CN110689261A - 服务质量评测产品定制平台及方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开一种服务质量评测产品定制平台，包括：账号管理模块，用于生成注册界面和产品创建界面，以引导用户进行注册登录以定制服务质量测评产品；接入方式配置模块，用于生成产品接入方式配置界面，以引导用户为服务质量测评产品配置接入方式；语音转写配置模块，用于生成行业类型选择界面，以引导用户选择行业类型，并根据行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练，预训练得到的语音识别模型用于将输入的音频文件转化成文本内容；语义分析配置模块，用于生成测评信息配置界面，以引导用户填写测评信息，用于根据文本内容和测评信息进行服务质量评分。本申请使得用户能够方便快捷的、低成本的定制适合自己的服务质量评测产品。

Description

服务质量评测产品定制平台及方法
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种服务质量评测产品定制平台及方法。
背景技术
随着社会经济的发展，消费不断升级，无论是消费者还是商家本身，都越来越重视消费过程中的服务体验。尤其是诸如餐饮、快消、汽车、数码等行业的线下门店，服务满意度一直都是商家建立自己良好口碑的重要一环。而在这其中，门店服务人员的服务水平又是最关键的一环。
目前企业对服务人员服务质量的检查，主要还是依靠人工监督的方式，包括日常巡查、抽查提问、查阅记录、现场暗访、询问顾客意见、定期培训考核等方式。但这些人工手段不仅效率低下、主观因素大，而且测评过程难以数据化，无法进行充分分析挖掘。
随着人工智能技术的发展及落地，语音识别、自然语言处理等技术开始应用于服务质检测评领域。通过对服务过程录音，进行全量的语音识别和语义分析，进行质检测评，能够弥补人工手段的缺点，提高测评效率。
目前市面上已有的语音质检测评类的产品，主要是应用于呼叫中心客服电话的质检***。对于线下场景，多见录音笔、录音盒子结合语音识别技术形成的语音采集转写类产品，尚未形成针对服务质检测评领域的通用产品。
基于人工智能的语音质检产品一般由语音采集模块、语音转写模块和语义分析模块组成。语音采集模块主要是用于录音的软硬件设备，语音转写模块，可以将录音音频文件，识别转化为文本文件。语义分析模块则针对转化好的文本文件进行关键词检出等处理，给出质检分析结果。
一般而言，这类产品功能通常包括：
业务术语检测：服务人员是否按照规定的术语进行服务；
业务流程检测：服务人员是否为客户提供了要求的所有环节的服务；情绪检测：
分析对话者的情绪，是否有愤怒等异常情绪；
服务忌语检测：服务人员是否有使用不允许或不恰当的词汇等等。
目前市面上已有产品的最大缺陷就是没有通用化、定制化、平台化。上述应用于呼叫中心的客服电话质检***，都是面向大中型企业提供的私有服务，根据企业的需求进行开发部署。而录音笔类的语音采集转写产品，虽然具备了通用性，但主要针对的是会议记录等场景，对于服务测评缺乏定制化功能。
线下服务的诸多场景，如餐饮门店、卖场导购、专柜销售、产品体验店等，多涉及小型企业乃至个体商户，需要针对这些群体的需求，设计一种平台化的服务测评产品，能够提供通用化的语音质检测评功能，同时又可以支持平台用户自行定制，便捷的满足不同场景下的个性化需求。
如上所述，智能语音质检产品一般由语音采集模块、语音转写模块和语义分析模块组成。不同的场景，对这三个模块有着不同的要求。例如，线下环境噪音较强的场景，对语音采集模块的降噪能力要求较高。不同服务领域的专业术语不同，不同地域的服务人员口音不同，对语音转写模块的要求就不同。而即便相同的场景，相同的地域，不同的商户，对于自己服务的特色定位不同，那么对于语义分析模块需要分析的侧重点要求就不同。
因此，对于不同的商户，必须要针对语音采集、语音转写和语义分析三个模块进行个性化定制。如何提供一种平台化的服务，可以让各类场景的商户基于平台的通用功能，自行完成各自业务场景的定制，是目前的行业难点。
发明内容
本申请实施例提供一种服务质量评测产品定制平台及方法，用于至少解决上述技术问题之一。
第一方面，本申请实施例提供一种服务质量评测产品定制平台，包括：
账号管理模块，用于生成注册界面和产品创建界面，以引导用户进行注册登录以定制服务质量测评产品；
接入方式配置模块，用于生成产品接入方式配置界面，以引导用户为所述服务质量测评产品配置接入方式；
语音转写配置模块，用于生成行业类型选择界面，以引导用户选择行业类型，并根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练，预训练得到的语音识别模型用于将输入的音频文件转化成文本内容；
语义分析配置模块，用于生成测评信息配置界面，以引导用户完成测评信息的填写提交，以用于根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分。
第二方面，本申请实施例提供一种服务质量评测产品定制方法，包括：
账号管理步骤，生成注册界面和产品创建界面，以引导用户进行注册登录以定制服务质量测评产品；
接入方式配置步骤，生成产品接入方式配置界面，以引导用户为所述服务质量测评产品配置接入方式；
语音转写配置步骤，生成行业类型选择界面，以引导用户选择行业类型，并根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练，预训练得到的语音识别模型用于将输入的音频文件转化成文本内容；
语义分析配置步骤，生成测评信息配置界面，以引导用户完成测评信息的填写提交，以用于根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分。
第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有一个或多个包括执行指令的程序，所述执行指令能够被电子设备(包括但不限于计算机，服务器，或者网络设备等)读取并执行，以用于执行本申请上述任一项服务质量评测产品定制方法。
第四方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本申请上述任一项服务质量评测产品定制方法。
第五方面，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述任一项服务质量评测产品定制方法。
本申请的服务质量评测产品定制平台，通过向商户提供开放注册服务，允许商户成为平台用户，在自己的企业空间内，创建自己的语音测评产品，并且通过语音转写配置模块和语义分析配置模块的可视化的配置界面设置，使得用户能够方便快捷的、低成本的定制适合自己的服务质量评测产品。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请的服务质量测评产品定制平台的一实施例的架构图；
图2为本申请的服务质量评测产品定制方法的一实施例的流程图；
图3为本申请的服务质量测评产品定制平台的另一实施例的架构图；
图4为本申请中的商户产品定制流程示意图；
图5为本申请中的商户语音测评流程示意图；
图6为本申请的电子设备的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
面对上述定制化难题，目前行业现有的两种解决方案：
一是由产品研发者替客户进行定制化开发，这就需要厂商深入理解分析客户的业务场景，了解客户的定制化诉求，然后进行针对性的研发部署。这种方式造成产品成本提高，售价不菲，因此往往成为大中型企业才有能力购买的私有产品服务。这类产品如前述的呼叫中心智能客服语音质检产品。
二是针对某一个特定场景，进行提炼和抽象，提供通用性的产品服务，如前述的语音采集转写产品。这类产品优点是成本低，价格实惠，可批量推广。但缺点是定制化空间较小，往往脱离了产品设定的场景，就基本失去了价值，无法满足各类客户的需求。
本专利针对以上问题，提出了一种新的平台化设计，面向商户提供可定制的语音测评平台。这种平台需要将语音采集、语音转写、语义分析三个模块进行解耦，然后将各个技术环节参数化、接口化，再基于此，封装为平台型产品，针对商户提供SaaS服务。这就需要对上述三个模块具有全链路的技术储备，对于语音转写和语义分析有自主设计研发的能力，还需要具备平台化产品的理念和经验。因此，现有行业的从业者，很难同时具备这些能力和条件。
如图1所示，本申请的实施例提供一种服务质量评测产品定制平台100，包括：
账号管理模块110，用于生成注册界面和产品创建界面，以引导用户进行注册登录以定制服务质量测评产品；
接入方式配置模块120，用于生成产品接入方式配置界面，以引导用户为所述服务质量测评产品配置接入方式；
语音转写配置模块130，用于生成行业类型选择界面，以引导用户选择行业类型，并根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练，预训练得到的语音识别模型用于将输入的音频文件转化成文本内容；
语义分析配置模块140，用于生成测评信息配置界面，以引导用户完成测评信息的填写提交，以用于根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分。
本申请的服务质量评测产品定制平台，通过向商户提供开放注册服务，允许商户成为平台用户，在自己的企业空间内，创建自己的语音测评产品，并且通过语音转写配置模块和语义分析配置模块的可视化的配置界面设置，使得用户能够方便快捷的、低成本的定制适合自己的服务质量评测产品。
在一些实施例中，所述测评信息配置界面包括：用于引导用户配置测评维度子界面；用于引导用户为所述测评维度配置权重的子界面；用于引导用户为每个所述测评维度配置测评功能的子界面。
示例性地，测评维度子界面下以列表的形式显示工用户勾选的测评维度，测评维度可以包括：服务热情度、讲解专业度、话术合规度等。基于本实施例，用户可以根据自己的实际需求选择所需的评价维度，从而定制得到更加符合自己实际情况的服务质量评测产品。
示例性地，当用户同时选择了服务热情度、讲解专业度、话术合规度三个维度时，可以基于本实施例的方法为每一个维度谱配置相应的权重，具体权重值用户可以根据自己对不同测评维度的重视程度的不同进行自行设定，真正做到了按需定制。并且整个定制过程都是以可视化界面的形式呈现在用户面前的，降低了用户的学习成本，简化了操作，并且提高了定制效率。
在一些实施例中，在用户完成所述测评功能的配置之后还包括：自动为每个所述评测功能配置预置规则话术库。
示例性地，本实施例的服务质量评测产品定制平台在用户完成评测功能的配置之后自动调用相应的阈值规则话术库，以用于服务质量评测。通过预置的方式减轻了用户自己编写话术所需的时间成本。此外，由于用户自身可能存在的局限性，自行编写话术的话难免存在疏漏的情况，本申请通过预置规则话术库(其中的话术为基于长期的积累以及各个行业的调研所得)解决了这个问题。
在一些实施例中，所述测评信息配置界面还包括：用于引导用户为每个所述测评功能配置质检规则的子界面；用于引导用户上传规则话术的子界面。
示例性地，本申请通过生成引导用户上传规则话术的子界面的方式，为用户提供了主动上传规则话术的途径。因为对于不同的用户，其所经营的店面(例如，餐厅)除去具有所有餐厅的共性的规则话术之外，还会想要拥有一些独属于自己的规则话术，这时预置规则话术库显然就无法满足用户需求了，因此本实施例就解决了用户的个性化需求。
在一些实施例中，所述语音转写配置模块还用于生成训练样本上传界面，所述训练样本包括热词术语和业务语料；
根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练包括：
根据所述热词术语和业务语料对所述相应的语音识别模型进行预训练。
如图2所示，本申请的实施例提供一种服务质量评测产品定制方法，包括：
S10、账号管理步骤，生成注册界面和产品创建界面，以引导用户进行注册登录以定制服务质量测评产品；
S20、接入方式配置步骤，生成产品接入方式配置界面，以引导用户为所述服务质量测评产品配置接入方式；
S30、语音转写配置步骤，生成行业类型选择界面，以引导用户选择行业类型，并根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练，预训练得到的语音识别模型用于将输入的音频文件转化成文本内容；
S40、语义分析配置步骤，生成测评信息配置界面，以引导用户完成测评信息的填写提交，以用于根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分。
本申请的服务质量评测产品定制方法，通过向商户提供开放注册服务，允许商户成为平台用户，在自己的企业空间内，创建自己的语音测评产品，并且通过语音转写配置步骤和语义分析配置步骤的可视化的配置界面设置，使得用户能够方便快捷的、低成本的定制适合自己的服务质量评测产品。
在一些实施例中，所述测评信息配置界面包括：用于引导用户配置测评维度子界面；用于引导用户为所述测评维度配置权重的子界面；用于引导用户为每个所述测评维度配置测评功能的子界面。
示例性地，测评维度子界面下以列表的形式显示工用户勾选的测评维度，测评维度可以包括：服务热情度、讲解专业度、话术合规度等。基于本实施例，用户可以根据自己的实际需求选择所需的评价维度，从而定制得到更加符合自己实际情况的服务质量评测产品。
示例性地，当用户同时选择了服务热情度、讲解专业度、话术合规度三个维度时，可以基于本实施例的方法为每一个维度谱配置相应的权重，具体权重值用户可以根据自己对不同测评维度的重视程度的不同进行自行设定，真正做到了按需定制。并且整个定制过程都是以可视化界面的形式呈现在用户面前的，降低了用户的学习成本，简化了操作，并且提高了定制效率。
在一些实施例中，在用户完成所述测评功能的配置之后还包括：自动为每个所述评测功能配置预置规则话术库。
示例性地，本实施例的服务质量评测产品定制平台在用户完成评测功能的配置之后自动调用相应的阈值规则话术库，以用于服务质量评测。通过预置的方式减轻了用户自己编写话术所需的时间成本。此外，由于用户自身可能存在的局限性，自行编写话术的话难免存在疏漏的情况，本申请通过预置规则话术库(其中的话术为基于长期的积累以及各个行业的调研所得)解决了这个问题。
在一些实施例中，所述测评信息配置界面还包括：用于引导用户为每个所述测评功能配置质检规则的子界面；用于引导用户上传规则话术的子界面。
示例性地，本申请通过生成引导用户上传规则话术的子界面的方式，为用户提供了主动上传规则话术的途径。因为对于不同的用户，其所经营的店面(例如，餐厅)除去具有所有餐厅的共性的规则话术之外，还会想要拥有一些独属于自己的规则话术，这时预置规则话术库显然就无法满足用户需求了，因此本实施例就解决了用户的个性化需求。
在一些实施例中，所述语音转写配置模块还用于生成训练样本上传界面，所述训练样本包括热词术语和业务语料；
根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练包括：
根据所述热词术语和业务语料对所述相应的语音识别模型进行预训练。
本申请的服务质量评测产品定制平台是面向商户的语音测评平台，通过向商户提供开放注册服务，允许商户成为平台用户，在自己的企业空间内，创建自己的语音测评产品。平台支持多种语音采集设备，预置多个领域场景的语音转写模型，同时提供可勾选的语义分析功能项，商户可根据业务场景需求，分别对三个环节进行配置组合，形成自己专属的语音测评产品。对于有特殊需求或者有开发能力的商户，平台还提供丰富的API接口和SDK包，支持商户基于平台进行二次开发。由此来实现通用化、定制化、平台化的产品特点。
如图3所示，为本申请的服务质量测评产品定制平台的一实施例的架构图。如图3所示本申请的服务质量测评产品定制平台包括：采集终端、语音采集平台、商户***、语音撰写平台和语义分析平台。
具体到每个模块中，平台也分别提供不同的定制化方案：
语音采集模块，包括采集终端和语音采集平台：提供自有的软硬件一体化解决方案，也提供可适配通用耳麦、录音笔等设备的移动端App，商户可直接让服务人员安装使用，即可进行语音采集。采集终端对有自行开发App需求的商户，提供基础语音SDK供其使用。如商户已有语音采集方案，则提供API语音上传接口，供其将语音文件上传平台。
此外，在采集终端进行服务人员语音录制时进行降噪处理，以避免环境噪声的干扰，另外采用端点检测技术进行音频采集，以尽可能的减少需要录制上传的音频大小。语音采集平台：进行录音调听。
商户***：为用户提供产品创建、设备接入、语音撰写定制、语义分析定制和业务接口等配置模块。
语音转写平台：包括由说话者分离、ASR和情绪检测等功能构成的核心引擎，和可配置的热词术语单元、业务语料单元和模型训练单元。提供面向餐饮、快消、数码、汽车等不同业务领域的语音识别模型。同时提供商户自有语料上传功能，支持热词术语在线添加、语言模型在线训练。
语义分析平台：包括由NLU、规则解析和大数据分析等功能构成的核心引擎。还提供之间功能(标准话术检测、服务流程检测、关键词检测、服务忌语检测等质检功能)，分析功能(服务质量分析、相关分析、热点分析、竞品分析等分析功能)，以及数据报表功能。商户可以自行选择需要的功能，并在平台上，通过可视化界面定义各个功能所需要的规则参数。同时，在基础数据报表视图之外，平台提供数据查询接口，商户可通过API取得分析数据，与自己的数据可视化***进行对接。
语音测评平台为商户提供的服务可以通过两个流程来描述，一是商户创建测评产品并按照自身需求进行定制的流程，二是基于定制好的产品，对自家服务人员进行测评的流程。以下分别简称为“商户产品定制流程”和“商户语音测评流程”。
如图4所示，为本申请中的商户产品定制流程示意图。示例性地，当商户在开放平台上注册登录后，即可进入商户产品定制流程：
步骤1：产品创建
商户填写产品创建表单，输入产品名称、并进行必要的参数设定，即可创建一个语音测评产品。产品作为一个完整的服务单元，包含前述语音采集、语音转写、语义分析三个模块，为商户语音测评流程中提供完整的服务链路。即，后续商户语音测评流程都是基于商户产品定制流程中创建的某一产品来完成的。
步骤2：设备接入
商户为当前产品选择合适的接入方式：App、SDK或API，并进行必要的参数设定。
选择App方式，商户可直接获得定制语音测评App的下载链接(产品名称、Logo及设定参数等信息定制显示)，并要求自家店员扫码下载安装使用。语音测评App可对接平台提供的一体化语音采集设备，也可适配通用的蓝牙耳麦等设备。
选择SDK方式，商户需要根据自己的开发环境，下载相应SDK及开发文档，在自己的软件中集成调用。
选择API方式，商户则按照接口文档，使用平台赋予的鉴权认证，通过语音文件上传接口，将自家设备采集到的录音文件，上传至平台。
步骤3：语音转写定制
商户根据实际的业务场景，为当前产品的语音识别选择行业模型，如餐饮、汽车、快消等。同时，商户可以自行上传热词术语和业务语料。平台将基于商户选定的行业模型结合业务语料进行模型训练。训练过程对商户无感知。
在实际的语音转写过程中，平台根据链路中的产品ID，选择对应的语言模型和热词术语进行识别，从而针对性的提升语音转写准确率。
步骤4：语义分析定制
相对而言，语义分析定制作为创建产品的最后一步，稍显复杂。因此，平台对大多数商家的业务需求进行了抽象，提炼出较为通用的定制规则，引导商户快速完成此步骤。具体如下(可参见表1)：
4.1设定测评维度。例如，可以通过服务热情度、讲解专业度、话术合规度三个维度对服务质量进行测评。每个维度应设定维度权重。
4.2设定各维度规则。针对4.1设定的各维度，选择相应的测评功能，如前述标准话术检测、服务流程检测、关键词检测、服务忌语检测等。再在每条功能下，创建质检规则。每条规则应设定奖惩分数。
4.3设定规则话术。针对4.2设定的各条规则，上传该规则下的检测话术和关键词，作为语义分析的评判标准。
4.4设定分值体系。例如，服务人员最终得分是否参照整体得分情况进行平滑处理，得分或排名对应的服务等级划定等。
表1-语义分析定制维度表
至此，一个语音测评产品就创建完成了。此外，商户可以根据不同的业务场景创建不同的产品。当产品创建完成后，商户依然可以对上述各步骤进行持续的调整和修改，例如，添加语音转写训练语料、根据业务变化调整语义规则等。
如图5所示，为本申请中的商户语音测评流程示意图。示例性地，创建完成产品后，商户即可基于语音测评平台开始对自己的服务人员进行测评，具体包括以下步骤：
步骤1：员工账户管理
在平台上，商户可创建门店及岗位，然后在各门店下创建服务人员账户，并设定其岗位。创建了账户的服务人员，即可在终端上，登录并采集自己的服务语音，并在测评之后查看自己的结果报告。
步骤2：测评任务管理
商户根据自己的门店和岗位，为各个服务场景设定测评任务，并将任务与定制的测评产品相关联。
任务设定后，属于该门店和岗位的服务人员，会按任务周期收到任务提醒，从而完成语音采集任务。采集的语音通过任务关联的定制产品链路，上传到测评平台进行处理分析，依据产品定制流程定制的策略给出测评结果。
步骤3：测评结果管理
商户登录语音测评平台后，即可查看某一时段某一任务的结果报表。服务人员也可在终端上进行自己的测评结果查看。测评结果支持录音调听，同时标记出命中的详细规则和奖惩分数。商户可以设定人工复核策略，服务人员也可以在终端上进行复核申请。
步骤4：数据智能分析
平台提供前述服务质量分析、相关分析、热点分析、竞品分析等分析功能。商户可以在平台上定制分析功能和参数，对一段时间的数据进行统计分析和智能挖掘。例如，可以对某些门店某个岗位的测评结果进行整体分析，挖掘常见的通***问题，从而有效指导培训工作的开展，提升整体服务水平等等。
商户也可通过接口，将测评分析数据导出，在自己的业务***中进行分析和可视化展示。
可见，通过本专利的智能语音测评平台化设计，可以将整个服务链路模块化，参数化，从而在不失通用性的基础上，大大提高了可定制性。由此带来的好处是，可以面向诸如餐饮门店、卖场导购、专柜销售、产品体验店等众多的线下中小型商户，提供价格实惠、定制灵活、操作简易的语音测评服务，让人工智能技术能够切实落地，助力线下门店提升服务质量，为广大客户提供高水平的服务。
在一些实施例中，所述服务质量评测产品定制平台配置有标准话术库，所述文本内容包含所述服务人员的服务人员语句；所述测评信息包括用户所配置的测评维度和为所述测评维度配置的权重；
根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分包括：
根据所述服务人员语句与标准话术库中的多个标准话术之间的相似度值确定多个相似度评分，所述标准话术库包括多个评价子维度话术库，所述多个评价子维度话术库对应于所述用户所配置的测评维度，所述多个相似度评分对应于所述多个评价子维度话术库；
根据所述多个相似度评分确定所述服务人员的服务质量评分。
本申请实施例中通过采集服务人员在服务过程中的说话内容进行录音，并上传至服务器端进行处理，进行语音识别转换为文本内容，并将其中的服务人员语句与标准话术库中的标准话术之间进行相似度比较，以确定当前服务人员所说的是否符合或者贴近标准，从而能够自动的实现对服务人员的服务质量的评判。
在一些实施例中，所述根据所述服务人员语句与标准话术库中的多个标准话术之间的相似度值确定多个相似度评分包括：
对所述多个评价子维度话术库中的每个评价子维度话术库分别执行以下步骤以确定多个相似度评分：
计算所述服务人员语句与评价子维度话术库中的多个标准话术之间的相似度值，以确定多个子相似度评分；
确定所述多个子相似度评分中的最大值为当前评价子维度下的相似度评分。
在一些实施例中，所述计算所述服务人员语句与评价子维度话术库中的多个标准话术之间的相似度值，以确定多个子相似度评分包括：
采用第一相似度算法，计算所述服务人员语句与评价子维度话术库中的多个标准话术之间的相似度值，并确定最大值为第一子相似度评分；
采用第二相似度算法，计算所述服务人员语句与评价子维度话术库中的多个标准话术之间的相似度值，并确定最大值为第二子相似度评分；
采用第三相似度算法，计算所述服务人员语句与评价子维度话术库中的多个标准话术之间的相似度值，并确定最大值为第三子相似度评分；
所述第一至第三子相似度评分构成所述多个子相似度评分。
在一些实施例中，所述第一相似度算法为编辑距离算法，所述第二相似度算法为正则化方法，所述第三相似度算法采用有监督的相似度计算模型实现。
在一些实施例中，所述多个评价子维度话术库包括：团队协作话术库、客户维护话术库、服务专业度话术库、服务主动性话术库、服务灵活性话术库和服务耐心度话术库中的一种或者多种。
在一些实施例中，所述根据所述多个相似度评分确定所述服务人员的服务质量评分包括：
对所述多个相似度评分进行加权求和以确定所述服务人员的服务质量评分。
在一些实施例中，通过本申请的服务质量评测产品定制平台所定制的服务质量评测产品能够执行监测服务人员服务质量的方法，该方法包括：
选择样本空间，其包括多个服务人员的多个服务人员语句，且每个服务人员对应有多个服务人员语句；
采用前述实施例中的监测服务人员服务质量的方法确定对应于所述样本空间中的每个服务人员语句的多个相似度评分；
采用以下公式计算得到所述样本空间中的每个服务人员在每个评价子维度下的绝对分数：
Lui＝ΣnSnui/(m+服务人员u的说话总数量)
其中，Lui表示服务人员u在评价子维度i下的绝对分数，m为所述样本空间中的每个服务人员说话的平均数量，ΣnSnui表示服务人员u的每个服务人员语句在评价子维度i上的相似度评分之和；
根据所述每个服务人员在每个评价子维度下的绝对分数确定所述每个服务人员的最终服务质量评分。
在一些实施例中，根据所述每个服务人员在每个评价子维度下的绝对分数确定所述每个服务人员的服务质量包括：
对所述每个服务人员在每个评价子维度下的绝对分数在所述样本空间上进行正态分布拟合，并使用Erf函数计算得到对应于所述每个服务人员在每个评价子维度下的相对得分；
对所述每个服务人员在每个评价子维度下的相对得分加权求和，确定对应于所述每个服务人员的最终服务质量评分。
本申请适用于以下场景：
餐饮：餐饮门店，嘈杂环境；
汽车：4S店，展厅客户接待，一般嘈杂环境；
房产：售楼处客户接待、现场带看，一般嘈杂环境；
零售：卖场专柜销售、导购，嘈杂环境；
医疗：医疗机构，科室，嘈杂环境；
交通：收费入口，缴费网点，一般嘈杂环境；
旅游：旅游门店，接待中心，导游，嘈杂环境；
政府：各类政府机构，办公室，嘈杂环境和安静环境；
银行：大堂经理，业务办理窗口，一般嘈杂环境；
电话客服：各类咨询电话客服，安静环境。
通过本申请的服务质量评测产品定制平台所定制的服务质量评测产品所执行的监测服务人员服务质量的方法的计算过程分为四个阶段，每一步计算都是从高维空间向低维空间投影的过程。
1.语音,以及说话人用户画像，包含最高维的特征，包含说话的内容,上下文交流信息、特殊场景信息、语气、情绪和语音文件元信息等。
用户特征主要有：姓名、年龄、职责(经理，服务员等)、时间、地点、门店等，这些信息主要用作样本空间的筛选。
2.文本，是语音高维空间向下投影压缩的结果，包含识别的文本信息，上下文信息以及特殊场景信息，以及文本基本的情感特征。
3.指标特征空间，将文本信息进一步压缩到约定的工作人员考核指标特征空间，这一步涉及多种方法。
4.一维评价空间，将第三步得到的指标进一步压缩计算，最终得到一维的评价指标，这一步是实时计算过程。
前述实施例中提到计算过程分为4个阶段，都是不断将高维空间的信息压缩到低维特征表示，其中两个重要步骤是：
步骤A.将文本压缩到约定的指标空间；
步骤B.将指标空间进一步压缩到一维评价指标。
步骤A.1文本内容投影到指标维度(指标空间)的方法
这类算法分为两种类型，一种是无监督的相似度计算方法，另一种是上下文的分类器计算方法，本申请同时采样无监督和有监督的相似度计算方法。
所谓指标维度是使用者或者客户定义的一系列员工考核标准，例如，服务热情度、讲解专业度、话术合规度等，每个维度配置了一定的话术构成对应于每个维度的话术库，员工会学习这些话术并运用到他们的服务工作中。
在将文本内容投影到以上指标维度之前，还需要对文本内容进行正则化，也就是对文本的每一句话按照预设规则过滤，主要预设规则有句长(单个字过滤)和词性标注(无关词汇过滤，例如，语气助词“啊”、“呢”等),留下的文本内容用于后续计算。使用文本正则化可以提高相似度的计算准确率和提升运算效率，避免不必要的计算节约计算成本。
对文本内容进行过滤之后，使用如下公式计算文本相似度，根据用户提供的话术库，计算多种公式的相似度分数。
公式1:编辑距离公式；
公式2:正则公式；
公式3:有监督的相似度计算模型；
话术库是客户(使用方)给员工的培训资料，也是考核员工的维度标准，例如，“客户维护”这个维度其中一个话术是“非常抱歉，我们店经理今天不在，您的意见我已经如实记录了，您看能否留一个您的联系方式，店经理回来后，我会立即传达，让她回复您，您看可以吗？非常感谢您的谅解”，我们会将用户的文本内容和这条话术关联并计算相似度，以用于确定评分。
公式1-3具有统一的输入，就是句子对(q1，q2)，其中，q1对应员工说的文本，q2对应某一个维度的话术。
Score＝FUNC(q1，q2)，三个公式实现方式各不相同。
公式1和公式2适用于新的场景冷启动阶段，本申请需要收集一定量的数据以支撑公式3：有监督的相似度计算模型。
在冷启动阶段，使用正则和编辑距离获得精度较高的评判指标，但是语义理解能力较弱；获得一定量的数据完成有监督计算之后，计算模型有了语义理解能力，可以对员工做出更精确的评判。
因此，采用公式1至公式3进行服务质量评判，能够更加准确的为服务人员的服务质量进行打分。
有监督计算方法的说明，在积累到一定的数据量后，我们使用某个时间窗口来训练一个具备语义理解和考虑上下文的有监督相似度模型。选定一个滑动窗口内的文本(回溯5句)和话术一起输入到模型中得到相应维度的相似度分数。
在一些实施例中，各个公式计算得到的分数取最大值，对一系列话术库计算最大值，做为该系列话术的维度评价分数。
示例性地，具体的计算方法为：
A.获得某一个维度的话术表(如“客户维护”)，其中的话术为qb1、qb2、qb3……。
B.使用公式1用户说的话q1和每一个qb1、qb2、qb3……的相似度；
Score1_1＝FUNC1(q1，qb1)
Score1_2＝FUNC2(q1，qb2)
……
C.在score1_1，score1_2……中取得最大值max(score1_1,score1_2...)做为这个维度的在公式1下的得分score1；
D.同理使用公式2和3得到分数score2和score3；
E.再一次取最大值score＝max(score1，score2，score3)最为这个维度的得分。
F.同理对于其它维度进行计算得到相应的得分。
上述得分的说明：这里得到的score还不是最终得分，而是用户识别的文本每一句话的得分，可以参考下表2示例:
Figure BDA0002215118780000181
步骤B指标空间投影到一维评价维度的计算方法
本申请使用一种特殊的计算方法来根据指标空间中的各指标维度的得分计算相对评价得分，下面阐述计算过程：
1、选定样本空间，前面提到用户画像有多个维度，例如，姓名、所在门店、年龄、时间等。这些信息都可以做为样本空间的限定条件，客户可以任意组合这些信息来选择需要的样本空间。
所谓样本空间是指在某些特定条件下的样本(可以是员工，可以是门店)。
例如，挑选所有男性员工，地点是重庆，工作职责是服务员的所有员工做为“样本空间”；
例如，挑选所有门店，地点是“重庆”的所有门店做为“样本空间”，具体可以参考表1。
2、合并计算步骤A得到的各个维度的评价分数，本申请使用如下公式得到各个维度的分数，这一步得到绝对分数。
具体的公式为:
Lui＝ΣnSnui/(m+用户u的说话总数量)
其中，m为所选样本空间中的每个用户说话的平均数量(样本空间中所有用户说话的总数量/样本空间中所有用户数量)。示例性地，各个维度可以包括：服务热情度、讲解专业度、话术合规度等维度，以上公式表示维度i下的分数。
需要说明的是Snui分数可以只选择绝对值在0.2以上的分数，这是基于过滤语音识别无效文本的考虑(其中有很多“嗯”、“啊”之类的无效识别结果以及无意义的句子)。
其中，u表述某一用户，i表示某一评价维度，n表示用户说的某一句话，这是一个平滑公式，平滑因子为所有用户说的话的条数的平均。如果有三个维度，这一步得到三个维度的分数。
例如，样本空间有2个用户U1和U2，U1一天说了50句话，U2一天说了550句话，则：
每个用户每天平均说话句数为：m就等于(50+550)/2＝300；
用户U1在维度i下平滑后的得分为：LU1i＝Σ50SnU1i/(300+50)；
用户U2在维度i下平滑后的得分为：LU2i＝Σ550SnU2i/(300+550)；
同理，可以得到用户U1和用户U2在其它维度下的平滑后的得分。
注意到因为是求和平滑公式，各个维度的绝对分数值域是[0,+∞)，我们需要归一化这个分数使得用户可以得到自己相应的等级(A,B,B-等)。
使用上述拉普拉斯平滑公式主要基于如下考虑：
首先，考虑到员工的优秀程度和员工说的话数量正相关，这个平滑公式满足了正相关性。
其次，消除作弊隐患，如果员工照着话术表说话而不是实际参与服务，该员工需要大量的附属话术表而不是说几句就可以，加入平滑因子加大了作弊的难度。
再次，鼓励员工不说不相关的句子，在工作时间尽量从事和工作相关的内容。
3、对样本空间用正态分布拟合，使用Erf函数计算相对得分。
Y＝Erf(x)的含义是用户有Y的概率比其他参与评分的人员在这个维度上更优秀，因为我们需要考核员工的服务质量的排名，因此我们把这个分数做为员工该维度的相对得分，也是这个维度的最终得分。这个公式中参数是高斯公式中的平均值和方差：
Figure BDA0002215118780000201
Figure BDA0002215118780000202
最后，对多个维度的相对分数做加权平均，最终投影到一维的评价指标。在本申请的其中一个应用场景中，多个维度是指服务热情度、讲解专业度、话术合规度等维度。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作合并，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在一些实施例中，本申请实施例提供一种非易失性计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有一个或多个包括执行指令的程序，所述执行指令能够被电子设备(包括但不限于计算机，服务器，或者网络设备等)读取并执行，以用于执行本申请上述任一项服务质量评测产品定制方法。
在一些实施例中，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述任一项服务质量评测产品定制方法。
在一些实施例中，本申请实施例还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行服务质量评测产品定制方法。
在一些实施例中，本申请实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现服务质量评测产品定制方法。
图6是本申请另一实施例提供的执行服务质量评测产品定制方法的电子设备的硬件结构示意图，如图6所示，该设备包括：
一个或多个处理器610以及存储器620，图6中以一个处理器610为例。
执行服务质量评测产品定制方法的设备还可以包括：输入装置630和输出装置640。
处理器610、存储器620、输入装置630和输出装置640可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
存储器620作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的服务质量评测产品定制方法对应的程序指令/模块。处理器610通过运行存储在存储器620中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例服务质量评测产品定制方法。
存储器620可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据服务质量评测产品定制装置的使用所创建的数据等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器620可选包括相对于处理器610远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至服务质量评测产品定制装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置630可接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务质量评测产品定制装置的用户设置以及功能控制有关的信号。输出装置640可包括显示屏等显示设备。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器620中，当被所述一个或者多个处理器610执行时，执行上述任意方法实施例中的服务质量评测产品定制方法。
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。
本申请实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于:
(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、***总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
(5)其他具有数据交互功能的电子装置。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种服务质量评测产品定制平台，包括：
账号管理模块，用于生成注册界面和产品创建界面，以引导用户进行注册登录以定制服务质量测评产品；
接入方式配置模块，用于生成产品接入方式配置界面，以引导用户为所述服务质量测评产品配置接入方式；
语音转写配置模块，用于生成行业类型选择界面，以引导用户选择行业类型，并根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练，预训练得到的语音识别模型用于将输入的音频文件转化成文本内容；
语义分析配置模块，用于生成测评信息配置界面，以引导用户完成测评信息的填写提交，以用于根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述测评信息配置界面包括：
用于引导用户配置测评维度子界面；
用于引导用户为所述测评维度配置权重的子界面。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述测评信息配置界面还包括：
用于引导用户为每个所述测评维度配置测评功能的子界面。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，在用户完成所述测评功能的配置之后还包括：
自动为每个所述评测功能配置预置规则话术库。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述测评信息配置界面还包括：
用于引导用户为每个所述测评功能配置质检规则的子界面；
用于引导用户上传规则话术的子界面。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述语音转写配置模块还用于生成训练样本上传界面，所述训练样本包括热词术语和业务语料；
根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练包括：
根据所述热词术语和业务语料对所述相应的语音识别模型进行预训练。
7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述服务质量评测产品定制平台配置有标准话术库，所述文本内容包含所述服务人员的服务人员语句；所述测评信息包括用户所配置的测评维度和为所述测评维度配置的权重；
根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分包括：
根据所述服务人员语句与标准话术库中的多个标准话术之间的相似度值确定多个相似度评分，所述标准话术库包括多个评价子维度话术库，对应于所述用户所配置的测评维度，所述多个相似度评分对应于所述多个评价子维度话术库；
根据所述多个相似度评分确定所述服务人员的服务质量评分。
8.一种服务质量评测产品定制方法，包括：
账号管理步骤，生成注册界面和产品创建界面，以引导用户进行注册登录以定制服务质量测评产品；
接入方式配置步骤，生成产品接入方式配置界面，以引导用户为所述服务质量测评产品配置接入方式；
语音转写配置步骤，生成行业类型选择界面，以引导用户选择行业类型，并根据所述行业类型选择相应的语音识别模型进行预训练，预训练得到的语音识别模型用于将输入的音频文件转化成文本内容；
语义分析配置步骤，生成测评信息配置界面，以引导用户完成测评信息的填写提交，以用于根据所述文本内容和用户填写提交的测评信息进行服务质量评分。
9.一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求8所述方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求8所述方法的步骤。
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