智能客服的热点信息推送方法及相关产品

技术领域

本申请涉及机器人技术领域，尤其涉及一种智能客服的热点信息推送方法及相关产品。

背景技术

电梯是指服务于建筑物内若干特定的楼层，其轿厢运行在至少两列垂直于水平面或与铅垂线倾斜角小于15°的刚性轨道运动的永久运输设备。也有台阶式，踏步板装在履带上连续运行，俗称自动扶梯或自动人行道。

现有的电梯安装的客服人员基于人工客服，人工客服的答复速度慢，并且成本高。

发明内容

本申请实施例公开了一种智能客服的热点信息推送方法，能够通过智能客服自动推送用户想要的热点信息，提高客服的答复速度，降低成本。

本申请实施例第一方面提供一种智能客服的热点信息推送方法，所述方法应用于智能机器人，其中，所述方法包括如下步骤：

接收目标对象的接入请求，依据该接入请求接入智能客服；

智能客服提取目标对象对应的电梯类型，获取与所述电梯类型匹配的多个热点信息；

智能客服将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息，将匹配的热点信息推送给目标对象。

第二方面，提供一种智能客服的热点信息推送系统，所述系统包括：

通信单元，用于接收目标对象的接入请求，依据该接入请求接入智能客服；

处理单元，用于提取目标对象对应的电梯类型，获取与所述电梯类型匹配的多个热点信息；将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息，将匹配的热点信息推送给目标对象。

本申请实施例第三方面提供一种智能机器人，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行第一方面所述的方法中的步骤的指令。

本申请实施例第四方面公开了一种计算机可读存储介质，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行第一方面所述的方法。

本申请实施例第五方面公开了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

通过实施本申请实施例，本申请提供的技术方案接收目标对象的接入请求，依据该接入请求接入智能客服；智能客服提取目标对象对应的电梯类型，获取与所述电梯类型匹配的多个热点信息；智能客服将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息，将匹配的热点信息推送给目标对象。因此本申请的技术方案能够对目标对象的热点信息进行智能的匹配，进而对目标对象关注的信息进行自动的匹配，这样提高客服答复速度，降低成本，提高用户体验度。

附图说明

以下对本申请实施例用到的附图进行介绍。

图1是本申请实施例提供的一种智能机器人的结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种智能客服的热点信息推送方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种智能客服的热点信息推送系统的结构示意图；

图4是本申请实施例提供的一种智能机器人的结构示意图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。

本申请中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本申请实施例中出现的“多个”是指两个或两个以上。本申请实施例中出现的第一、第二等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本申请实施例中对设备个数的特别限定，不能构成对本申请实施例的任何限制。本申请实施例中出现的“连接”是指直接连接或者间接连接等各种连接方式，以实现设备间的通信，本申请实施例对此不做任何限定。

本申请实施例中的智能机器人可以指各种形式的UE、接入终端、用户单元、用户站、移动站、MS(英文：mobile station，中文：移动台)、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端设备(英文：terminal equipment)、无线通信设备、用户代理或用户装置。终端设备还可以是蜂窝电话、无绳电话、SIP(英文：session initiation protocol，中文：会话启动协议)电话、WLL(英文：wireless local loop，中文：无线本地环路)站、PDA(英文：personaldigital assistant，中文：个人数字处理)、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、可穿戴设备，未来5G网络中的终端设备或者未来演进的PLMN(英文：public land mobile network，中文：公用陆地移动通信网络)中的终端设备等，本申请实施例对此并不限定。

智能客服，是在大规模知识处理基础上发展起来的一项面向行业应用的，适用大规模知识处理、自然语言理解、知识管理、自动问答系统、推理等等技术行业，智能客服不仅为企业提供了细粒度知识管理技术，还为企业与海量用户之间的沟通建立了一种基于自然语言的快捷有效的技术手段；同时还能够为企业提供精细化管理所需的统计分析信息。

参阅图1，图1提供了一种智能机器人的结构框图，如图1所示，该智能机器人可以包括：处理器、存储器、通信单元和总线；上述处理器依据不同的功能，可以添加例如：麦克风、移动设备等等硬件结构，当然在实际应用中，也可以根据不同的硬件来实现，当然在实际应用中，上述智能机器人也可以集成在其他硬件设备上，例如服务器、计算机设备等等。

参阅图2，图2提供了一种智能客服的热点信息推送方法，所述方法应用于如图1所示的智能机器人，上述智能机器人的具体结构可以如图1所示的，其中，所述方法包括如下步骤：

步骤S201、接收目标对象的接入请求，依据该接入请求接入智能客服；

上述目标对象具体可以为，用户或目标人群等等。

上述接收目标对象的接入请求的方式可以有多种，例如，通过语音识别的方式来确定接入请求，上述语音识别的方式可以采用通用的语音识别方法，例如LSTM或RNN识别方式，当然还可以为其他的具体方式等等。

上述接入智能客服可以通过通信系统来接入，该通信系统包括但不限于：5G、LTE(Long Term Evolution，长期演进)等等移动通信网络，当然实际应用中，还可以为WLAN(wireless local area network，无线局域网)等方式。

步骤S202、智能客服提取目标对象对应的电梯类型，获取与所述电梯类型匹配的多个热点信息；

上述热点信息可以为多个用户关注的信息，当然也可以为多个用户讨论的信息，当然在实际应用中，上述热点信息也可以通过分类器来确定是否为热点信息。

上述电梯类型包括但不限于：直升梯、自动扶梯等等。

步骤S203、智能客服将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息，将匹配的热点信息推送给目标对象。

本申请提供的技术方案接收目标对象的接入请求，依据该接入请求接入智能客服；智能客服提取目标对象对应的电梯类型，获取与所述电梯类型匹配的多个热点信息；智能客服将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息，将匹配的热点信息推送给目标对象。因此本申请的技术方案能够对目标对象的热点信息进行智能的匹配，进而对目标对象关注的信息进行自动的匹配，这样提高客服答复速度，提高用户体验度。

示例的，上述智能客服将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息具体包括：

智能客服获取目标对象的电梯类型的当前状态，从多个热点信息中搜搜与当前状态匹配的n个热点信息，从n个热点信息选择符合个性要求的一个热点信息，确定该一个热点信息为匹配的热点信息。

上述个性要求可以由目标对象自行设定，例如，热度最高，又如厂家回复等等。

示例的，上述将匹配的热点信息推送给目标对象具体包括：

搜集行业所有的热点信息，将所有的热点信息执行聚类学习得到所有热点信息的热词，获取该热词对应的补贴政策，智能客服获取与该热点信息匹配的热词，将该热词对应的补贴政策以及加装电梯的标准流程推送给接入设备。

例如，目前行业热点信息为楼梯房加装电梯，则对该行业热点信息进行聚类学习得到热词为加装电梯，确定该加装电梯对应的补贴政策，这样在智能客服确定与目标对象匹配的热点信息时，若该热点信息匹配的热词为加装电梯，则将加装电梯的补贴政策，加装电梯的标准流程推送给接入设备。

上述当前状态包括但不限于：发货状态、收货状态、安装状态、试运行状态、运行状态等等。

示例的，上述智能客服将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息具体包括：

智能客服获取目标对象的电梯类型的当前状态，从多个热点信息中搜搜与当前状态匹配的n个热点信息，获取目标对象的权值向量，对n个热点信息构建n个输入数据，将n个输入数据与权值向量分别执行神经网络运算得到n个运算结果，从n个运算结果中选择匹配度最高的一个热点信息确定为匹配的热点信息。

示例的，上述方法还包括：

智能客服收集客户的所有语音信息，对所有语音信息进行语音识别得到文本信息，对该文本信息进行分词处理得到多个关键字，依据该多个关键字确定客户的需求，对该需求进行分类处理得到客户的分类需求。

上述分类处理可以采用支持向量机、神经网络模型等等方式来实现分类处理。

示例的，上述将匹配的热点信息推送给目标对象具体包括：

确定目标对象的接入设备，获取接入设备支持的推送方式，将该热点信息处理成与该推送方式匹配的格式推送给目标对象。

上述支持的推送方式包括但不限于：文本方式、语音方式、视频方式、图片方式等等。

示例的，上述将该热点信息处理成与该推送方式匹配的格式推送给目标对象具体可以包括：

若该热点信息为文本格式，该推送方式为语音方式，则将该文本格式的热点信息发送至语音合成模型中合成语音数据，将该语音数据推送给目标对象。

示例的，上述方法还可以包括：

智能客服接收目标对象的反馈信息，对该反馈信息进行分析确定目标对象的满意度，依据该满意度对该目标对象的权值向量更新得到更新后的权值向量。

上述对该反馈信息进行分析确定目标对象的满意度具体可以包括：

对该反馈信息进行语义识别得到该反馈信息的含义，依据该含义确定满意度。

上述语义识别可以采用现有的语义识别方式。例如自然语言处理，自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。

上述自然语言处理的方法具体可以包括：

信息抽取(IE)

信息抽取是将嵌入在文本中的非结构化信息提取并转换为结构化数据的过程，从自然语言构成的语料中提取出命名实体之间的关系，是一种基于命名实体识别更深层次的研究。信息抽取的主要过程有三步：首先对非结构化的数据进行自动化处理，其次是针对性的抽取文本信息，最后对抽取的信息进行结构化表示。信息抽取最基本的工作是命名实体识别，而核心在于对实体关系的抽取。

自动文摘

自动文摘是利用计算机按照某一规则自动地对文本信息进行提取、集合成简短摘要的一种信息压缩技术，旨在实现两个目标：首先使语言的简短，其次要保留重要信息。

语音识别技术

语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术，也就是让机器听懂人类的语音，其目标是将人类语音中的词汇内容转化为计算机可读的数据。要做到这些，首先必须将连续的讲话分解为词、音素等单位，还需要建立一套理解语义的规则。语音识别技术从流程上讲有前端降噪、语音切割分帧、特征提取、状态匹配几个部分。而其框架可分成声学模型、语言模型和解码三个部分。

Transformer模型

Transformer模型是一种基于注意力机制来加速深度学习算法的模型，模型由一组编码器和一组解码器组成，编码器负责处理任意长度的输入并生成其表达，解码器负责把新表达转换为目的词。Transformer模型利用注意力机制获取所有其他单词之间的关系，生成每个单词的新表示。Transformer的优点是注意力机制能够在不考虑单词位置的情况下，直接捕捉句子中所有单词之间的关系。模型抛弃之前传统的encoder-decoder模型必须结合RNN或者CNN(Convolutional Neural Networks,CNN)的固有模式，使用全Attention的结构代替了LSTM，减少计算量和提高并行效率的同时不损害最终的实验结果。但是此模型也存在缺陷。首先此模型计算量太大，其次还存在位置信息利用不明显的问题，无法捕获长距离的信息。

基于传统机器学习的自然语言处理技术

自然语言处理可将处理任务进行分类，形成多个子任务，传统的机械学习方法可利用SVM(支持向量机模型)、Markov(马尔科夫模型)、CRF(条件随机场模型)等方法对自然语言中多个子任务进行处理，进一步提高处理结果的精度。但是，从实际应用效果上来看，仍存在着以下不足：(1)传统机器学习训练模型的性能过于依赖训练集的质量，需要人工标注训练集，降低了训练效率。(2)传统机器学习模型中的训练集在不同领域应用会出现差异较大的应用效果，削弱了训练的适用性，暴露出学习方法单一的弊端。若想让训练数据集适用于多个不同领域，则要耗费大量人力资源进行人工标注。(3)在处理更高阶、更抽象的自然语言时，机器学习无法人工标注出来这些自然语言特征，使得传统机器学习只能学习预先制定的规则，而不能学规则之外的复杂语言特征。

基于深度学习的自然语言处理技术

深度学习是机器学习的一大分支，在自然语言处理中需应用深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，通过对生成的词向量进行学习，以完成自然语言分类、理解的过程。与传统的机器学习相比，基于深度学习的自然语言处理技术具备以下优势：(1)深度学习能够以词或句子的向量化为前提，不断学习语言特征，掌握更高层次、更加抽象的语言特征，满足大量特征工程的自然语言处理要求。(2)深度学习无需专家人工定义训练集，可通过神经网络自动学习高层次特征。

参阅图3，图3提供了一种智能客服的热点信息推送系统，所述系统包括：

通信单元，用于接收目标对象的接入请求，依据该接入请求接入智能客服；

处理单元，用于提取目标对象对应的电梯类型，获取与所述电梯类型匹配的多个热点信息；将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息，将匹配的热点信息推送给目标对象。

本申请提供的技术方案接收目标对象的接入请求，依据该接入请求接入智能客服；智能客服提取目标对象对应的电梯类型，获取与所述电梯类型匹配的多个热点信息；智能客服将多个热点信息与目标对象分别进行匹配处理得到匹配的热点信息，将匹配的热点信息推送给目标对象。因此本申请的技术方案能够对目标对象的热点信息进行智能的匹配，进而对目标对象关注的信息进行自动的匹配，这样提高客服答复速度，提高用户体验度。

示例的，

处理单元，用于获取目标对象的电梯类型的当前状态，从多个热点信息中搜搜与当前状态匹配的n个热点信息，从n个热点信息选择符合个性要求的一个热点信息，确定该一个热点信息为匹配的热点信息。

示例的，

处理单元，用于获取目标对象的电梯类型的当前状态，从多个热点信息中搜搜与当前状态匹配的n个热点信息，获取目标对象的权值向量，对n个热点信息构建n个输入数据，将n个输入数据与权值向量分别执行神经网络运算得到n个运算结果，从n个运算结果中选择匹配度最高的一个热点信息确定为匹配的热点信息。

示例的，

处理单元，用于确定目标对象的接入设备，获取接入设备支持的推送方式，将该热点信息处理成与该推送方式匹配的格式推送给目标对象。

示例的，

处理单元，用于若该热点信息为文本格式，该推送方式为语音方式，则将该文本格式的热点信息发送至语音合成模型中合成语音数据，将该语音数据推送给目标对象。

示例的，

处理单元，用于接收目标对象的反馈信息，对该反馈信息进行分析确定目标对象的满意度，依据该满意度对该目标对象的权值向量更新得到更新后的权值向量。

上述智能客服的热点信息推送系统的具体实施方案可以参见如图2所示实施例的细化方案，这里不再赘述。

请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种智能机器人40，该智能机器人40包括处理器401、存储器402和通信接口403，所述处理器401、存储器402和通信接口403通过总线404相互连接。

存储器402包括但不限于是随机存储记忆体(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmableread only memory，EPROM)、或便携式只读存储器(compact disc read-only memory，CD-ROM)，该存储器402用于相关计算机程序及数据。通信接口403用于接收和发送数据。

处理器401可以是一个或多个中央处理器(central processing unit，CPU)，在处理器401是一个CPU的情况下，该CPU可以是单核CPU，也可以是多核CPU。

该智能机器人40中的处理器401用于读取所述存储器402中存储的计算机程序代码，执行如图2所示的方法的操作。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在网络设备上运行时，图2所示的方法流程得以实现。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端上运行时，图2所示的方法流程得以实现。

本申请实施例还提供一种终端，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行图2所示实施例的方法中的步骤的指令。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模板。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，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申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模板并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上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单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。