本申请提供的应答信息的确定方法、装置及介质，该方法在客户与企业员工的会话过程中，获取客户的会话信息，该会话信息包括客户对目标对象的描述信息；对会话信息进行情感分析，得到会话信息对应的情感极性；根据情感极性，确定会话信息的应答信息。该方法能够确定客户与企业员工的交互过程中，客户对产品反映出的情感极性，并根据该情感极性确定出相应的应答信息，提高了企业员工的服务质量。提高了企业员工的服务质量。提高了企业员工的服务质量。
【技术实现步骤摘要】
应答信息的确定方法、装置及介质
[0001]本申请涉及信息处理
，具体而言，涉及一种应答信息的确定方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]随着互联网的高速发展，越来越的实体商品开始转向网络销售。客户服务逐步向网络化、智能化和个性化的方向发展。
[0003]在客户收到产品后，企业员工(如商家客服)可以根据该客户给出的评分，判断该客户对产品的满意度，以实现企业员工对该客户提供满意的服务。
[0004]然而，在实际应用场景中，很多客户在收到产品后不进行评分，企业员工不能了解该客户对产品的满意度，导致不能准确的为这类客户提供服务。
技术实现思路
[0005]本申请实施例的目的在于提供一种应答信息的确定方法、装置及介质，用以解决了现有技术存在的上述问题，提高了企业员工的服务质量
。
[0006]第一方面，提供了一种应答信息的确定方法，应用在服务器中，该方法可以包括：
[0007]在客户与企业员工的会话过程中，获取所述客户的会话信息，所述会话信息包括所述客户对目标对象的描述信息；
[0008]对所述会话信息进行情感分析，得到所述会话信息对应的情感极性；
[0009]根据所述情感极性，确定所述会话信息的应答信息。
[0010]在一个可选的实现中，对所述会话信息进行情感分析，得到所述会话信息对应的情感极性，包括：
[0011]对所述会话信息进行处理，得到所述会话信息中各分词的词向量；
[0012]基于所述各分词的词向量，得到所述会话信息的情感特征向量；
[0013]基于所述会话信息的情感特征向量，对所述会话信息进行分类处理，得到所述情感特征向量对应的情感极性的概率，并将最大概率对应的情感极性确定为所述会话信息对应的情感极性。
[0014]在一个可选的实现中，基于所述各分词的词向量，得到所述会话信息的情感特征向量，包括：
[0015]按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词的词向量进行排序，得到所述会话信息的初级情感特征向量；
[0016]对所述各分词的词向量进行注意力机制的处理，得到所述各分词的词向量分别在所述初级情感特征向量中的重要性权重；并基于所述各分词对应的重要性权重，对相应分词的词向量进行加权计算，得到所述各分词对应的加权后的词向量；所述重要性权重表征所述各词向量在所述初级情感特征向量中的重要程度；
[0017]按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词对应的加权后的词向量进行排
序，得到所述会话信息的情感特征向量。
[0018]在一个可选的实现中，基于所述各分词的词向量，得到所述会话信息的情感特征向量，包括：
[0019]按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词的词向量进行排序，得到所述会话信息的初级情感特征向量；
[0020]获取所述客户的客户信息对应的客户特征向量；
[0021]将所述客户特征向量和所述初级情感特征向量进行融合，将融合后的向量确定为所述会话信息的情感特征向量。
[0022]在一个可选的实现中，将最大概率对应的情感极性确定为所述会话信息对应的情感极性之后，所述方法还包括：
[0023]基于预先配置的情感极性与极性值的对应关系，得到所述情感极性对应的极性值；所述极性值表征评价质量的真实程度；
[0024]在所述情感极性对应的极性值中，将满足预设条件的极性值对应的情感极性确定为所述会话信息的目标情感极性；其中，所述满足预设条件的极性值为大于预设第一评价质量阈值或小于预设第二评价质量阈值的极性值；所述预设第一评价质量阈值大于所述预设第二评价质量阈值。
[0025]在一个可选的实现中，所述会话信息对应的情感极性包括第一情感极性和第二情感极性；
[0026]根据所述情感极性，确定所述会话信息的应答信息，包括：
[0027]若所述情感极性为所述第一情感极性，则获取第一推荐对象的对象描述信息，并将所述第一推荐对象的对象描述信息确定为所述会话信息的应答信息；所述第一推荐对象为与所述目标对象的对象属性相同的对象；
[0028]若所述情感极性为所述第二情感极性，则获取第二推荐对象的对象描述信息，并将所述第二推荐对象的对象描述信息确定为所述会话信息的应答信息；所述第二推荐对象为与所述目标对象的对象属性不同的对象。
[0029]在一个可选的实现中，对所述会话信息进行情感分析，得到所述会话信息对应的情感极性时，所述方法还包括：
[0030]对所述会话信息进行语义分析，得到所述目标对象的主题信息；
[0031]根据所述情感极性，确定所述会话信息的应答信息之后，所述方法还包括：
[0032]按照所述主题信息，对所述应答信息添加主题标识。
[0033]在一个可选的实现中，根据所述情感极性，确定所述会话信息的应答信息之后，所述方法还包括：
[0034]向所述企业员工的终端发送所述应答信息和所述情感极性，以使所述终端在与所述客户的交互界面的目标区域展示所述应答信息和所述情感极性。
[0035]第二方面，提供了一种应答信息的确定装置，该装置可以包括：
[0036]获取单元，用于在客户与企业员工的会话过程中，获取所述客户的会话信息，所述会话信息包括所述客户对目标对象的描述信息；
[0037]分析单元，用于对所述会话信息进行情感分析，得到所述会话信息对应的情感极性；
[0038]确定单元，用于根据所述情感极性，确定所述会话信息的应答信息。
[0039]在一个可选的实现中，所述分析单元，具体用于：
[0040]对所述会话信息进行处理，得到所述会话信息中各分词的词向量；
[0041]基于所述各分词的词向量，得到所述会话信息的情感特征向量；
[0042]基于所述会话信息的情感特征向量，对所述会话信息进行分类处理，得到所述情感特征向量对应的情感极性的概率，并将最大概率对应的情感极性确定为所述会话信息对应的情感极性。
[0043]在一个可选的实现中，所述分析单元，还具体用于：
[0044]按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词的词向量进行排序，得到所述会话信息的初级情感特征向量；
[0045]对所述各分词的词向量进行注意力机制的处理，得到所述各分词的词向量分别在所述初级情感特征向量中的重要性权重；并基于所述各分词对应的重要性权重，对相应分词的词向量进行加权计算，得到所述各分词对应的加权后的词向量；所述重要性权重表征所述各词向量在所述初级情感特征向量中的重要程度；
[0046]按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词对应的加权后的词向量进行排序，得到所述会话信息的情感特征向量。
[0047]在一个可选的实现中，所述分析单元，还具体用于：
[0048]按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词的词向量进行排序，得到所述会话信息的初级情感特征向量；
[0049]获取所述客本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种应答信息的确定方法，其特征在于，所述方法应用在服务器中，所述方法包括：在客户与企业员工的会话过程中，获取所述客户的会话信息，所述会话信息包括所述客户对目标对象的描述信息；对所述会话信息进行情感分析，得到所述会话信息对应的情感极性；根据所述情感极性，确定所述会话信息的应答信息。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述会话信息进行情感分析，得到所述会话信息对应的情感极性，包括：对所述会话信息进行处理，得到所述会话信息中各分词的词向量；基于所述各分词的词向量，得到所述会话信息的情感特征向量；基于所述会话信息的情感特征向量，对所述会话信息进行分类处理，得到所述情感特征向量对应的情感极性的概率，并将最大概率对应的情感极性确定为所述会话信息对应的情感极性。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述各分词的词向量，得到所述会话信息的情感特征向量，包括：按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词的词向量进行排序，得到所述会话信息的初级情感特征向量；对所述各分词的词向量进行注意力机制的处理，得到所述各分词的词向量分别在所述初级情感特征向量中的重要性权重；并基于所述各分词对应的重要性权重，对相应分词的词向量进行加权计算，得到所述各分词对应的加权后的词向量；所述重要性权重表征所述各词向量在所述初级情感特征向量中的重要程度；按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词对应的加权后的词向量进行排序，得到所述会话信息的情感特征向量。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述各分词的词向量，得到所述会话信息的情感特征向量，包括：按照所述会话信息中各分词的顺序，对所述各分词的词向量进行排序，得到所述会话信息的初级情感特征向量；获取所述客户的客户信息对应的客户特征向量；将所述客户特征向量和所述初级情感特征向量进行融合，将融合后的向量确定为所述会话信息的情感特征向量。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将最大概率对应的情感极性确定为所述会话信息对应的情感极性之后，所述方法还包括：基于预先配置的情感极性与极性值的对应关系，得到所述情感极性对应的极性值；所述极性值表征评价质量的真...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖弘，潘传盛，
申请(专利权)人：武汉夜莺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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