智能外呼方法、装置、电子设备及可读存储介质与流程

1.本发明涉及智能决策领域，尤其涉及一种智能外呼方法、装置、电子设备及可读存储介质。


背景技术：

2.外呼指的是企业内部根据客户预留的电话对所述客户进行呼叫，例如，客户购买某种产品后进行问卷回访。
3.目前常见的外呼方法，如存量电销、新客电销、m0/m1/m2催收以及问卷回访等，多为人工外呼，缺少智能化，且由于人工外呼时，客服的经验以及对外呼的熟悉程度都不一样，无法准确地判断客户提供的有效信息，从而导致外呼效率不高。


技术实现要素：

4.本发明提供一种智能外呼方法、装置、电子设备及可读存储介质，其目的在于提高智能外呼的准确率及效率。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种智能外呼方法，所述方法包括：
6.在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中；
7.利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息；
8.判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功；
9.当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图；
10.当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域；
11.根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图；
12.根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户。
13.可选地，所述利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息，包括：
14.利用所述语义分析模型中的编码层对所述反馈信息进行词嵌入操作，得到信息词向量；
15.利用所述语义分析模型中的卷积池化层对所述信息词向量进行特征提取，得到特征信息向量；
16.根据所述特征信息向量，利用所述语义分析模型中的全连接层输出意图消息。
17.可选地，所述判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，包括：
18.利用预设的文本匹配算法计算所述所述意图消息与所述意图词典的匹配度；
19.当所述匹配度小于预设阈值时，判定所述意图消息与预设的意图词典匹配失败；
20.当所述匹配度大于于预设阈值时，判定所述意图消息与预设的意图词典匹配成功。
21.可选地，所述对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，包括：
22.利用预构建的领域分析模型中的编码层对所述历史反馈信息进行字符编码，得到字符向量；
23.利用所述领域分析模型中的注意力机制层对所述字符向量进行矩阵拼接，得到信息字符矩阵；
24.利用所述领域分析模型中的全连接层输出所述信息字符矩阵的领域关键字；
25.从预设的领域数据库中查找所述领域关键字对应的意图领域。
26.可选地，所述利用预构建的领域分析模型中的编码层对所述历史反馈信息进行字符编码，得到字符向量，包括：
27.利用所述编码层提取所述历史反馈信息中的领域字符位置、领域字符维度及待编码的领域字符长度；
28.根据所述领域字符位置、所述领域字符维度及所述待编码的领域字符长度对所述历史反馈信息中的字符进行字符编码，得到所述字符向量。
29.可选地，所述利用所述领域分析模型中的注意力机制层对所述字符向量进行矩阵拼接，得到信息字符矩阵，包括：
30.利用所述注意力机制层获取所述字符向量对应的上下字符语义；
31.根据所述上下字符语义，利用注意力机制层中的下述公式对所述字符向量进行拼接，得到信息字符矩阵：
32.b＝p(o
t
|s
t
)
33.其中，o
t
表示长度为t的字符向量，如(o1，o2，
…
，o
t
)；s
t
表示长度为t的上下字符语义，如(s1，s，
…
，s
t
)。
34.可选地，所述对所述最新反馈信息添加时间戳，包括：
35.获取本地系统时间；
36.将所述本地系统时间转换成标准格式，得到时间戳。
37.为了解决上述问题，本发明还提供一种线下产品推荐装置，所述装置包括：
38.反馈消息存储模块，用于在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中；
39.当前意图分析模块，用于利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息，判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图，当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图；
40.话术匹配模块，用于根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户。
41.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
42.存储器，存储至少一个计算机程序；及
43.处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述所述的智能外呼方法。
44.为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的智能外呼方法。
45.本发明实施例提出的一种智能外呼方法、装置、电子设备及可读存储介质，通过在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中，利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息，判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图，当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图，根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户，提高了获取所述用户发送的反馈信息中的有效信息的准确率，从而提高了智能外呼的效率。因此，本发明实施例提出的智能外呼方法、装置、电子设备及可读存储介质可以提高智能外呼的效率。
附图说明
46.图1为本发明一实施例提供的智能外呼方法的流程示意图；
47.图2为本发明一实施例提供的线下产品推荐装置的模块示意图；
48.图3为本发明一实施例提供的实现智能外呼方法的电子设备的内部结构示意图；
49.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
50.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
51.本发明实施例提供一种智能外呼方法。所述智能外呼方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述智能外呼方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端可以包括独立的服务器，也可以包括提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(contentdelivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
52.参照图1所示的本发明一实施例提供的智能外呼方法的流程示意图，在本发明实施例中，所述智能外呼方法包括以下步骤s1-s7：
53.s1、在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中。
54.本发明实施例中，所述外呼过程可以是人工智能向外拨打号码的过程。所述反馈
信息可以是所述用户在外呼过程中进行的通话语音，例如，“您好，这里是**客服中心”“你好，请问有什么事嘛”对话中的“你好，请问有什么事嘛”即为用户的反馈信息。所述时间戳可以是使用数字签名技术产生的数据，签名的对象包括了原始文件信息、签名参数、签名时间等信息，例如，经过数字签名产生的2022.3.1.16.00数据，所述本地存储可以是本地存储反馈信息的数据库。
55.本发明可选实施例中，通过存储操作实现实时记录用户的反馈信息，确保人工智能能够及时判断用户意图，从而提高用户外呼体验。
56.本发明实施例通过对所述反馈信息添加时间戳确保反馈信息的顺序，以便能够清晰明了的分析用户意图，提高了意图分析的准确率。
57.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述对所述最新反馈信息添加时间戳，包括以下步骤s11-s12：
58.s11、获取本地系统时间；
59.s12、将所述本地系统时间转换成标准格式，得到时间戳。
60.本发明实施例中，所述本地系统时间可以是北京时间及其他地区时间，本发明不做限定。
61.本发明可选实施例中，通过添加时间戳可确定反馈信息生成的精确时间，并防止反馈信息被篡改，为电子数据提供可信的时间证明和内容真实性、完整性证明，作为证据使用具有权威性和可信赖性。
62.本发明实施例按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中，实现了反馈信息的保存，以便于相关人员复查及查找相关反馈信息。
63.进一步地，作为本发明可选实施例，通过compareto指令对最新反馈信息进行时间戳排序，并将排序结果输入至所述本地存储中。
64.s2、利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息。
65.本发明实施例中，所述预设的语义分析模型可以是多分类模型。
66.本发明可选实施例中通过利用预设的语义分析模型对所述反馈信息进行分类，得到意图消息，确保用户意图提取正确，避免错误理解以及获取到不必要的意图信息。
67.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息，包括以下步骤s21-s23：
68.s21、利用所述语义分析模型中的编码层对所述反馈信息进行词嵌入操作，得到信息词向量；
69.s22、利用所述语义分析模型中的卷积池化层对所述信息词向量进行特征提取，得到特征信息向量；
70.s23、根据所述特征信息向量，利用所述语义分析模型中的全连接层输出意图消息。
71.本发明实施例中，所述信息词向量是指反馈信息的向量形式，可以通过对所述反馈信息进行词嵌入操作，得到信息词向量，可以将反馈信息表示成低维稠密的向量空间，并考虑了反馈信息中词语之间的相关性，能够更好的表示反馈信息，且可以通过word-embedding编码层进行词嵌入操作。
72.本发明一实施例中，所述卷积池化层的主要作用是对所述信息词向量进行特征提
取，即通过使用一定数量和尺寸的卷积核顺序扫过信息词向量的所有区域，每个卷积核从所述信息词向量中提取特征值，并生成对应的特征信息向量，通过卷积池化层对所述信息词向量进行特征提取，得到特征信息向量可以充分提取信息词向量中的重要特征并将一些不需要的特征去除，以提高后续信息意图的识别效率。
73.本发明一实施例中，利用全连接层中的激活函数(如sigmod函数)可以准确识别所述特征信息向量的意图信息。
74.s3、判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功。
75.本发明实施例中，所述预设的意图词典可以是对具有明显意图信息的词语进行意图解释的词典，例如，“这次问卷调查中的问题选项并没有我想要的答案”中的“没有我想要的”具备明显意图信息，通过意图词典的翻译，能确定所述用户的意图为不满意。
76.本发明实施例中，通过判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，确保不会漏掉用户的意图信息，从而准确把握住用户提供的有效信息，提高外呼的效率。
77.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，包括以下步骤s31-s33：
78.s31、利用预设的文本匹配算法计算所述所述意图消息与所述意图词典的匹配度；
79.s32、当所述匹配度小于预设阈值时，判定所述意图消息与预设的意图词典匹配失败；
80.s33、当所述匹配度大于于预设阈值时，判定所述意图消息与预设的意图词典匹配成功。
81.本发明实施例中，所述文本匹配算法可以为余弦相似度算法、jaccard相似系数算法、levenshtein编辑距离及simhash算法等。所述预设阈值一般为0.7。
82.s4、当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图。
83.本发明实施例中，所述当前意图可以是用户当前时间输送的反馈信息所包含的意图。
84.本发明可选实施例中，通过意图词典匹配方法，将匹配成功的意图消息中包含的意图作为当前意图，从而确保所述反馈信息得到有效分析，提高外呼的有效率。
85.s5、当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域。
86.本发明实施例中，所述意图领域可以是所述用户意图的所属领域，例如，当用户的意图为会议室预定或活动室预定时，所述意图领域可以是房间预定。
87.本发明可选实施例中，通过读取当前反馈信息的时间戳序列，从而确定前一个时间戳序列的反馈信息，进一步在本地存储中进行查找得到，实现了反馈信息的复查，确保不会丢失用户提供的有效信息。
88.本发明实施例通过对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，确定所述反馈信息的总体基调，从而进一步分析当前反馈信息的当前意图。
89.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，包括以下步骤s51-s54：
90.s51、利用预构建的领域分析模型中的编码层对所述历史反馈信息进行字符编码，得到字符向量；
91.s52、利用所述领域分析模型中的注意力机制层对所述字符向量进行矩阵拼接，得到信息字符矩阵；
92.s53、利用所述领域分析模型中的全连接层输出所述信息字符矩阵的领域关键字；
93.s54、从预设的领域数据库中查找所述领域关键字对应的意图领域。
94.本发明实施例中，所述训练完成的领域分析模型基于神经网络构成，可以为bert模型，其中，所述训练完成的领域分析模型包括：编码层、注意力机制层及全连接层，进一步地，由于历史反馈信息中包含大量的字符，所以通过利用训练完成的领域分析模型中的编码层对所述问题文本进行字符编码，得到字符向量，可以提取所述历史反馈信息中的字符特征信息，便于后续对历史反馈信息进行领域分析。
95.进一步地，所述利用预构建的领域分析模型中的编码层对所述历史反馈信息进行字符编码，得到字符向量，包括以下步骤s511-s512：
96.s511、利用所述编码层提取所述历史反馈信息中的领域字符位置、领域字符维度及待编码的领域字符长度；
97.s512、根据所述领域字符位置、所述领域字符维度及所述待编码的领域字符长度对所述历史反馈信息中的字符进行字符编码，得到所述字符向量。
98.本发明实施例中，所述领域字符位置为每个领域字符所处的位置；所述领域字符维度是指领域字符在编码过程中的进行字符嵌入的维度；所述待编码的领域字符长度是指领域字符的总长度。
99.进一步地，作为本发明一可选实施例中，所述利用所述领域分析模型中的注意力机制层对所述字符向量进行矩阵拼接，得到信息字符矩阵，包括以下步骤s521-s523：
100.s521、利用所述注意力机制层获取所述字符向量对应的上下字符语义；
101.s522、根据所述上下字符语义，利用注意力机制层中的下述公式对所述字符向量进行拼接，得到信息字符矩阵：
102.b＝p(o
t
|s
t
)
103.s523、其中，o
t
表示长度为t的字符向量，如(o1，o2，
…
，o
t
)；s
t
表示长度为t的上下字符语义，如(s1，s，
…
，s
t
)。本发明可选实施例中，根据o
t
与s
t
的关系为上下字符语义关系，得到信息字符矩阵b。
104.s6、根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图。
105.本发明实施例中，所述意图重入机制指的是当前反馈信息无法直接获取意图时，根据上一段反馈信息进行意图分析的机制。
106.本发明实施例根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图，保证了用户提供的反馈信息能够被分析到，从而提高获取到有效信息的概率，提高外呼的效率。
107.s7、根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户。
108.本发明实施例中，所述预设的话术匹配模板可以是意图与交流话术的匹配模板，主要用于根据意图，选择合适的话术与所述用户进行沟通。所述话术信息可以是用于与所
述用户进行交流的语句。
109.本发明可选实施例中，将所述当前意图与所述话术匹配模板进行匹配，确定所述当前意图对应的话术信息，从而引导用户进行下一轮交流，确保外呼的有效进行，提高外呼的效率。
110.本发明实施例提出的一种智能外呼方法通过在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中，利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息，判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图，当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图，根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户，提高了获取所述用户发送的反馈信息中的有效信息的准确率，从而提高了智能外呼的效率。因此，本发明实施例提出的智能外呼可以提高智能外呼的效率。
111.如图2所示，是本发明智能外呼装置的功能模块图。
112.本发明所述智能外呼装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述智能外呼装置100可以包括反馈消息存储模块101、当前意图分析模块102及话术匹配模块103，本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
113.在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
114.所述反馈消息存储模块101用于在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中。
115.本发明实施例中，所述外呼过程可以是人工智能向外拨打号码的过程。所述反馈信息可以是所述用户在外呼过程中进行的通话语音，例如，“您好，这里是**客服中心”“你好，请问有什么事嘛”对话中的“你好，请问有什么事嘛”即为用户的反馈信息。所述时间戳可以是使用数字签名技术产生的数据，签名的对象包括了原始文件信息、签名参数、签名时间等信息，例如，经过数字签名产生的2022.3.1.16.00数据，所述本地存储可以是本地存储反馈信息的数据库。
116.本发明可选实施例中，通过存储操作实现实时记录用户的反馈信息，确保人工智能能够及时判断用户意图，从而提高用户外呼体验。
117.本发明实施例通过对所述反馈信息添加时间戳确保反馈信息的顺序，以便能够清晰明了的分析用户意图，提高了意图分析的准确率。
118.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述对所述最新反馈信息添加时间戳，包括：
119.获取本地系统时间；
120.将所述本地系统时间转换成标准格式，得到时间戳。
121.本发明实施例中，所述本地系统时间可以是北京时间及其他地区时间，本发明不做限定。
122.本发明可选实施例中，通过添加时间戳可确定反馈信息生成的精确时间，并防止反馈信息被篡改，为电子数据提供可信的时间证明和内容真实性、完整性证明，作为证据使用具有权威性和可信赖性。
123.本发明实施例按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中，实现了反馈信息的保存，以便于相关人员复查及查找相关反馈信息。
124.进一步地，作为本发明可选实施例，通过compareto指令对最新反馈信息进行时间戳排序，并将排序结果输入至所述本地存储中。
125.本发明实施例中，所述预设的语义分析模型可以是多分类模型。
126.本发明可选实施例中通过利用预设的语义分析模型对所述反馈信息进行分类，得到意图消息，确保用户意图提取正确，避免错误理解以及获取到不必要的意图信息。
127.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息，包括：
128.利用所述语义分析模型中的编码层对所述反馈信息进行词嵌入操作，得到信息词向量；
129.利用所述语义分析模型中的卷积池化层对所述信息词向量进行特征提取，得到特征信息向量；
130.根据所述特征信息向量，利用所述语义分析模型中的全连接层输出意图消息。
131.本发明实施例中，所述信息词向量是指反馈信息的向量形式，可以通过对所述反馈信息进行词嵌入操作，得到信息词向量，可以将反馈信息表示成低维稠密的向量空间，并考虑了反馈信息中词语之间的相关性，能够更好的表示反馈信息，且可以通过word-embedding编码层进行词嵌入操作。
132.本发明一实施例中，所述卷积池化层的主要作用是对所述信息词向量进行特征提取，即通过使用一定数量和尺寸的卷积核顺序扫过信息词向量的所有区域，每个卷积核从所述信息词向量中提取特征值，并生成对应的特征信息向量，通过卷积池化层对所述信息词向量进行特征提取，得到特征信息向量可以充分提取信息词向量中的重要特征并将一些不需要的特征去除，以提高后续信息意图的识别效率。
133.本发明一实施例中，利用全连接层中的激活函数(如sigmod函数)可以准确识别所述特征信息向量的意图信息。
134.所述当前意图分析模块102用于利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息，判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图，当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图。
135.本发明实施例中，所述预设的意图词典可以是对具有明显意图信息的词语进行意图解释的词典，例如，“这次问卷调查中的问题选项并没有我想要的答案”中的“没有我想要
的”具备明显意图信息，通过意图词典的翻译，能确定所述用户的意图为不满意。
136.本发明实施例中，通过判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，确保不会漏掉用户的意图信息，从而准确把握住用户提供的有效信息，提高外呼的效率。
137.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功，包括：
138.利用预设的文本匹配算法计算所述所述意图消息与所述意图词典的匹配度；
139.当所述匹配度小于预设阈值时，判定所述意图消息与预设的意图词典匹配失败；
140.当所述匹配度大于于预设阈值时，判定所述意图消息与预设的意图词典匹配成功。
141.本发明实施例中，所述文本匹配算法可以为余弦相似度算法、jaccard相似系数算法、levenshtein编辑距离及simhash算法等。所述预设阈值一般为0.7。
142.本发明实施例中，所述当前意图可以是用户当前时间输送的反馈信息所包含的意图。
143.本发明可选实施例中，通过意图词典匹配方法，将匹配成功的意图消息中包含的意图作为当前意图，从而确保所述反馈信息得到有效分析，提高外呼的有效率。
144.本发明实施例中，所述意图领域可以是所述用户意图的所属领域，例如，当用户的意图为会议室预定或活动室预定时，所述意图领域可以是房间预定。
145.本发明可选实施例中，通过读取当前反馈信息的时间戳序列，从而确定前一个时间戳序列的反馈信息，进一步在本地存储中进行查找得到，实现了反馈信息的复查，确保不会丢失用户提供的有效信息。
146.本发明实施例通过对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，确定所述反馈信息的总体基调，从而进一步分析当前反馈信息的当前意图。
147.进一步地，作为本发明一可选实施例，所述对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域，包括：
148.利用预构建的领域分析模型中的编码层对所述历史反馈信息进行字符编码，得到字符向量；
149.利用所述领域分析模型中的注意力机制层对所述字符向量进行矩阵拼接，得到信息字符矩阵；
150.利用所述领域分析模型中的全连接层输出所述信息字符矩阵的领域关键字；
151.从预设的领域数据库中查找所述领域关键字对应的意图领域。
152.本发明实施例中，所述训练完成的领域分析模型基于神经网络构成，可以为bert模型，其中，所述训练完成的领域分析模型包括：编码层、注意力机制层及全连接层，进一步地，由于历史反馈信息中包含大量的字符，所以通过利用训练完成的领域分析模型中的编码层对所述问题文本进行字符编码，得到字符向量，可以提取所述历史反馈信息中的字符特征信息，便于后续对历史反馈信息进行领域分析。
153.进一步地，所述利用预构建的领域分析模型中的编码层对所述历史反馈信息进行字符编码，得到字符向量，包括：
154.利用所述编码层提取所述历史反馈信息中的领域字符位置、领域字符维度及待编码的领域字符长度；
155.根据所述领域字符位置、所述领域字符维度及所述待编码的领域字符长度对所述历史反馈信息中的字符进行字符编码，得到所述字符向量。
156.本发明实施例中，所述领域字符位置为每个领域字符所处的位置；所述领域字符维度是指领域字符在编码过程中的进行字符嵌入的维度；所述待编码的领域字符长度是指领域字符的总长度。
157.进一步地，作为本发明一可选实施例中，所述利用所述领域分析模型中的注意力机制层对所述字符向量进行矩阵拼接，得到信息字符矩阵，包括：
158.利用所述注意力机制层获取所述字符向量对应的上下字符语义；
159.根据所述上下字符语义，利用注意力机制层中的下述公式对所述字符向量进行拼接，得到信息字符矩阵：
160.b＝p(o
t
|s
t
)
161.其中，o
t
表示长度为t的字符向量，如(o1，o2，
…
，o
t
)；s
t
表示长度为t的上下字符语义，如(s1，s，
…
，s
t
)。本发明可选实施例中，根据o
t
与s
t
的关系为上下字符语义关系，得到信息字符矩阵b。
162.本发明实施例中，所述意图重入机制指的是当前反馈信息无法直接获取意图时，根据上一段反馈信息进行意图分析的机制。
163.本发明实施例根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图，保证了用户提供的反馈信息能够被分析到，从而提高获取到有效信息的概率，提高外呼的效率。
164.所述话术匹配模块103用于根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户。
165.本发明实施例中，所述预设的话术匹配模板可以是意图与交流话术的匹配模板，主要用于根据意图，选择合适的话术与所述用户进行沟通。所述话术信息可以是用于与所述用户进行交流的语句。
166.本发明可选实施例中，将所述当前意图与所述话术匹配模板进行匹配，确定所述当前意图对应的话术信息，从而引导用户进行下一轮交流，确保外呼的有效进行，提高外呼的效率。
167.如图3所示，是本发明实现智能外呼方法的电子设备的结构示意图。
168.所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信总线12和通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如线下产品推荐程序。
169.其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如线下产品推荐程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出
或者将要输出的数据。
170.所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如线下产品推荐程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
171.所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述通信总线12总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
172.图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
173.例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。
174.可选地，所述通信接口13可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
175.可选地，所述通信接口13还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light-emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
176.应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
177.所述电子设备中的所述存储器11存储的线下产品推荐程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
178.在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中；
179.利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息；
180.判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功；
181.当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图；
182.当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域；
183.根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图；
184.根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户。
185.具体地，所述处理器10对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
186.进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以是非易失性的，也可以是易失性的。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)。
187.本发明实施例还可以提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
188.在外呼过程中，实时记录用户的最新反馈信息，对所述最新反馈信息添加时间戳，并按所述时间戳顺序将所述最新反馈信息存储到预构建的反馈信息列表中；
189.利用预设的语义分析模型对所述最新反馈信息进行分类，得到意图消息；
190.判断所述意图消息能否与预设的意图词典匹配成功；
191.当所述意图消息与所述意图词典匹配成功时，将匹配成功的意图消息的意图作为当前意图；
192.当所述意图消息与所述意图词典匹配失败时，根据所述时间戳从所述反馈信息列表中查询所述最新反馈信息的前一个时间戳的反馈信息，得到历史反馈信息，并对所述历史反馈信息进行领域解析，得到意图领域；
193.根据所述意图领域，利用意图重入机制解析所述意图消息，得到当前意图；
194.根据所述当前意图，利用预设的话术匹配模板，确定所述当前意图对应的话术信息，并将所述话术信息输出给所述用户。
195.进一步地，所述计算机可用存储介质可主要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系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
196.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的电子设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
197.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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。
198.另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单
元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
199.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
200.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
201.本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
202.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
203.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。