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申请/专利权人：长江时代通信股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于可持续学习的智能客服回访系统及方法,属于人工智能和客服领域。本发明通过构建专家系统、知识库、语音交互和自然语言处理模块,实现智能、自动化并可持续学习的客户回访和服务。本发明通过语音识别模块,实现语音信号到文本的转换,文本再通过语音合成模块转换为语音信号输出；这两者构成了完整的语音交互链路。接着,基于词向量和文本编码算法,将文本数据映射为数值向量表示,图像数据也通过卷积神经网络获得向量表示,完成多模态数据的向量化。在获得向量化表示的数据基础上,本发明构建了专家系统模块,运用基于知识图谱的问答匹配技术,准确解析用户需求及意图,实现对自然语言的深入理解。同时,依托预先构建的知识库,提供问答型对话服务。而对于无法匹配的问题,本发明使用基于Seq2Seq框架的聊天机器人技术实现流畅的开放域对话。此外,本发明还会分析用户对对话服务的反馈,持续更新完善知识库,实现系统能力的可持续进化。

主权项：1.一种基于可持续学习的智能客服回访系统,其特征在于,具体包括以下核心模块:步骤一、专家系统模块:采用基于规则的推理机制与基于案例的推理机制相结合的方式,构建专家知识库,对用户问题进行语义分析,利用预定义规则进行推理,给出解决方案。该模块还可提取历史案例的特征,与新问题进行匹配,根据相似案例提供解决方案。专家系统持续通过对用户反馈、新CASE的学习与知识库的更新,不断完善其问题解析与解决能力。步骤二、知识库模块:广泛涵盖产品、服务等领域知识,采用图数据库存储问题-答案等结构化知识,并使用自然语言处理、语义解析等技术进行知识表示。该模块支持向量空间模型等检索算法,实现对用户问题的快速匹配,给出最相关答案。知识库可导入第三方知识源,并利用用户反馈不断进行知识增量更新。步骤三、语音识别模块:采用基于深度神经网络的端到端语音识别模型,通过连接记忆网络、注意力机制等技术进行模型训练。支持声学模型的升级迭代、语料标注与模型微调,不断提升识别准确率。可处理不同语言、口音的语音识别,支持语音增强、去噪等处理,输出文本信息。步骤四、语音合成模块:构建高质量声学模型与波形模型,采用注意力机制等深度学习技术,实现高自然度的语音合成。支持语音效果处理,调整语调、语速等参数,输出符合用户偏好的语音。可生成不同语言的语音,支持流畅的语音交互。步骤五、对话管理模块:构建面向任务的对话系统,包含自然语言理解、对话状态追踪、策略管理、自然语言生成等组件。采用基于深度学习的序列到序列框架,实现多轮交互对话。结合自动语音识别与语音合成技术,支持连续语音问答。

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