【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人机对话，特别涉及一种基于对话质检的智能体自学习方法及系统。
技术介绍
1、现有技术中的智能体例如语音机器人通常需要基于积累的历史数据进行优化处理，然而这种优化处理通常需要智能体后台人员的高度介入操作而耗费大量时间，因为后台人员需要直接进行对智能体的模型参数进行调整，且可能因为后台人员无法直接了解业务逻辑而导致优化无法达到理想效果；即使用户有途径进行初步优化，例如进行对话数据的质检，仍然会因格式设置、智能体能力有限等原因而停留在文本资讯层次的优化，而难以直接转化为后期对话质量的提升。
技术实现思路
1、基于此，为解决现有技术中的技术问题，特提出了一种基于对话质检的智能体自学习方法，包括：
2、系统生成对话；对话生成后，将对话存入系统的数据库中；
3、对话质检装置从数据库中调用并抽取对话样本用于质检；通过对话质检装置对抽取的对话样本进行质检，包括检查、标记、修正对话中的问题，并将质检结果数据发送至智能体用于自学习；
4、智能体利用质检结果数据进行自学习。
5、在一种实施例中，对话质检装置包括学习中心、统计学习平台；学习中心包括外呼学习平台、呼入学习平台；统计学习平台包括统计学习页面；
6、其中，外呼学习平台、呼入学习平台为质检工作环境，统计学习页面用于检查自学习数据及结果；
7、通过对话质检装置对抽取的对话样本进行质检，包括：
8、根据业务类型选择学习中心的外呼学习平台或者呼入学习平台进
9、通过学习中心创建质检批次；针对该质检批次创建质检批次页面，在质检批次页面中对质检内容的筛选条件及展示形式进行设置和调整；
10、通过学习中心进行质检标记；进入质检批次页面，在质检批次页面中的一侧展示待质检对话的分角色对话内容，另一侧展示输出状态栏，对关键内容进行质检标记；
11、整个批次的质检完成后，将该质检批次标记为已完成并导出质检记录。
12、在一种实施例中，质检内容的筛选条件及展示形式包括质检内容类别、数据筛选条件、数据推送方式、抽样数量、批次名称、业务完成标准文本；
13、其中，外呼学习平台的质检内容类别包括已接通对话、未接通对话，未接通对话的质检内容包括未接通原因；呼入学习平台的质检内容类别为已接通对话；
14、其中，设置数据筛选条件及数据推送方式包括，填写筛选条件来选取该质检批次中需要进行质检的数据，筛选条件包括对话来源智能体、智能体版本、通话发生时间；当数据量大时设置高级筛选模式并细化筛选条件，细化的筛选条件包括通话时长、对话轮次、关键词、未理解次数；
15、其中，设置抽样数量包括，系统用户设置主体的随机抽样数量或设置按特定时间段抽样；系统显示符合筛选条件的对话总数及用户设置的抽样率，确保抽样率符合质检需求。
16、在一种实施例中，质检标记的问题包括语音合成问题、流程及应答问题、语音识别问题、输出状态问题；
17、其中，对语音合成问题进行标记包括，当智能体为语音机器人时，系统用户听取语音机器人发出对话的语音录音，针对句中的错误语音进行标记并更正为正确语音；
18、其中，对流程及应答问题进行标记包括，标记智能体对话中的应答错误原因，系统提供应答错误原因的预设清单，预设清单中的应答错误原因包括用户非正常交互、未添加词语、一句多义；
19、其中，对语音识别问题进行标记包括，当智能体为语音机器人时，对照录音对机器人识别错误的内容进行文本修正，标记出干扰因素及机器人错误是否影响对话内容理解，系统提供干扰因素的预设清单，预设清单中的干扰因素包括方言口音、环境噪音、机器人抢话；
20、其中，对输出状态问题进行标记包括，对于客户的应答语句，智能体在理解后识别客户的意图并输出意图状态，根据意图状态转入对应的流程；对照机器人在语句上的状态输出，对有误的输出状态进行更正标注并标记影响因素，系统提供影响因素的预设清单，预设清单中的影响因素包括语音识别问题、理解问题、流程设计问题。
21、在一种实施例中，通过统计学习平台对质检任务完成情况进行统计分析，获取质检统计结果；
22、其中，根据已接通对话、未接通对话这两个维度进行统计分析获取质检统计结果，用于统计分析的统计量包括质检数、工时、识别标注数、应答标注数、输出标注数；
23、在统计学习平台中利用质检时间、质检批次对质检统计结果进行自定义查询。
24、此外，为解决现有技术中的技术问题，特提出了一种基于对话质检的智能体自学习系统，包括数据库、对话质检装置；
25、系统生成对话；数据库用于存储对话数据；对话生成后，将对话存入系统的数据库中；
26、对话质检装置从数据库中调用并抽取对话样本用于质检；通过对话质检装置对抽取的对话样本进行质检，包括检查、标记、修正对话中的问题，并将质检结果数据发送至智能体用于自学习；
27、智能体利用质检结果数据进行自学习。
28、在一种实施例中，对话质检装置包括学习中心、统计学习平台；学习中心包括外呼学习平台、呼入学习平台；统计学习平台包括统计学习页面；
29、其中，外呼学习平台、呼入学习平台为质检工作环境，统计学习页面用于检查自学习数据及结果；
30、通过对话质检装置对抽取的对话样本进行质检，包括：
31、根据业务类型选择学习中心的外呼学习平台或者呼入学习平台进行质检；其中，外呼学习平台面向已接通对话、未接通对话，呼入学习平台面向已接通对话；
32、通过学习中心创建质检批次；针对该质检批次创建质检批次页面，在质检批次页面中对质检内容的筛选条件及展示形式进行设置和调整；
33、通过学习中心进行质检标记；进入质检批次页面，在质检批次页面中的一侧展示待质检对话的分角色对话内容，另一侧展示输出状态栏，对关键内容进行质检标记；
34、整个批次的质检完成后，将该质检批次标记为已完成并导出质检记录。
35、在一种实施例中，质检内容的筛选条件及展示形式包括质检内容类别、数据筛选条件、数据推送方式、抽样数量、批次名称、业务完成标准文本；
36、其中，外呼学习平台的质检内容类别包括已接通对话、未接通对话，未接通对话的质检内容包括未接通原因；呼入学习平台的质检内容类别为已接通对话；
37、其中，设置数据筛选条件及数据推送方式包括，填写筛选条件来选取该质检批次中需要进行质检的数据，筛选条件包括对话来源智能体、智能体版本、通话发生时间；当数据量大时设置高级筛选模式并细化筛选条件，细化的筛选条件包括通话时长、对话轮次、关键词、未理解次数；
38、其中，设置抽样数量包括，系统用户设置主体的随机抽样数量或设置按特定时间段抽样；系统显示符合筛选条件的对话总数及用户本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
6.一种基于对话质检的智能体自学习系统，其特征在于，包括数据库、对话质检装置；
7.根据权利要求6所述基于对话质检的智能体自学习系统，其特征在于，
8.根据权利要求7所述基于对话质检的智能体自学习系统，其特征在于，
9.根据权利要求7所述基于对话质检的智能体自学习系统，其特征在于，
10.根据权利要求7所述基于对话质检的智能体自学习系统，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述基于对话质检的智能体自学习方法，其特征在于，
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：陈博，庞在虎，高懿，
申请(专利权)人：北京灵伴即时智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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