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情感介入式智能客户服务系统
【摘 要】 众所周知,社会生活的很多行业都在使用智能客户服务系统,这在一定程度上减轻了人工的工作量,提高了企业客户服务的效率.但是再完整的智能客户服务系统也不可能存储所有的问题,这就需要人工的介入,以便解决咨询者的具体问题.因此,引入感情计算以此确定人工的介入时间就是一个先进而重要的技术.本文针对情感介入式智能客户服务系统,首先阐述了其研究流程和思路,然后对整个系统的构架进行了详细的分析,最后对系统实现的步骤及流程进行了针对性介绍.希望能为情感介入智能客户服务系统的开发和使用提供合理化意见和建议.
【关键词】 情感介入 智能 客户服务系统
随着我国科学技术的不断进步,智能客户服务系统在不断完善,也得到越来越广泛的应用.但是目前的智能客户服务系统在使用过程中还存在很多问题和缺陷.如问题的对答数量有限,如系统对客户的口语化语言理解能力不足,如很多的专业知识必须专业人员的解答等等.在社会生活越来越丰富多样的今天,很多网络新型词汇的出现给智能客户服务系统提出很多新的挑战,这就需要人工的参与.而人工的介入时机是一个十分关键的问题,需要专业技术的参与.情感介入式智能客户服务系统就是在对客户情感阈值预警的基础上进行客户服务的系统,给现代化智能客户服务系统的建设提供了良好的建议.
一、情感介入式智能客户服务系统的研究流程及思路
智能客户服务系统可以通过一整套的知识管理建模方案来完成知识的理解和管理,分析知识以提供建议和决策.也可以通过对客户咨询的文字进行预处理,然后对其语言进行解析实现自然语言的智能应答.但是智能客户服务系统在帮助客户提升体验方面存在缺陷,不管是客户对智能客户过于程序化的处理不满还是在产品投诉时的情绪不满,做好客户的情感计算都是必要的.
客户情感的计算主要运用以下原理：即在传统智能客户服务系统的基础上增添了感情计算环节.首先对客户的语言进行处理,然后提取语句中的情感词汇,再进行案例搜索或者相关性分析,决定是否采取人工介入的方式来处理客户的问题.通过这样的方式来实现智能客户服务系统和人工的结合和统一,灵活应对客户,增强对客户的服务,提高他们的满意程度.
二、情感介入式智能客户服务系统的构架
情感介入式智能客户服务系统的构架主要包括系统的设计和情感的处理两大方面.其中系统的设计主要包括情感分析模块、问答处理模块和知识库补充更新管理模块.
情感分析的主要工作是：首先对客户的语言进行处理,将其进行分词、标注等分析转换为计算机语言,然后对情感类词语进行提取分析,在这一环节需要根据不同行业特点进行针对性调整.在情感计算之后得到情感的偏向值,低于情感阈值的自动引入人工进行服务.
问答的处理主要指根据客户的问题进行分类检索,根据系统的专业知识库来进行相似度搜索,然后给予针对客户问题最恰当的解答.如果在知识库中检索到的答案相似度较低,则给客户最相似的问题让其重新提问,以便检索最具有针对性的答案.
知识库的更新和管理是情感介入式智能客户服务的基础,也是不断完善系统的重要手段.当情感低于阈值时,转由人工进行解答.此时,系统自动将问题进行存档,并将人工的答案返回客户端,以便下次遇到相同问题时,智能客户服务系统尽可能地给予客户解答.
情感处理方面可以通过简单统计的方法、机器学习的方法和语句分析的方法等进行计算.可以对中国科学院的ICTCLAS 汉语分词系统进行运用,以达到语句分词的目的.然后对情感词汇进行提取,分为正面情感、负面情感、正面评价、负面评价、主张和程度等类别.接着进行情感的计算,通过相似度、倾向值等数据获取情感的计算值.最后将情感值进行输出,产生情感预警,转为人工.
三、情感介入式智能客户服务系统的步骤及流程
情感介入式智能客户服务系统的主要流程如下.一是添加词典,并将文本分割、标注,得到词项集合和情感词集.二是计算情感值,如果情感值小于阈值则转入人工,如果情感值大于等于阈值则对问题进行相似度排序,识别查找答案,并进行解答.而如果人工解答则需要在解答之后将问题及答案存入数据库.
结束语：传统的智能客户服务系统大大减轻了人工的工作量,提高了客户服务的效率,但是其在实际的使用过程中还存在很多问题.因此情感介入式智能客户服务系统被发明出来.其在传统传统智能客户服务系统的基础上加入了客户的情感计算环节,提高了客户服务的效率,增强了客户的满意程度,是具有里程碑意义的研究和创新,在理论方面和实践方面都具有十分重要的研究价值.
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