一种算法驱动的营销交互方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及营销交互，并且更具体地，涉及一种算法驱动的营销交互方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、随着ai(人工智能，artificialintelligence)技术的不断发展，特别是语音识别与合成、语义理解、视觉识别与合成技术的发展，智能数字人在越来越多的场景中崭露头角，各种虚拟主播层出不穷。

2、在线下零售行业营销促销活动中，以超市便利店线下促销为例，通常需要雇佣一部分促销员在超市进行产品导购，产品介绍等，但目前采用传统的雇佣促销员方式，由于线下门店多，情况复杂，促销话术不规范，再加上有些门店不能及时找到促销员，导致线下促销达不到想要的效果。

3、因此，有必要设计一种新的方法，实现智能商品介绍，智能答复顾客问题以及节约促销活动专业促销员的人力资源的营销交互形式，提高最终营销体验和转化率。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种算法驱动的营销交互方法、装置及电子设备。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种算法驱动的营销交互方法，包括：

3、获取促销文本数据，其中所述促销文本数据包括不同营销商的不同商品在不同促销场景下对应的促销话术；

4、按照预设的处理规则，对所述促销文本数据进行处理，生成促销问答模型的训练集；

5、基于所述训练集对所述促销问答模型进行训练，直至所述促销问答模型的精度达到预设的精度要求，并根据训练过程产生的中间参数优化所述训练集；

6、通过营销数字人获取营销对象的需求文本，并将所述需求文本发送至服务器端，其中所述服务器端配置有训练好的所述促销问答模型；

7、所述服务器端通过调用所述促销问答模型，生成与所述需求文本对应的目标促销话术，并将所述目标促销话术通过流式传输至所述营销数字人，由所述营销数字人基于所述目标促销与所述营销对象进行交互。

8、可选地，所述获取促销文本数据，包括：

9、采集促销人员针对不同营销商的不同商品在不同促销场景下对应的促销话术语音；

10、将所述促销话术语音转换为促销文本数据。

11、可选地，所述按照预设的处理规则，对所述促销文本数据进行处理，生成促销问答模型的训练集，包括：

12、使用tf-idf算法，根据文本上下文环境特征，从所述促销文本数据中提取出关键词；

13、基于提取出的关键词，利用预先训练好的文本生成模型，生成与关键词对应的参考促销文本；

14、使用所述参考促销文本对所述促销文本数据进行修正，生成促销问答模型的训练集。

15、可选地，所述促销问答模型包括多个促销问答子模型，不同的促销问答子模型适用于不同的营销商；并且

16、所述基于所述训练集对所述促销问答模型进行训练，直至所述促销问答模型的精度达到预设的精度要求，包括：

17、按照营销商的不同，将所述训练集划分为多个训练子集合；

18、使用所述多个训练子集合，训练对应的促销问答子模型，直至所有的促销问答子模型的精度达到第一精度阈值；

19、根据各个营销商之间的关联关系，确定各个营销商之间的紧密度；

20、针对当前训练的促销问答子模型对应的营销商，确定紧密度大于预设阈值的目标营销商，从所述多个训练子集合中确定所述目标营销商对应的目标训练子集合，使用所述目标训练子集合对当前训练的促销问答子模型进一步训练，直至所有的促销问答子模型的精度达到第二精度阈值。

21、可选地，所述营销数字人内置有视觉识别人物模型、音频传感器、语音转文本模块和文本筛选模块；并且

22、所述通过营销数字人获取营销对象的需求文本，包括：

23、通过所述视觉识别人物模型，对预设空间范围内的人体行为进行探测和跟踪，判断产生所述人体行为的对象是否具有交流需求，当具有交流需求时，将产生所述人体行为的对象确定为营销对象；

24、通过所述音频传感器采集所述营销对象的音频信息；

25、通过所述语音转文本模块将所述音频信息转换为文本信息；

26、按照预设的文本过滤规则，通过所述文本筛选模块对所述文本信息进行过滤处理，得到所述营销对象的需求文本。

27、根据本发明的另一个方面，提供了一种算法驱动的营销交互装置，包括：

28、数据获取模块，用于获取促销文本数据，其中所述促销文本数据包括不同营销商的不同商品在不同促销场景下对应的促销话术；

29、处理模块，用于按照预设的处理规则，对所述促销文本数据进行处理，生成促销问答模型的训练集；

30、训练模块，用于基于所述训练集对所述促销问答模型进行训练，直至所述促销问答模型的精度达到预设的精度要求，并根据训练过程产生的中间参数优化所述训练集；

31、文本获取模块，用于通过营销数字人获取营销对象的需求文本，并将所述需求文本发送至服务器端，其中所述服务器端配置有训练好的所述促销问答模型；

32、促销话术生成模块，用于通过调用所述促销问答模型，生成与所述需求文本对应的目标促销话术，并将所述目标促销话术通过流式传输至所述营销数字人，由所述营销数字人基于所述目标促销与所述营销对象进行交互。

33、可选地，所述数据获取模块，具体用于：

34、采集促销人员针对不同营销商的不同商品在不同促销场景下对应的促销话术语音；

35、将所述促销话术语音转换为促销文本数据。

36、可选地，所述处理模块，具体用于：

37、使用tf-idf算法，根据文本上下文环境特征，从所述促销文本数据中提取出关键词；

38、基于提取出的关键词，利用预先训练好的文本生成模型，生成与关键词对应的参考促销文本；

39、使用所述参考促销文本对所述促销文本数据进行修正，生成促销问答模型的训练集。

40、根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本发明上述任一方面所述的方法。

41、根据本发明的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述可执行指令以实现本发明上述任一方面所述的方法。

42、从而，本发明首先获取促销文本数据，促销文本数据包括不同营销商的不同商品在不同促销场景下对应的促销话术，从而为后续模型的训练提供数据支撑。然后，为了保证模型的训练数据的关联性、有效性和全面性，可以按照预设的处理规则，对所述促销文本数据进行处理，生成促销问答模型的训练集。其次，基于所述训练集对所述促销问答模型进行训练，直至所述促销问答模型的精度达到预设的精度要求，并根据训练过程产生的中间参数优化所述训练集，从而得到精度符合要求的促销问答模型，为后续的应用提供技术支撑。再其次，通过营销数字人获取营销对象的需求文本，并将所述需求文本发送至服务器端，所述服务器端配置有训练好的所述促销问答模型。通过这种方式，可以准确地获取顾客的需求，为后续模型可以输出匹配的促销话术提供数据支撑。最后，服务器端通过调用所述促销问答模型，生成与所述需求文本对应的目标促销话术，并将所述目标促销话术通过流式传输至所述营销数字人，由所述营销数字人基于所述目标促销与所述营销对象进行交互。通过这种方式，可以有效地实现营销数字人和顾客之间的沟通交流，使得促销活动更加智能化和自动化，使顾客在室内的环境中可以轻松的获取到准确的促销信息，也能够得到专业的促销服务，节约促销活动专业促销员的人力资源。