【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，特别是涉及一种智能客服自动识别语言回复方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、当前用户发起客服咨询的情况下，通常应用智能语音技术的软交换智能语音交互系统能够替代移动通信运营商客服与用户进行多轮对话。其中，软交换智能语音交互系统包含软交换子系统和智能语音子系统，移动通信运营商在接收到用户发出的通话语音后，将该通话语音发送至软交换子系统，以便软交换子系统将该通话语音发送至智能语音子系统，智能语音子系统生成对应的回复语音后，将该回复语音发送至软交换子系统，由软交换子系统将该回复语音发送至移动通信运营商，再由移动通信运行商将该回复语音反馈给客户，从而完成本轮对话。
2、然而现在的智能回复系统不能对每一次客户咨询的问题进行智能的整合，从而导致当客户询问相同问题时给出定位答案都是机械相同的，能给出的回复准确度较低。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高智能客服自动回复准确度的智能客服自动识别语言回复方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种智能客服自动识别语言回复方法，包括：
3、接收用户通过用户终端发起的咨询内容；所述咨询内容包括语音咨询内容和/或文本咨询内容；
4、采用语言模型和/或声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征；所述语言特征表征所述咨询内容对应的咨询意图；
5、根
6、在其中一个实施例中，所述采用语言模型或者声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征，包括：
7、在所述咨询内容包含语音咨询内容的情况下，采用声学模型对所述咨询内容进行处理，得到咨询语音数据；
8、采用语言模型对所述咨询语音数据进行识别，得到语言特征；
9、在所述咨询内容包含文本咨询内容的情况下，采用语言模型对所述文本咨询内容进行识别，得到语言特征。
10、在其中一个实施例中，所述根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索，包括：
11、确定所述语言特征包含的特性词；
12、在所述特性词为肯定特性词的情况下，采用邻插值算法从预设的特性词库中，检索出目标肯定特性词；
13、根据所述目标肯定特性词和第一映射关系，对预设的回复数据进行检索，得到目标预设回复。
14、在其中一个实施例中，上述实施例所述的方法还包括：
15、在所述特性词为否定特性词的情况下，采用邻插值算法从预设的特性词库中，检索出目标否定特性词；
16、根据所述目标否定特性词和第二映射关系，对预设的回复数据进行检索，得到目标预设回复。
17、在其中一个实施例中，所述根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索之前，还包括：
18、根据所述预设的特性词库包括的肯定特性词和所述肯定特性词对应的预设的回复数据，构建第一映射关系；
19、根据所述预设的特性词库包括的否定特性词和所述否定特性词对应的预设的回复数据，构建第二映射关系；
20、根据所有所述预设的回复数据和所述预设的回复数据对应的语音回复，构建第三映射关系；所述第三映射关系用于在所述咨询内容包含语音咨询内容的情况下，将所述目标预设回复对应的语音回复发送至所述用户终端。
21、在其中一个实施例中，上述实施例所述的方法还包括：
22、在未检索到目标预设回复的情况下，按照高峰期智能排队算法调用人工客服接口，以接通所述用户终端和人工客服之间的通信；
23、通过所述人工客服接口，获取通信接通后所述人工客服的回复数据，将所述人工客服接口的回复数据和所述语言特征进行关联，并更新所述预设的回复数据。
24、第二方面，本申请还提供了一种智能客服自动识别语言回复装置，包括：
25、咨询接收模块，用于接收用户通过用户终端发起的咨询内容；所述咨询内容包括语音咨询内容和/或文本咨询内容；
26、特征识别模块，用于采用语言模型和/或声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征；所述语言特征表征所述咨询内容对应的咨询意图；
27、咨询回复模块，用于根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索，在检索到目标预设回复的情况下，将所述目标预设回复发送至所述用户终端；所述预设的回复数据基于历史咨询内容和历史回复数据整合得到。
28、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
29、接收用户通过用户终端发起的咨询内容；所述咨询内容包括语音咨询内容和/或文本咨询内容；
30、采用语言模型和/或声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征；所述语言特征表征所述咨询内容对应的咨询意图；
31、根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索，在检索到目标预设回复的情况下，将所述目标预设回复发送至所述用户终端；所述预设的回复数据基于历史咨询内容和历史回复数据整合得到。
32、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
33、接收用户通过用户终端发起的咨询内容；所述咨询内容包括语音咨询内容和/或文本咨询内容；
34、采用语言模型和/或声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征；所述语言特征表征所述咨询内容对应的咨询意图；
35、根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索，在检索到目标预设回复的情况下，将所述目标预设回复发送至所述用户终端；所述预设的回复数据基于历史咨询内容和历史回复数据整合得到。
36、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
37、接收用户通过用户终端发起的咨询内容；所述咨询内容包括语音咨询内容和/或文本咨询内容；
38、采用语言模型和/或声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征；所述语言特征表征所述咨询内容对应的咨询意图；
39、根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索，在检索到目标预设回复的情况下，将所述目标预设回复发送至所述用户终端；所述预设的回复数据基于历史咨询内容和历史回复数据整合得到。
40、上述智能客服自动识别语言回复方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能客服自动识别语言回复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用语言模型或者声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索之前，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种智能客服自动识别语言回复装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能客服自动识别语言回复方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用语言模型或者声学模型对所述咨询内容进行识别，得到所述咨询内容对应的语言特征，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述语言特征，采用邻插值算法对预设的回复数据进行检索之前，还包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯勤宇，吴石松，梁寿愚，卢志良，陈柔伊，董召杰，李轩昂，王鹏凯，林全郴，李晋伟，陈骞，郑桦，任正国，梁凌宇，赵必美，
申请(专利权)人：南方电网人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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