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申请/专利权人：山东盛德智能科技股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于机器学习算法的数字客服排队优化方法，该方法针对数字客服中不符合要求的任一历史服务记录，分别获取历史服务记录中的每次客户请求内容的关键词子序列，得到至少一个关键词合并序列；获取每个关键词合并序列中的每个关键词的第二修正关联程度，根据关键词合并序列中的每个关键词的第二修正关联程度对关键词合并序列中的关键词进行筛选去除，得到最终关键词合并序列；利用所有历史服务记录中的每个最终关键词合并序列得到训练好的机器学习模型，利用训练好的机器学习模型进行数字客服排队优化，通过提高机器学习模型的训练精度，为客户提供更精准有效的服务，以减少不必要的排队。

主权项：1.一种基于机器学习算法的数字客服排队优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取数字客服的M个历史服务记录，针对任一历史服务记录，根据所述历史服务记录中的所有客户请求内容，获取关键词序列、答复模板编号序列、满意度评分以及每次客户请求内容对应的排队时长和处理时长；针对所述答复模板编号序列的长度不为预设长度的任一历史服务记录，以所述历史服务记录的关键词序列中的关键词为基准，分别获取所述历史服务记录中的每次客户请求内容中所包含的关键词组成关键词子序列，对所有关键词子序列进行划分合并，得到至少一个关键词合并序列，根据所述历史服务记录的答复模板编号序列获取每个所述关键词合并序列的目标答复模板编号；针对所述数字客服的任一答复模板编号，根据每个所述历史服务记录中的每个关键词合并序列的目标答复模板编号，获取所述答复模板编号的关键词合并序列集合，针对所述关键词合并序列集合中的任一关键词合并序列中的任一关键词，根据所述关键词合并序列集合中的每个关键词合并序列的排队时长、处理时长和满意度评分，获取所述关键词在所述关键词合并序列中的第一修正关联程度；利用所述关键词对应的答复模板编号集合，对所述关键词在所述关键词合并序列中的第一修正关联程度进行修正，得到所述关键词在所述关键词合并序列中的第二修正关联程度，根据所述关键词合并序列中的每个关键词的第二修正关联程度对所述关键词合并序列中的关键词进行筛选去除，得到最终关键词合并序列；利用所有历史服务记录中的每个最终关键词合并序列和对应的目标答复模板编号，对预设的机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，利用所述训练好的机器学习模型进行数字客服排队优化；所述对所有关键词子序列进行划分合并，得到至少一个关键词合并序列，包括：针对任一关键词子序列，获取所述关键词子序列中的每个关键词在对应客户请求内容中的出现频率，对所述关键词序列中不存在所述关键词子序列中的关键词的出现频率设置为预设值，根据所述关键词子序列中的每个关键词的出现频率以及所述关键词序列中不存在所述关键词子序列中的关键词的出现频率组成所述关键词子序列的频率序列；根据对话轮次的先后，分别计算每两个相邻频率序列之间的相似程度，得到相似程度序列，针对所述相似程度序列中任一相邻的两个相似程度，当所述两个相似程度的后一个相似程度小于前一个相似程度时，获取所述两个相似程度对应的关键词子序列中的交集作为划分子序列，根据所有关键词子序列中的划分子序列，将每个所述划分子序列之前的所有关键词子序列合并为一个关键词合并序列，对应得到至少一个关键词合并序列；所述根据所述历史服务记录的答复模板编号序列获取每个所述关键词合并序列的目标答复模板编号，包括：针对任一关键词合并序列，根据所述关键词合并序列对应的每个关键词子序列在所述历史服务记录的答复模板编号序列中对应的答复模板编号，选择最后一个关键词子序列对应的答复模板编号作为所述关键词合并序列的目标答复模板编号；所述根据所述关键词合并序列集合中的每个关键词合并序列的排队时长、处理时长和满意度评分，获取所述关键词在所述关键词合并序列中的第一修正关联程度，包括：统计所述关键词在所述关键词合并序列集合中所属的关键词合并序列的第一数量以及所述关键词合并序列集合中所含的关键词合并序列的总数量，获取所述第一数量和所述总数量之间的第一比值；根据所述关键词合并序列集合中的每个关键词合并序列对应的排队时长和处理时长，得到平均排队时长和平均处理时长，取所述关键词合并序列集合中的任一关键词合并序列作为目标序列，以所述平均排队时长和所述平均处理时长的乘积为分子，以所述目标序列对应的排队时长和处理时长的乘积为分母，得到对应的第二比值，获取所述目标序列所属的历史服务记录的满意度评分与所述第二比值之间的相乘结果；获取所述关键词合并序列集合中的每个关键词合并序列对应的相乘结果的相加之和，获取所述关键词在所述关键词合并序列中的TF-IDF值，将所述相加之和、所述TF-IDF值与所述第一比值之间的乘积作为所述关键词在所述关键词合并序列中的第一修正关联程度；所述利用所述关键词对应的答复模板编号集合，对所述关键词在所述关键词合并序列中的第一修正关联程度进行修正，得到所述关键词在所述关键词合并序列中的第二修正关联程度，包括：根据每个所述关键词合并序列的目标答复模板编号，获取所述关键词对应的答复模板编号集合，针对所述答复模板编号集合中的任一答复模板编号，统计所述答复模板编号在所述答复模板编号集合中的出现频率，获取所述答复模板编号下所述关键词在所述关键词合并序列中的第一修正关联程度与所述答复模板编号在所述答复模板编号集合中的出现频率之间的乘积，根据所述答复模板编号集合中的每个答复模板编号对应的乘积，计算乘积的方差作为所述关键词的编号复杂度；将所述关键词的编号复杂度的相反数代入以自然常数为底数的指数函数中，得到对应的第一函数值，将所述关键词在所述关键词合并序列中的第一修正关联程度的相反数代入以自然常数为底数的指数函数中，得到对应的第二函数值，获取常数1和所述第二函数值的差值；将所述第一函数值和所述差值之间的均值作为所述关键词在所述关键词合并序列中的第二修正关联程度；所述根据所述关键词合并序列中的每个关键词的第二修正关联程度对所述关键词合并序列中的关键词进行筛选去除，得到最终关键词合并序列，包括：对所述关键词合并序列中的每个关键词的第二修正关联程度进行取均操作，得到对应的平均值，将所述关键词合并序列中的第二修正关联程度大于所述平均值的关键词组成最终关键词合并序列。

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