智能客服的应答方法、系统、计算机设备及存储介质

技术领域

本发明涉及智能客服技术领域，尤其涉及一种智能客服的应答方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的飞速发展，以及人工成本的不断提升，在客服领域，智能客服被大量应用。传统的客服系统大多由一个个复杂、繁琐的操作页面组成。这些页面往往还夹杂着或多或少的专业名词，经常让非专业人士的用户感到困惑。用户在一知半解的情况下，进行客服信息操作，极有可能遭遇错误或出现所操作的内容不符合预期的情况。

现有的客服系统在接收到用户输入的输入信息之后，通常仅根据输入信息进行语义识别，然后根据语义从预设的问答模型库中选择答案进行回复。但用户在进行客服咨询或操作的过程中，往往会随着咨询和操作的深入而进入不同的咨询和操作阶段，且在不同对话阶段用户所要表达的用户意图往往存在较大差异，导致现有的客服系统难以根据用户在不同阶段所输入的信息进行准确的意图识别，造成客服系统所反馈的信息难以满足用户需求，用户体验较差。

发明内容

本发明实施例提供一种智能客服的应答方法、系统、计算机设备及存储介质，以解决目前客服系统所反馈的信息难以满足用户需求的问题。

一种智能客服的应答方法，包括：

接收用户输入的输入信息,将所述输入信息转换为文本信息，识别所述文本信息的自然语义；

检测当前所处的客服对话阶段,根据当前所处的客服对话阶段更新当前对话状态；

结合自然语义和当前对话状态从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示。

进一步的，所述接收用户输入的输入信息,将所述输入信息转换为文本信息，识别所述文本信息的自然语义的步骤具体为：

接收用户输入的文字、语音或图像信息；

识别用户输入的文字、语音或图像信息，并将所述文字、语音或图像信息转换为文本信息；

对所述文本信息进行词法分析、句法分析和/或语义分析，输出所述文本信息中文本特征所属的意图分类。

进一步的，所述检测当前所处的客服对话阶段,根据当前所处的客服对话阶段更新当前对话状态具体为：

将智能客服对话预划分为若干个客服对话阶段；

检测当前客服对话所处的客服对话阶段，将当前所处的客服对话阶段更新为当前对话状态。

进一步的，所述结合自然语义和当前对话状态从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示的步骤具体为：

将所述意图分类映射到预设的对话行为类别体系；

结合所述当前对话状态从所述对话行为类别体系中获取用户意图；

根据用户意图从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示。

进一步的，所述选择对应的反馈信息输出显示的方式包括：

根据当前对话状态将所述反馈信息以文本、语音或图像的方式进行显示，或根据当前对话状态将所述反馈信息以触发任务卡片的方式进行显示。

进一步的，在所述选择对应的反馈信息输出显示的步骤之前，所述方法还包括：

获取当前用户身份信息；

所述选择对应的反馈信息输出显示的方式包括：

根据所述当前用户身份信息选择将所述反馈信息以文本、语音或图像的方式进行反馈。

进一步的，在所述结合自然语义和当前对话状态从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示的步骤之后，所述方法还包括：

接收用户继续输入的需求信息，识别所述需求信息的需求语义；

根据所述需求语义判断上一阶段对话状态是否完成；

若完成，更新当前对话状态，并根据当前对话状态及需求语义匹配最佳反馈信息输出显示；若未完成，不更新对话状态，并根据当前对话状态及需求语义重新匹配反馈信息输出显示。

一种智能客服的应答系统，包括：

语义识别模块，用于接收用户输入的输入信息,将所述输入信息转换为文本信息，识别所述文本信息的自然语义；

对话管理模块，用于检测当前所处的客服对话阶段,根据当前所处的客服对话阶段更新当前对话状态；

信息反馈模块，用于结合自然语义和当前对话状态从预设知识库中选择对应的反馈信息输出显示。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述智能客服的应答方法的步骤。

一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述智能客服的应答方法的步骤。

上述智能客服的应答方法、系统、计算机设备及存储介质中，客户进入智能客服对话界面，输入信息(如文字信息、图片信息或语音信息)，智能客服系统接收用户输入的输入信息,将输入信息转换为文本信息，并识别输入信息的自然语义。智能客服系统对所处的对话阶段进行更新，根据自然语义并结合当前的对话状态从数据库中匹配最佳反馈信息输出显示。本发明中，在获取用户输入的自然语义的同时或之后，对当前对话状态进行更新，结合当前对话阶段及自然语义准确判断用户意图，可在不同的智能客服对话阶段,准确识别用户在该对话阶段的用户意图，从而可以准确的从知识库中匹配最佳反馈信息给用户,大大提高用户意图识别的准确性和信息反馈的准确性，提高用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一实施例中智能客服的应答方法的一应用环境示意图；

图2是本发明一实施例中智能客服的应答方法的一流程图；

图3是图2中步骤S103的一具体流程图；

图4是本发明另一实施例中智能客服的应答方法的一流程图；

图5是本发明另一实施例中智能客服的应答方法的一流程图；

图6是本发明一实施例中智能客服的应答系统的一示意图；

图7是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。

具体实施方式

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作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。

该智能客服的应答方法可应用在如图1的应用环境中，其中，计算机设备通过网络与服务器进行通信。计算机设备可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器来实现。

在一实施例中，如图2所示，提供一种智能客服的应答方法，以该方法应用在图1中的计算机设备和/或服务器为例进行说明，包括如下步骤：

S101：接收用户输入的输入信息,将输入信息转换为文本信息，识别文本信息的自然语义。

在用户使用智能客服系统时，可在客服系统对话框内输入文字信息、图片信息或语音信息，如：输入“续保”文字内容、“续保”语音内容、或拍摄保单上传至智能客服系统对话框。智能客服系统接收用户输入的文字信息、图片信息或语音信息，并将用户输入的上述信息转换为文本信息。

具体的，在用户输入的信息为语音信息时，通过语音识别模块将语音信息识别为文字并形成文本信息。若用户输入的信息为图片信息时，通过OCR识别并提取图片中的文字内容，并将文字内容组织为文本信息。若用户输入的是文字信息，直接提取对话框中的文字信息形成文本信息。

在用户输入文字信息、图片信息或语音信息并转换为文本信息后，智能客服基于SVM等统计模型方法对文本信息进行词法分析、句法分析、语义分析,理解文本信息所包含的自然语义，输出所述文本信息所属的意图分类，了解用户的初步意图。

可以理解地，用户可在对话操作的任何阶段输入上述文字信息、图片信息或语音信息，如：在智能客服的身份信息输入阶段，智能客服系统需要用户输入身份证号码时，用户拍摄身份证照片并上传，此时，智能客服系统接收用户输入的身份证照片，并从用户输入的身份证信息中提取姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息，将上述姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息转换为文本信息。经过语义识别，获知此时用户输入身份证照片的意图分类为身份识别、身份验证、身份信息提取等。

其中，自然语义为文本信息中文字或语句本身的含义。

S102：检测当前所处的客服对话阶段,根据当前所处的客服对话阶段更新当前对话状态。

可以理解地，该步骤S102可以是在步骤S101之前或之后执行，也可以是与步骤S101同时执行。在本实施方式中，优选的，在识别输入信息的自然语义之后，执行更新当前对话状态的步骤。

在进行智能客服之前，可预先将完整的客服过程进行阶段划分，如：将客服过程划分为开始对话阶段、选择阶段、填报阶段、支付阶段、确认阶段等。在客服对话过程中，获取当前所处的客服阶段，将当前所处的客服阶段更新为当前对话状态。

S103：结合自然语义和当前对话状态从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示。

根据自然语义和当前对话状态从预设的知识库中选择最佳的反馈信息输出显示，该反馈信息可以是任务卡片或文字内容等。如：当前对话状态为车牌号填报阶段，当前用户输入的输入信息为驾驶证图片，从驾驶证图片上提取文本信息并结合当前对话状态识别用户意图为输入驾驶证图片上的车牌号，此时，将驾驶证图片上的车牌号信息自动填报至智能客服系统，完成本次填报操作。

如图3所示，步骤S103包括以下子步骤：

S1031：将意图分类映射到预设的对话行为类别体系。

S1032：结合当前对话状态从对话行为类别体系中获取用户意图。

S1033：根据用户意图从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示。

具体的，例如：当用户在客服系统上已经操作至身份信息填写阶段，若此时用户拍摄身份证照片并上传，系统接收到用户上传的身份证照片，提取身份证照片中的姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息并生成文本信息，然后根据文本信息对意图进行分类，如：此时意图分类为输入身份信息、进行身份验证、输入身份证图像信息的等。在进行意图分析和分类的同时或之后，更新对话状态，此时对话状态为身份信息填写阶段，结合该身份信息填写阶段和意图分类，即可判断用户此时意图为需要在客服系统内填写身份信息，然后将姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息填写至系统内，反馈填写信息并生成用户修改/确认任务，待用户进行下一步操作。

实施本实施例的方法时，客户进入智能客服对话界面，输入信息(如文字信息、图片信息或语音信息)，智能客服系统接收用户输入的输入信息,将输入信息转换为文本信息，并识别输入信息的自然语义。智能客服系统对所处的对话阶段进行更新，根据自然语义并结合当前的对话状态从知识库中匹配最佳反馈信息输出显示。本发明中，在获取用户输入的自然语义的同时或之后，对当前对话状态进行更新，结合当前对话阶段及自然语义准确判断用户意图，可在不同的智能客服对话阶段，准确识别用户在该对话阶段的用户意图，从而可以准确的从数据库中匹配最佳反馈给用户。

而现有技术中，智能客服在进行信息反馈时，通常只根据所识别的自然语义进行信息反馈，不结合当前对话状态进行分析，难以准确判断用户需求并给予最准确的信息反馈。而在智能客服的不同对话阶段，即使用户输入的输入信息完全相同，可能在不同的对话阶段用户的实际需求也会不同。因此，在进行用户意图识别时，结合当前对话状态和自然语义进行用户意图识别，可大大提高用户意图识别的准确性和信息反馈的准确性，提高用户体验。

在另一实施例中，如图4所示，在本实施例的智能客服的应答方法中，该方法包括如下步骤：

S201：接收用户输入的输入信息,将输入信息转换为文本信息，识别文本信息的自然语义。

在用户使用智能客服系统时，可在客服系统对话框内输入文字信息、图片信息或语音信息，如：输入“续保”文字内容、“续保”语音内容、或拍摄保单上传至智能客服系统对话框。智能客服系统接收用户输入的文字信息、图片信息或语音信息，并将用户输入的上述信息转换为文本信息。

具体的，在用户输入的信息为语音信息时，通过语音识别模块将语音信息识别为文字并形成文本信息。若用户输入的信息为图片信息时，通过OCR识别并提取图片中的文字内容，并将文字内容组织为文本信息。若用户输入的是文字信息，直接提取对话框中的文字信息形成文本信息。

在用户输入文字信息、图片信息或语音信息并转换为文本信息后，智能客服基于SVM等统计模型方法对文本信息进行词法分析、句法分析、语义分析，理解文本信息所包含的自然语义，输出所述文本信息所属的意图分类，了解用户的初步意图。

可以理解地，用户可在对话操作的任何阶段输入上述文字信息、图片信息或语音信息，如：在智能客服的身份信息输入阶段，智能客服系统需要用户输入身份证号码时，用户拍摄身份证照片并上传，此时，智能客服系统接收用户输入的身份证照片，并从用户输入的身份证信息中提取姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息，将上述姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息转换为文本信息。经过语义识别，获知此时用户输入身份证照片的意图分类为身份识别、身份验证、身份信息提取等。

其中，自然语义为文本信息中文字或语句本身的含义。

S202：检测当前所处的客服对话阶段,根据当前所处的客服对话阶段更新当前对话状态。

可以理解地，该步骤S202可以是在步骤S201之前或之后执行，也可以是与步骤S201同时执行。在本实施方式中，优选的，在识别输入信息的自然语义之后，执行更新当前对话状态的步骤。

在进行智能客服之前，可预先将完整的客服过程进行阶段划分，如：将客服过程划分为开始对话阶段、选择阶段、填报阶段、支付阶段、确认阶段等。在客服对话过程中，获取当前所处的客服阶段，将当前所处的客服阶段更新为当前对话状态。

S203：获取当前用户身份信息。

获取当前用户的年龄信息、国籍信息和/或地址信息等。具体的，可以从用户的注册信息或登录信息中获取用户的年龄信息、国籍信息等，可以通过定位获取用户的地址信息。

S204：结合自然语义和当前对话状态从预设数据库中选择对应的反馈信息,并根据当前用户身份信息选择将反馈信息以文本、语音或图像的方式进行反馈。

在进行信息反馈显示时，若当前用户国籍为中国，可使用汉语文字显示反馈信息，若当前用户国籍为英国，可使用英文显示反馈信息。若当前用户为幼儿或老年人时，可使用语音方式反馈信息或图像方式反馈信息。也就是说，在对不同身份的用户进行信息反馈时，可选择文本、语音或图像中最合适的反馈方式进行信息反馈。

实施本实施例的方法时，客户进入智能客服对话界面，输入信息(如文字信息、图片信息或语音信息)，智能客服系统接收用户输入的输入信息，并识别输入信息的自然语义。智能客服系统对所处的对话阶段进行更新，获取当前用户身份信息，根据自然语义并结合当前的对话状态从知识库中匹配最佳反馈信息输出显示，在进行反馈信息输出显示时，根据用户身份信息选择以文本、语音或图像的方式进行显示，以满足不同的用户人群。本发明中，在获取用户输入的自然语义的同时或之后，对当前对话状态进行更新，结合当前对话阶段及自然语义准确判断用户意图，从而可以准确的从知识库中匹配最佳反馈给用户，且根据用户身份信息选择以用户最能接受的显示方式进行显示，提高用户体验。

在另一实施例中，如图5所示，在本实施例的智能客服的应答方法中，该方法包括如下步骤：

S301：接收用户输入的输入信息,将输入信息转换为文本信息，识别文本信息的自然语义。

在用户使用智能客服系统时，可在客服系统对话框内输入文字信息、图片信息或语音信息，如：输入“续保”文字内容、“续保”语音内容、或拍摄保单上传至智能客服系统对话框。智能客服系统接收用户输入的文字信息、图片信息或语音信息，并将用户输入的上述信息转换为文本信息。

具体的，在用户输入的信息为语音信息时，通过语音识别模块将语音信息识别为文字并形成文本信息。若用户输入的信息为图片信息时，通过OCR识别并提取图片中的文字内容，并将文字内容组织为文本信息。若用户输入的是文字信息，直接提取对话框中的文字信息形成文本信息。

在用户输入文字信息、图片信息或语音信息并转换为文本信息后，智能客服基于SVM等统计模型方法对文本信息进行词法分析、句法分析、语义分析，理解文本信息所包含的自然语义，输出所述文本信息所属的意图分类，了解用户的初步意图。

可以理解地，用户可在对话操作的任何阶段输入上述文字信息、图片信息或语音信息，如：在智能客服的身份信息输入阶段，智能客服系统需要用户输入身份证号码时，用户拍摄身份证照片并上传，此时，智能客服系统接收用户输入的身份证照片，并从用户输入的身份证信息中提取姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息，将上述姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息转换为文本信息。经过语义识别，获知此时用户输入身份证照片的意图分类为身份识别、身份验证、身份信息提取等。

其中，自然语义为文本信息中文字或语句本身的含义。

S302：检测当前所处的客服对话阶段,根据当前所处的客服对话阶段更新当前对话状态。

可以理解地，该步骤S302可以是在步骤S301之前或之后执行，也可以是与步骤S301同时执行。在本实施方式中，优选的，在识别输入信息的自然语义之后，执行更新当前对话状态的步骤。

在进行智能客服之前，可预先将完整的客服过程进行阶段划分，如：将客服过程划分为开始对话阶段、选择阶段、填报阶段、支付阶段、确认阶段等。在客服对话过程中，获取当前所处的客服阶段，将当前所处的客服阶段更新为当前对话状态。

S303：结合自然语义和当前对话状态从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示。

根据自然语义和当前对话状态从预设的知识库中选择最佳的反馈信息输出显示，该反馈信息可以是任务卡片或文字内容等。如：当前对话状态为车牌号填报阶段，当前用户输入的输入信息为驾驶证图片，从驾驶证图片上提取文本信息并结合当前对话状态识别用户意图为输入驾驶证图片上的车牌号，此时，将驾驶证图片上的车牌号信息自动填报至智能客服系统，完成本次填报操作。

具体的，例如：当用户在客服系统上已经操作至身份信息填写阶段，若此时用户拍摄身份证照片并上传，系统接收到用户上传的身份证照片，提取身份证照片中的姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息并生成文本信息，然后根据文本信息对意图进行分类，如：用户意图为输入身份信息、进行身份验证、输入身份证图像信息的等。在进行意图分析和分类的同时或之后，更新对话状态，此时对话状态为身份信息填写阶段，结合该身份信息填写阶段和意图分类，即可判断用户此时需求为需要在客服系统内填写身份信息，然后将姓名、地址、身份证号码、出生年月等信息填写至系统内，反馈填写信息并生成用户修改/确认任务，待用户进行下一步操作。

S304：接收用户继续输入的需求信息，识别需求信息的需求语义。

在上一阶段信息反馈之后，若用户继续进行需求信息输入，智能客服系统接收用户继续输入的需求信息，智能客服基于SVM等统计模型方法对需求信息中进行词法分析、句法分析、语义分析,并识别需求信息的需求语义。

S305：根据需求语义判断上一阶段对话状态是否完成。

理解需求语义，并根据需求语义判断上一阶段对话状态是否完成。如：用户输入语音信息为“我不需要XXX，我要YYY”，此时，理解自然语义为智能客服系统上次反馈的“XXX”信息不能满足用户需求，用户真正需求为“YYY”，则判断上一阶段对话状态未完成。若用户输入的信息与下一阶段对话状态相匹配，则判断上一阶段对话状态完成。

S306：若完成，更新当前对话状态，并根据当前对话状态及需求语义匹配最佳反馈信息输出显示。

在判断上一阶段对话状态完成之后，更新当前对话状态，进入下一对话状态，并根据当前对话状态及需求语义匹配最佳反馈信息输出显示。其中，该需求语义为根据用户本次输入的需求信息所识别的需求语义。

S307：若未完成，不更新对话状态，并根据当前对话状态及需求语义重新匹配反馈信息输出显示。

在判断上一阶段对话状态未完成之后，说明当前所反馈的信息不能满足用户需求，此时不更新对话状态，继续在当前对话状态下根据用户再次输入的需求语义重新匹配最佳反馈信息输出显示，以满足用户需求。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种智能客服的应答系统，该智能客服的应答系统与上述实施例中智能客服的应答方法一一对应。如图6所示，该智能客服的应答系统包括语义识别模块601、对话管理模块602、信息反馈模块603，各功能模块详细说明如下：

语义识别模块601，用于接收用户输入的输入信息,将所述输入信息转换为文本信息，识别所述文本信息的自然语义。

对话管理模块602，用于检测当前所处的客服对话阶段,根据当前所处的客服对话阶段更新当前对话状态。

信息反馈模块603，用于结合自然语义和当前对话状态从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示。

该语义识别模块601具体包括：

接收单元，用于接收用户输入的文字、语音或图像信息。

识别单元，识别用户输入的文字、语音或图像信息，并将文字、语音或图像信息转换为文本信息。

分析单元，对文本信息进行词法分析、句法分析和/或语义分析，输出文本信息中文本特征所属的意图分类。

进一步的，该对话管理模块602具体用于将智能客服对话预划分为若干个客服对话阶段；

检测当前客服对话所处的客服对话阶段，将当前所处的客服对话阶段更新为当前对话状态。

该信息反馈模块603具体包括：

映射单元，用于将意图分类映射到预设的对话行为类别体系。

意图获取单元，用于结合当前对话状态从对话行为类别体系中获取用户意图。

显示单元，用于根据用户意图从预设数据库中选择对应的反馈信息输出显示。

进一步的，该信息反馈模块还用于根据当前对话状态将所述反馈信息以文本、语音或图像的方式进行显示，或根据当前对话状态将所述反馈信息以触发任务卡片的方式进行显示。

进一步的，该系统还包括身份信息获取模块。

该身份信息获取模块，用于获取当前用户身份信息。

该信息反馈模块603还用于根据所述当前用户身份信息选择将所述反馈信息以文本、语音或图像的方式进行反馈。

进一步的，该语义识别模块601还用于接收用户继续输入的需求信息，识别所述需求信息的需求语义。

该系统还包括判断模块，该判断模块用于根据需求语义判断上一阶段对话状态是否完成。

该对话管理模块602还用于若判断模块判断上一阶段对话状态完成，更新当前对话状态，并根据当前对话状态及需求语义匹配最佳反馈信息输出显示；若判断模块判断上一阶段对话状态未完成，不更新对话状态，并根据当前对话状态及需求语义重新匹配反馈信息输出显示。

关于智能客服的应答系统的具体限定可以参见上文中对于智能客服的应答方法的限定，在此不再赘述。上述智能客服的应答系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括计算机存储介质、内存储器。该计算机存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为计算机存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储执行智能客服的应答方法过程中生成或获取的数据，如反馈信息。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种智能客服的应答方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的智能客服的应答方法的步骤，例如图2所示的步骤S101-S103，或者图3至图5中所示的步骤。或者，处理器执行计算机程序时实现智能客服的应答系统这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图6所示的各模块/单元的功能，为避免重复，这里不再赘述。

在一实施例中，提供一计算机存储介质，该计算机存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中智能客服的应答方法的步骤，例如图2所示的步骤S101-S103，或者图3至图5中所示的步骤，为避免重复，这里不再赘述。或者，该计算机程序被处理器执行时实现上述智能客服的应答系统这一实施例中的各模块/单元的功能，例如图6所示的各模块/单元的功能，为避免重复，这里不再赘述。

在一个可选的实施方式中，还可以：将所述智能客服的应答方法的结果上传至区块链中。

具体地，基于所述智能客服的应答方法的结果得到对应的摘要信息，具体来说，摘要信息由所述智能客服的应答方法的结果进行散列处理得到，比如利用sha256s算法处理得到。将摘要信息上传至区块链可保证其安全性和对用户的公正透明性。用户可以从区块链中下载得该摘要信息，以便查证所述智能客服的应答方法的结果是否被篡改。本示例所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。