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申请/专利权人：富璟科技(深圳)有限公司

摘要：本申请提供一种基于人工智能的RPA客服交互优化方法及云服务器，客服交互优化的过程通过情感极性分析网络协助进行，在训练该神经网络时，对样本的数量要求降低，不需要过多有标签客服文本样本，使得训练成本降低，依据部分有标签客服文本样本，采用部分指导聚类得到无标签客服文本样本的预测先验信息，这样借助海量无标签客服文本样本一起进行网络的训练，考虑样本整体和段落的语义统一性度量，能清理预测先验信息的噪声，让预测先验信息更准确，训练得到的网络的精度更高，帮助得到准确的RPA客服会话文本的情感极性标签，以便进行准确的客服交互优化，提高客户的客服体验。

主权项：1.一种基于人工智能的RPA客服交互优化方法，其特征在于，包括：获取基础情感极性分析网络和客服文本样本库，所述客服文本样本库中的客服文本样本包括有标签客服文本样本和无标签客服文本样本，所述有标签客服文本样本包括其对应的情感极性先验信息；针对每一客服文本样本，对所述客服文本样本进行文本拆分，得到所述客服文本样本的多个文本段落；采用所述基础情感极性分析网络，分别对所述客服文本样本和所述客服文本样本的各个文本段落进行文本描述向量挖掘，得到所述客服文本样本的样本描述向量和各个文本段落对应的段落描述向量；依据所述有标签客服文本样本的情感极性先验信息，对所述客服文本样本库中各个客服文本样本的样本描述向量进行特征划簇操作，得到所述无标签客服文本样本对应的情感极性先验信息；针对所述客服文本样本的各文本段落，结合所述文本段落对应的段落描述向量和所述文本段落对应的客服文本样本的样本描述向量，获取所述文本段落和其对应的客服文本样本之间的语义统一性度量；依据所述语义统一性度量和所述无标签客服文本样本对应的情感极性先验信息，对所述基础情感极性分析网络的网络权重进行更新，得到收敛情感极性分析网络；获取RPA客服会话文本；基于所述RPA客服会话文本调用所述收敛情感极性分析网络，并基于所述收敛情感极性分析网络对RPA客服会话文本进行情感极性分析，得到所述RPA客服会话文本的情感极性标签；根据所述RPA客服会话文本的情感极性标签，基于预设的客服回复内容映射策略，对RPA应答内容进行优化。

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