客服匹配方法及相关设备与流程

技术特征：
1.一种客服匹配方法，其特征在于，包括：获取目标用户的客服记录数据，所述客服记录数据包括在为所述目标客户提供多次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录，所述第一文本记录是将一次客服服务中的用户会话内容进行组合得到的；所述第二文本记录是将一次客服服务中的客服会话内容进行组合得到的；由深度学习模型根据同一次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录进行匹配度参数预测，得到所对应客服服务的匹配度参数，所述匹配度参数用于指示所述目标用户与提供所对应客服服务的客服之间的匹配度；所述深度学习模型是根据训练数据进行模型训练确定的，所述训练数据包括多次历史客服服务中的第一文本记录、第二文本记录和所述历史客服服务对应的标签，所述标签用于指示用户针对提供所述历史客服服务的客服的满意度；根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客服。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度学习模型包括用户模型、客服模型和分类层；所述方法还包括：由所述用户模型根据所述历史客服服务中的第一文本记录，生成所述历史客服服务中的第一用户特征向量；以及由所述客服模型根据所述历史客服服务中的第二文本记录，生成所述历史客服服务中的第一客服特征向量；由所述分类层根据同一次历史客服服务中的第一用户特征向量和第一客服特征向量预测得到所对应历史客服服务的匹配度参数；若所述匹配度参数所指示的满意度与所述历史客服服务对应的标签所指示的满意度不符，则调整所述深度学习模型的参数，直至调整参数后重新预测得到的匹配度参数所指示的满意度与所述历史客服服务对应的标签所指示的满意度相符。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客服，包括：获取所述目标用户与每一客服在各次客服服务中的匹配度参数；根据所述目标用户与每一客服在各次客服服务中的匹配度参数，计算得到所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度；根据所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度进行客服筛选，将筛选出的客服作为所述目标用户的目标客服。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标用户与每一客服之间的综合匹配度进行客服筛选，将筛选出的客服作为所述目标用户的目标客服，包括：从多个客服中筛选出综合匹配度不低于设定阈值的客服作为所述目标用户的目标客服；或者在客服排序中筛选出位于前设定数量的客服作为所述目标用户的目标客服，所述客服排序是按照所述目标用户与客服之间的综合匹配度由大到小的顺序对多个客服进行排序得到的。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客服之后，所述方法还包括：若接收到所述目标用户发起的客服服务请求，则建立所述目标用户与所述目标客服之间的会话，以使所述目标客服为所述目标用户提供客服服务。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述匹配所述目标用户的目标客服包括多个；所述建立所述目标用户与所述目标客服之间的会话之前，所述方法还包括：若接收到所述目标用户发起的客服服务请求，获取多个所述目标客服的客服状态信息；根据多个所述目标客服的客服状态信息，确定当前可以提供客服服务的目标客服；从所述当前可以提供客服服务的目标客服中选取一目标客服；所述建立所述目标用户与所述目标客服之间的会话，包括：建立所述目标用户与所选取的目标客服之间的会话。7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标用户与所述目标客服之间的会话结束后，获取所述目标用户针对所述目标客服本次所提供客服服务的满意度反馈信息；根据所述满意度反馈信息确定所述目标客服本次为所述目标用户所提供客服服务的标签；通过所述目标客服本次为所述目标用户所提供客服服务的标签、所述目标客服本次为所述目标用户所提供客服服务中的第一文本记录和第二文本记录，对所述深度学习模型进行更新训练。8.一种客服匹配装置，其特征在于，所述装置包括：客服记录数据获取模块，用于获取目标用户的客服记录数据，所述客服记录数据包括在为所述目标客户提供多次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录，所述第一文本记录是将一次客服服务中的用户会话内容进行组合得到的；所述第二文本记录是将一次客服服务中的客服会话内容进行组合得到的；匹配度参数计算模块，用于由深度学习模型根据同一次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录进行匹配度参数预测，得到所对应客服服务的匹配度参数，所述匹配度参数用于指示所述目标用户与提供所对应客服服务的客服之间的匹配度；所述深度学习模型是根据训练数据进行模型训练确定的，所述训练数据包括多次历史客服服务中的第一文本记录、第二文本记录和所述历史客服服务对应的标签，所述标签用于指示用户针对提供所述历史客服服务的客服的满意度；目标客服确定模块，用于根据在所述多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配所述目标用户的目标客服。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被
处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

技术总结
本申请涉及人工智能领域，公开了一种客服匹配方法及相关设备，该方法包括：获取目标用户的客服记录数据，客服记录数据包括在为目标客户提供多次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录；由深度学习模型根据同一次客服服务中的第一文本记录和第二文本记录进行匹配度参数预测，得到所对应客服服务的匹配度参数，匹配度参数用于指示目标用户与提供所对应客服服务的客服之间的匹配度；根据在多次客服服务中每一次客服服务对应的匹配度参数，确定匹配目标用户的目标客服。本方案可以保证在客服服务过程中目标用户与目标客服之间的匹配度，可以提高客服服务效率和通信资源的利用率。率。率。


技术研发人员：周柳阳 蒋林林
受保护的技术使用者：深圳市一号互联科技有限公司
技术研发日：2021.12.08
技术公布日：2022/1/6