【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能客服引导的，具体为一种基于客服机器人的智能客服引导方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、在传统的客服系统中，用户的问题通常通过规则匹配或关键词检索来提供答案。然而，这些方法存在以下缺陷：
2、传统系统难以确保用户输入的问题数据与答案数据之间的时间一致性或内容相关性，导致匹配结果质量低；
3、现有的关键词匹配方式依赖静态规则，无法处理复杂语义关联问题。对于多层次、多语义的问题，常规技术难以应对；
4、当前客服系统在答案匹配失败时，缺乏针对性引导，用户体验差。尤其是超出机器人回答范围的问题，难以及时分流或推荐。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于客服机器人的智能客服引导方法，包括以下步骤，
3、收集客服机器人问题数据以及答案数据，并对收集的数据进行数据处理，具体为：
4、收集客户输入的问题文本数据以及客服机器人输出的答案文本数据，并将文本数据构建为对应的数据集合，同时利用数据处理算法对构建的数据集合进行数据处理；
5、根据处理后的数据，实现问题与答案之间的特征匹配，具体为：
6、分别构建答案特征向量以及问题特征向量，并基于产品数据构建产品特征向量，将产品特征向量中的特征值以及答案特征向量中的特征值作为节点，以节点之间的关联性作为边构建图结构模型，通过特征值之间的相似度判断节点之间是否能够建立
7、以及，基于答案数据匹配结果，实现智能客服引导，具体为：
8、引入答案评分机制对每个问题特征对应的答案数据进行智能评分，并根据智能评分结果实现问题数据与最佳答案之间的智能匹配，同时，对不同的答案数据匹配结果，制定不同的智能客服引导方案，实现问题数据与最佳答案之间的智能匹配。
9、作为本专利技术所述一种基于客服机器人的智能客服引导方法、系统及存储介质的一种优选方案，其中：所述利用数据处理算法对构建的数据集合进行数据处理具体如下：
10、记录问题数据的时间戳以及答案数据的时间戳，通过时间戳的差值完成时间的匹配，具体为：
11、
12、其中，表示第条问题数据的时间戳，表示第条答案数据的时间戳，表示问题数据与对应的答案数据之间的时间差，用于进行采集时间的匹配，则有，
13、设置时间差阈值，并根据设置的阈值与计算的时间差之间的对比结果完成采集时间匹配，具体为：
14、若二者之间的对比结果满足公式，则表示采集的答案数据与问题数据匹配；
15、若二者之间的对比结果满足公式，则表示采集的答案数据与问题数据不匹配，重新采集此次问题数据对应的答案数据，并对于重新采集的答案数据进行时间差计算，直到满足采集时间匹配公式为止。
16、作为本专利技术所述一种基于客服机器人的智能客服引导方法、系统及存储介质的一种优选方案，其中：所述构建图结构模型具体如下：
17、分别将产品特征向量中的特征值以及答案特征向量中的特征值作为节点，以节点之间的关联性作为边，构建图结构模型，根据构建的图结构模型判断产品与答案之间的关联性，则有，
18、根据特征值之间的相似度判断两节点之间是否能够建立图结构边的关系，则有，
19、
20、其中，表示产品特征向量中的特征值，表示答案特征向量中的特征值，表示两特征值之间的相似度，用于判断节点之间是否能够建立图结构边的关系，具体为：
21、设置相似度阈值，若设置的相似度阈值与计算的相似度之间的对比结果满足公式，表示两特征值之间的相似度不满足特征匹配需求，两节点之间无法建立图结构边的关系，并建立的图结构边的关系；
22、若设置的相似度阈值与计算的相似度之间的对比结果满足公式，表示两特征值之间的相似度满足特征匹配需求，两节点之间能够建立图结构边的关系，并建立的图结构边的关系。
23、作为本专利技术所述一种基于客服机器人的智能客服引导方法、系统及存储介质的一种优选方案，其中：所述实现答案与产品的匹配具体如下：
24、对于答案特征向量中的任意特征值，对于其与产品特征值之间构建的图结构的边，若满足公式时，表示当前答案特征向量中的特征值，能够与产品向量中特征值建立超过两条图结构的边关系，则表示当前答案向量中的一个特征值，能够与产品向量中的多个特征值进行匹配，当前答案数据与产品相匹配；
25、若无法满足公式时，表示当前答案特征向量中的特征值，能够与产品向量中特征值建立的图结构的变关系条数不超过两条，则表示当前答案向量中的一个特征值，最多只能与产品向量中的一个特征值进行匹配，当前答案数据与产品不匹配。
26、作为本专利技术所述一种基于客服机器人的智能客服引导方法、系统及存储介质的一种优选方案，其中：所述实现问题与答案之间特征匹配具体如下：
27、对于能够与产品相匹配的答案数据对应的特征值，选择当前答案特征对应的问题特征值，计算当前问题特征值与产品特征值之间的相似度，若计算的相似度满足公式，则表示当前问题特征与产品相匹配，当前的问题特征与答案特征匹配；
28、若计算的相似度满足公式，则表示当前问题特征与产品不匹配，当前的问题与产品不相符，超出客服机器人回答范围，当前的问题特征与答案特征不匹配；
29、对于无法与产品相匹配的答案数据对应的特征值，选择当前答案特征对应的问题特征值，计算当前问题特征值与产品特征值之间的相似度，若计算的相似度满足公式，则表示当前问题特征与产品相匹配，但答案特征与产品不匹配，当前的问题特征与答案特征不匹配；
30、若计算的相似度满足公式，则表示当前问题特征与产品不匹配，答案特征与产品同样不匹配，当前的问题数据以及答案数据都超出客服机器人的回答范围。
31、作为本专利技术所述一种基于客服机器人的智能客服引导方法、系统及存储介质的一种优选方案，其中：所述引入答案评分机制对每个问题特征对应的答案数据进行智能评分具体如下：
32、在每次客服机器人给出的答案之后，收集用户对当前答案的满意度评分，同时，采集当前问题数据与对应的答案数据之间的时间差，计算当前答案特征的智能评分，则有，
33、
34、其中，表示当前问题特征值与产品特征值之间的相似度，表示当前答案特征与产品特征之间的相似度，表示当前答案特征与问题特征之间的相似度，表示用户对当前答案的满意度评分，表示当前问题数据与对应的答案数据之间的时间差，为当前答案特征对于问题特征的响应时间，、分别表示权重系数，表示第条答案特征的智能评分，用于实现问题数据与答案特征之间的智能匹配。
35、作为本专利技术所述一种基于客服机器人的智能客服引导方法、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述利用数据处理算法对构建的数据集合进行数据处理具体如下：
3.如权利要求2所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述构建图结构模型具体如下：
4.如权利要求3所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述实现答案与产品的匹配具体如下：
5.如权利要求4所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述实现问题与答案之间特征匹配具体如下：
6.如权利要求5所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述引入答案评分机制对每个问题特征对应的答案数据进行智能评分具体如下：
7.如权利要求6所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述实现问题数据与最佳答案之间的智能匹配具体如下：
8.智能客服引导系统，应用于权利要求1~7任一所述的基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于，包括，数据收集处理
9.一种计算机设备，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7中任一项所述的方法的步骤。
10.一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7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述利用数据处理算法对构建的数据集合进行数据处理具体如下：
3.如权利要求2所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述构建图结构模型具体如下：
4.如权利要求3所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述实现答案与产品的匹配具体如下：
5.如权利要求4所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述实现问题与答案之间特征匹配具体如下：
6.如权利要求5所述的一种基于客服机器人的智能客服引导方法，其特征在于：所述引入答案评分机制对...
【专利技术属性】
技术研发人员：张翼翔，徐良蠢，滕海华，田维宝，陈雪风，
申请(专利权)人：上海智保慧民信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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