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申请/专利权人：深圳市海那边科技有限公司

摘要：本申请涉及电话客服技术领域，公开了一种基于个性化机器人的电话客服处理方法及系统。所述方法包括：获取电话客服系统中的历史对话数据并进行预处理，得到结构化对话数据并构建领域本体库；进行对话语义特征提取，得到多个对话语义特征向量；通过双层深度神经网络进行训练，并采用交叉熵分类损失函数和最大区间平方铰链损失函数进行优化，得到对话处理模型；创建个性化机器人并获取目标用户的实时问题语音数据，进行语音特征和行为模式分析，得到实时问题结构向量；基于领域本体库和对话处理模型进行问答匹配处理，生成个性化应答数据，本申请实现个性化问答匹配并提高电话客服的问答处理效果。

主权项：1.一种基于个性化机器人的电话客服处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取电话客服系统中的历史对话数据并进行预处理，得到结构化对话数据，并将所述结构化对话数据映射至对应的概念层次结构和属性关系上，构建领域本体库；具体包括：对电话客服系统中的历史对话数据进行去噪处理，得到去噪对话数据，并对所述去噪对话数据进行分词处理，得到分词对话数据；对所述分词对话数据进行词性标注，得到词性标注对话数据，并对所述词性标注对话数据进行命名实体识别，得到命名实体识别对话数据；对所述命名实体识别对话数据进行语义依存分析，得到语义依存分析对话数据，并根据所述语义依存分析对话数据，提取对话意图、语义槽和对话主题，得到结构化对话数据；根据所述结构化对话数据，构建概念层次结构，包括上位概念、同位概念和下位概念之间的关系，同时，根据所述结构化对话数据，构建属性关系，包括概念之间的同义、反义、因果、时序语义关系；将所述概念层次结构和属性关系进行本体化表示，构建领域本体模型，并将所述结构化对话数据映射至所述领域本体模型中对应的概念层次结构和属性关系上，得到领域本体库；对所述结构化对话数据进行对话语义特征提取，得到多个对话语义特征向量；将所述多个对话语义特征向量输入预置的双层深度神经网络进行训练，并采用交叉熵分类损失函数和最大区间平方铰链损失函数进行优化，得到对话处理模型；创建个性化机器人并获取目标用户的实时问题语音数据，并对所述实时问题语音数据进行语音特征和行为模式分析，得到实时问题结构向量；基于所述领域本体库和所述对话处理模型对所述实时问题结构向量进行问答匹配处理，生成个性化应答数据，所述个性化应答数据用于实现对已知类问题的准确识别和应答和对未知类问题提供合理的拒绝识别。

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