客户的问题，并分别计算模式集中各个模式与客户的问题的相似度；将相似度满足预设条件的模式作为待选模式；从而根据进线渠道的不同自动对文档库进行缩减，概括剩余备选项的模式，通过自动要素项补偿的方式对搜索结果进行自动优化，能够较好的命中客户的意向文档，提升客户的问答体验。
86.在实际应用中，该客户的进线渠道，包括：电话渠道、微信渠道、手机app渠道、网页文本渠道中的至少一种。
87.具体的，该电话渠道为通过电话的方式进线的渠道，如用户拨打银行服务电话等；该微信渠道为通过微信进线的渠道，如通过微信公众号或者微信小程序等；该手机app渠道为通过手机app进线的渠道，如通过手机银行操作等；该网页文本渠道为通过网页进线的方式，如通过银行官网操作等。
88.当然，该进线渠道还可以包括其他渠道，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
89.在实际应用中，模式集包括：信用卡办理、信用卡挂失、充值缴费入口中的至少一个模式问答。
90.当然，该模式集还可以包括其他模式，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
91.在实际应用中，参见图2，s108、依据待选模式对客户的待填内容进行填充，包括：
92.s201、对客户的补充库进行检索，获取客户的输入项关联度最高的要素添加到填充列表中。
93.也就是说，客户的补充库中包括多个补充内容，依据通过获取补充库的要素来填充列表。
94.需要说明的是，该客户输入项可以是客户输入的问题等，当然，也不仅限于此，客户的输入项还可以是其他内容，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
95.关联度的计算可以是通过关联算法得到，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
96.s202、检索模式集获取待选模式的待填要素项，对缺失客户的问题主语对应的动作进行补偿式填充。
97.也就是说，获取待选模式的待填要素项，将动作和主语填充完整。
98.对客户的补充库进行检索，获取客户输入关联度最高的要素添加到填充列表中，检索模式集获取待选模式的待填要素项，对缺失的中国银行长城借记卡主语对应的“动作”进行补偿式填充。
99.在实际应用中，参见图3，步骤s202所涉及的对缺失客户的问题主语对应的动作进行补偿式填充，包括：
100.s301、对进线渠道的剩余文档搜索历史统计，并对获取的历史关键字按照由高到低的次序进行排序，得到关键字数据。
101.s302、对客户对应主语或相似主语的搜索历史数据并进行统计，得到主语数据。
102.s303、将关键字数据和主语数据进行加权平均，得到加权结果，并对各个加权结果进行重新排序。
103.s304、获取权重最高预设个数的加权结果，并将权重最高预设个数的加权结果集中填充列表，填充列表内容直接添加到主语的动作位置，得到意向文档。
104.s305、选取命中率较高的意向文档返回给客户确认。
105.具体的，对于填充项内容，首先进行当前渠道的剩余文档搜索历史统计，对获取的历史关键字按照由高到低的次序进行排序，对当前客户对应主语或相似主语的搜索历史进行统计，将上述两个搜索结果按照加权平均的方式进行重新排序，对排序后的结果采用top k加权结果获取，并将top k加权结果集中填充列表，填充列表内容直接添加到主语的“动作”位置，最终选取命中率较高的的文档返回给客户确认。
106.在本实施例中，对坐席平台的文档库经过初步条件筛选后获取模式集，针对文档库的不同模式计算当前输入条件的相似度，选取最佳模式集进行要素项填充，最终完成结果的精确搜索。
107.在实际应用中，参见图4，在步骤s305、选取命中率较高的意向文档返回给客户确认之后，还包括：
108.s401、若获取到客户的未命中请求，则对客户的输入项随机减少从而回退输入项，回退后对初始结果集进行重新匹配。
109.s402、依据初始结果集中使用次数最高和热门度最高的模式，进行二次搜索历史填充，得到二次意向文档，将二次意向文档返回客户确认。
110.也就是说，当上述填充未命中时，对客户的输入项随机减少从而回退输入项，回退后对模式集a进行重新匹配，获取使用次数和热度最高的模式，根据该模式进行二次搜索历史填充，搜索后将结果返回客户确认。
111.在本实施例中，能够基于不同的进线渠道对文档库进行初步精简，通过客户的输
入与文档库模式进行最佳匹配计算获取最优模式，并对模式要素项进行填充。
112.在实际应用中，参见图5，在步骤s402、依据初始结果集中使用次数最高和热门度最高的模式，进行二次搜索历史填充，得到二次意向文档，将二次意向文档返回客户确认之后，还包括：
113.s501、若预设次数获取到客户的未命中请求，则接收客户的意向填充，将意向填充结果与首次输入项拼接后再次进行全文检索，并将客户的意向填充结果与客户补充项填充至客户的补充库中。
114.当客户持续未命中时，接收客户的意向填充，将结果与首次输入项拼接后再次进行全文检索，并将客户的最终搜索结果与客户补充项填充至客户补充库中。
115.下面以一种场景进行说明：
116.在客户进线时，坐席平台系统记录客户的进线渠道，例如客户通过电话银行95566进线，进线过程中客户经过了验密操作，能够获取客户的身份信息，此时对坐席平台的文档库进行初步检索，根据进线渠道以及客户的基本信息进行初步的文档标签筛选生成初始结果集a。
117.对于结果集a，获取所有文档的标题，对每个标题进行主谓宾等语义分析，获取所有标题模式添加到模式集b中。例如模式集包含：信用卡办理、信用卡挂失、中国银行收集app充值缴费入口等模式问答。
118.假如客户的问题为中国银行长城借记卡，此时对客户输入计算模式集中各模式的相似度，通过计算发现中国银行长城借记卡与借记卡挂失模式匹配度较高，此时选定借记卡挂失格式为待选模式，并对客户补充库进行检索，获取客户输入关联度最高的要素添加到填充列表中，检索模式集获取待选模式的待填要素项，对缺失的中国银行长城借记卡主语对应的“动作”进行补偿式填充，具体的补偿方法为：对于填充项内容，首先进行当前渠道的剩余文档搜索历史统计，对获取的历史关键字按照由高到低的次序进行排序，对当前客户对应主语或相似主语的搜索历史进行统计，将上述两个搜索结果按照加权平均的方式进行重新排序，对排序后的结果采用top k结果获取，并将top k集中填充列表，填充列表内容直接添加到主语的“动作”位置，最终选取命中率较高的的文档返回给客户确认；其次，当上述填充未命中时，对客户的输入项随机减少从而回退输入项，回退后对模式集a进行重新匹配，获取使用次数和热度最高的模式，根据该模式进行二次搜索历史填充，搜索后将结果返回客户确认，当客户持续未命中时，接收客户的意向填充，将结果与首次输入项拼接后再次进行全文检索，并将客户的最终搜索结果与客户补充项填充至客户补充库中。
119.相较于传统的大范围结果选取和多次客户意图反问，本实施例能够对不同的接入渠道进行预选，基于预选的文档库对模式进行自动归纳和最佳模式匹配，通过自动填充待填要素项的方式补充式对结果进行搜索，完善客户的问答体验，能够减少客户的意图补充次数，一定程度上提升坐席平台的客户服务体验。
120.本技术另一实施例提供了一种坐席平台补偿式问答系统。
121.参见图6，该坐席平台补偿式问答系统，包括：
122.进线渠道模块101，用于在客户进线时，记录客户的进线渠道。
123.身份信息模块102，用于依据客户进线过程中的验密信息，获取客户的身份信息。
124.初步检索模块103，用于依据客户的身份信息和进线渠道，对文档库进行初步检
索，得到初始结果集。
125.标题模块104，用于获取初始结果集中所有文档的标题；以及，对每个标题进行语义分析，并将每个标题模式添加到模式集中。
126.模式选取模块105，用于获取客户的问题，并分别计算模式集中各个模式与客户的问题的相似度；以及将相似度满足预设条件的模式作为待选模式。
127.也就是说，针对坐席平台的文档库动态获取模式库，对各模式的要素项进行输出。
128.填充模块106，用于依据待选模式对客户的待填内容进行填充。
129.该填充模块106还用于基于模式库的各模式，计算当前输入与模式库中条目的相似度，选取最佳模式进行填充再次进行检索。
130.上述各个模块的具体工作过程和原理，详情参见上述实施例提供的，此处不再一一赘述，视实际情况而定即可，均在本技术的保护范围内。
131.在本实施例中，进线渠道模块101在客户进线时，记录客户的进线渠道；身份信息模块102依据客户进线过程中的验密信息，获取客户的身份信息；初步检索模块103依据客户的身份信息和进线渠道，对文档库进行初步检索，得到初始结果集；标题模块104获取初始结果集中所有文档的标题；以及，对每个标题进行语义分析，并将每个标题模式添加到模式集中；模式选取模块105获取客户的问题，并分别计算模式集中各个模式与客户的问题的相似度；以及将相似度满足预设条件的模式作为待选模式；填充模块106依据待选模式对客户的待填内容进行填充；从而根据进线渠道的不同自动对文档库进行缩减，概括剩余备选项的模式，通过自动要素项补偿的方式对搜索结果进行自动优化，能够较好的命中客户的意向文档，提升客户的问答体验。
132.本技术另一实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任意一项的坐席平台补偿式问答方法。
133.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
134.需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、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)、光纤、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。在本公开中，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。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其
中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
135.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
136.本发明另一实施例提供了一种电子设备，如图7所示，包括：
137.一个或多个处理器601。
138.存储装置602，其上存储有一个或多个程序。
139.当一个或多个程序被一个或多个处理器601执行时，使得一个或多个处理器601实现如上述实施例中任意一项的坐席平台补偿式问答方法。
140.特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，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。
141.尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
142.虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
143.以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
144.需要说明的是，本发明提供的坐席平台补偿式问答方法和系统、电子设备、存储介质可用于人工智能领域、区块链领域、分布式领域、云计算领域、大数据领域、物联网领域、移动互联领域、网络安全领域、芯片领域、虚拟现实领域、增强现实领域、全息技术领域、量子计算领域、量子通信领域、量子测量领域、数字孪生领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的坐席平台补偿式问答方法和系统、电子设备、存储介质的应用领域进行限定。
145.本说明书中的各个实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
146.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
147.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。