本发明涉及智能客服机器人技术领域，具体涉及一种自主学习方法、装置、智能客服机器人和存储介质。
背景技术：
智能客服机器人广泛应用于客户服务支持系统，它可以有效克服人工客服资源不足的缺陷，且能为企业节省大量人力与资金，对于客户服务行业的发展很有帮助。
目前，智能客服机器人的具体工作过程一般是首先接收用户问题，然后根据用户问题搜索并返回预设答案，对用户进行逐步引导，最终使用户完成业务。然而，智能客服机器人在实际的引导过程中，在各流程之间存在很多引导步骤，使得引导流程繁琐，当对用户进行逐步引导时，存在引导过程繁琐和引导速度慢的缺点，使得相关技术的智能客服机器人不能满足用户对快速进行业务办理的需求，使得用户体验较差。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本申请提供了一种自主学习方法、装置、智能客服机器人和存储介质。
本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种自主学习方法，应用于智能客服机器人，包括：接收用户问题；对所述用户问题进行自然语言理解处理，得到问题含义；所述问题含义为所述用户问题所包括的含义；根据预设映射关系确定所述问题含义对应的目标业务流程；根据预设流程转移关系将所述目标业务流程转移到目标默认业务流程；所述预设流程转移关系为预先根据用户和所述智能客服机器人之间的问答样本得到的各业务流程之间的转移关系；所述目标默认业务流程为所述预设流程转移关系中设定的所述目标业务流程的默认下一流程。
第二方面，本发明提供了一种自主学习装置，用于实现本申请的自主学习方法，该装置包括：接收模块，用于接收用户问题；确定问题含义模块，用于对所述用户问题进行自然语言理解处理，得到问题含义；所述问题含义为所述用户问题所包括的含义；确定目标业务流程模块，用于根据预设映射关系确定所述问题含义对应的目标业务流程；转移模块，用于根据预设流程转移关系将所述目标业务流程转移到目标默认业务流程；所述预设流程转移关系为预先根据用户和所述智能客服机器人之间的问答样本得到的各业务流程之间的转移关系；所述目标默认业务流程为所述预设流程转移关系中设定的所述目标业务流程的默认下一流程。
第三方面，本发明提供了一种智能客服机器人，包括：处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行上述的自主学习方法；所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
第四方面，本发明提供了一种存储介质，该存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的自主学习方法中的各个步骤。
本发明采用以上技术方案，当智能客服机器人根据用户问题确定出用户所咨询的目标业务流程时，不再通过所述目标业务流程和所述目标默认业务流程之间的引导步骤对用户进行逐步引导，而是根据预设流程转移关系中设定的各业务流程之间的转移关系将用户从目标业务流程直接引导至所述目标默认业务流程，实现了简化引导流程，使得智能客服机器人的引导速度更快和户体验更好的目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种自主学习方法的流程示意图。
图2是本发明实施例提供的一种预设流程转移关系设置过程的流程示意图。
图3是本发明实施例提供的一种自主学习装置的结构示意图。
图4是本发明实施例提供的一种智能客服机器人的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
图1是本发明实施例提供的一种自主学习方法的流程示意图，该自主学习方法应用于智能客服机器人。如图1所示，该方法包括：
s101、接收用户问题。
详细的，智能客服机器人接收用户问题的方法有多种，例如智能客服机器人接收用户录入的文本式用户问题，或者接收用户录入的语音式用户问题，其中，接收所述语音式用户问题的方法包括现场接收所述语音式用户问题和通过电话装置远程接收所述语音式用户问题。当智能客服机器人接收到所述语音式用户问题时，需通过智能客服机器人上的语音识别装置对所述语音式用户问题进行识别，以确定出所述语音式用户问题对应的文本式用户问题。
s102、对所述用户问题进行自然语言理解处理，得到问题含义；所述问题含义为所述用户问题所包括的含义。
具体的，所述自然语言理解处理为现有技术中的自然语言理解处理方法，具体处理过程为：首先对所述文本式用户问题进行分句处理，并对分句处理得到的每个句子进行分词处理和句法分析，以确定出每个句子包含的词语和每个句子的语法结构，以及对分词处理得到的词语进行词性标注，以及对所述文本式用户问题进行命名实体识别，以确定出所述文本式用户问题中具有特定意义的词语。然后根据确定出的词语、词语的词性和语法结构进行词槽精确匹配。最后根据匹配的词槽，确定出所述问题含义。此外，如果智能客服机器人识别出的词槽不足以确定出所述问题含义，则智能客服机器人将向用户发送补充问题提示，以使用户补全缺失的词槽。
s103、根据预设映射关系确定所述问题含义对应的目标业务流程。
详细的，每个所述问题含义分别对应一个业务流程，智能客服机器人可根据所述问题含义与所述业务流程之间的预设映射关系确定出所述问题含义对应的目标业务流程。
当然，每个问题含义还可以对应多个业务流程，此时可以将多个业务流程直接输出，供用户进行选择，用户选择出的业务流程即可以为本步骤中的目标业务流程。
s104、根据预设流程转移关系将所述目标业务流程转移到目标默认业务流程；所述预设流程转移关系为预先根据用户和所述智能客服机器人之间的问答样本得到的各业务流程之间的转移关系；所述目标默认业务流程为所述预设流程转移关系中设定的所述目标业务流程的默认下一流程。
在一个具体的例子中，所述问答样本显示，用户咨询过程中，从所述目标业务流程转移至目标默认业务流程的用户在所有用户中占比非常高，由此，说明用户在咨询过程中，一般会从所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程，因此，为了简化引导流程和提高引导用户的效率，可省去所述目标业务流程和所述目标默认业务流程之间的引导步骤，引导用户从所述目标业务流程直接转移到所述目标默认业务流程。
本发明采用以上技术方案，当智能客服机器人根据用户问题确定出用户所咨询的目标业务流程时，不在通过所述目标业务流程和所述目标默认业务流程之间的引导步骤对用户进行逐步引导，而是直接将用户引导至所述目标默认业务流程，实现了简化引导流程，使得智能客服机器人的引导速度更快，使用户体验更好的目的。
图2是本发明实施例提供的一种预设流程转移关系设置过程的流程示意图。如图2所示，所述预设流程转移关系的设置过程可以包括：
s201、统计用户询问过程中由所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程的概率。
详细的，用户咨询流程是随时间变化的，因此，所述预设流程转移关系也需要定期更新。具体可以是预先设置一个统计周期，例如，设置智能客服机器人一个月进行一次转移概率统计，接下来，智能客服机器人便会按照设定的统计周期进行定期统计。具体的统计过程可以是，智能客服机器人首先统计出当前周期内咨询用户的总数，和所述咨询用户中，由所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程所对应的目标咨询用户的总数，然后，用所述目标咨询用户的总数除以所述咨询用户的总数，得出用户询问过程中，由所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程的概率值。
s202、判断所述概率是否大于预设概率阈值。
s203、若是，删除所述目标业务流程至所述目标默认业务流程之间的引导步骤，设定所述目标默认业务流程为所述目标业务流程的默认下一流程，以使所述智能客服机器人引导用户从所述目标业务流程直接跳转至所述目标默认业务流程。
具体的，所述概率值越高，表明当前时期的用户咨询过程中，从所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程是大多数用户的选择，当对用户进行逐步引导时，用户从所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程的概率也不会减小，因此，可省略所述目标业务流程至所述目标默认业务流程之间的引导步骤，使所述智能客服机器人引导用户从所述目标业务流程直接跳转至所述目标默认业务流程，以实现简化引导流程和加快引导速度的目的。
进一步的，还包括添加回溯路径；所述回溯路径用于支持所述用户进入被删除的所述引导步骤。
详细的，在用户咨询过程中，用户从所述目标业务流程转移到目标默认业务流程是个大概率事件，而非确定事件，因此，不是所有的用户都需要从所述目标业务流程转移到目标默认业务流程，可能会存在少数用户需要从所述目标业务流程转移至其他业务流程。此外，也可能存在有些用户也是要从所述目标业务流程转移到目标默认业务流程，但是需要通过所述目标业务流程和所述目标默认业务流程之间的引导步骤获取所需资讯。因此，为了满足上诉少数用户的各种需求，添加回溯路径，以支持所述用户能够进入被删除的所述引导步骤。
进一步的，还包括：定期统计所述问题含义，并根据统计结果确定出用户对各产品的态度的变化趋势，以及根据所述变化趋势向运营商发送第一提示消息；所述问题含义包括用户对各产品的态度；所述用户对各产品的态度包括用户对各产品的需求态度和满意度。
具体的，为使运营商能够实时了解当前的市场情况，并根据市场情况做出相应调整，智能客服机器人还用于向运营商发送第一提示消息，以使运营商通过接收所述第一提示消息及时了解当前市场情况。在一个具体的例子中，当智能客服机器人通过所述统计结果确定出用户对某一产品的满意度下降速率超过预设满意度下降阈值时，将通过向运营商发送第一提示消息来告知运营商该情况，以使运营商能够及时处理该情况。在另一个具体的例子中，当智能客服机器人根据所述统计结果确定出用户对某一产品的需求程度大于预设需求程度阈值时，将通过向运营商发送第一提示消息来告知运营商该情况，以提示运营商及时跟进用户需求。
进一步的，还包括：根据所述问题含义实时确定用户的情绪状态；当确定出用户存在不满情绪和/或流失倾向时，对用户进行心里疏导和/或向运营商发送第二提示消息；所述第二提示消息包含用户的不满情绪和/或流失倾向等信息。
详细的，用户在咨询过程中，可能会因为各种原因而出现不满情绪，例如，如果遇到智能客服机器人不能回答或解决的问题时，可能会出现不满情绪，以及用户直接对产品表示不满等，当用户出现不满情绪后，如果没有对用户进行及时心里疏导和解决用户问题，用户便可能产生流失倾向。因此，为了解决该问题，智能客服机器人还用于根据所述问题含义实时确定用户的情绪状态，当确定出用户存在不满情绪和/或流失倾向时，可以自行对用户进行心理疏导，还可以向运营商发送第二提示消息，以提示运营商及时了解用户的情绪状态，并对用户进行相应的心理疏导。
进一步的，还包括：定期统计出根据所述预设映射关系不能找到对应的目标业务流程的所述用户问题，将其定义为目标用户问题，并对所有所述目标用户问题进行相似度匹配，以及根据匹配结果将所有所述目标用户问题进行分类；然后根据分类结果确定出所有新问题；最后根据所述新问题向管理人员发送第三提示消息；所述第三提示消息包含所述新问题的信息。
具体的，设计智能客服机器人的管理人员在设计智能客服机器人时，可能无法预估到所有的用户问题，因此，在实际的用户咨询过程中，便会出现根据所述预设映射关系不能找到对应的目标业务流程的用户问题，也即智能客服机器人的数据库中未存储的用户问题，使得智能客服机器人无法回答该用户问题，影响用户体验。
因此，为了提高智能客服机器人的服务质量，使其能够尽可能的回答用户的所有问题，可以设置智能客服机器人定期统计出根据所述预设映射关系不能找到对应的目标业务流程的所述用户问题，统计出的用户问题中可能会有语意一样但是实际问题文本不同的用户问题，故对所有所述目标用户问题进行相似度匹配，将语意相同的所有用户问题定为一类用户问题，并确定出该类用户问题对应的新问题，由此，确定出所有所述新问题。然后，所述新问题向管理人员发送第三提示消息，以使管理人员及时在数据库中补充所述新问题，以及所述新问题与业务流程之间的预设映射关系。
进一步的，所述根据分类结果确定出所有新问题之后，还包括：统计每个所述新问题对应的所述目标用户问题的个数；然后判断所述目标用户问题的个数是否大于预设个数阈值；若所述目标用户问题的个数大于预设个数阈值，则向管理人员发送第四提示消息；所述第四提示消息包含所述目标用户问题的个数大于预设个数阈值的新问题等信息。
具体的，所述新问题对应的所述目标用户问题的个数越多，说明咨询该新问题的用户越多，该新问题的关注度越高，因此，提示管理人员在数据库中补充该问题，以及该问题与业务流程之间的预设映射关系是非常必要的，可使得管理人员能够及时了解到数据库中缺失但用户普遍关注的问题，使得管理人员能够及时在数据库中补充该问题，使得智能客服机器人的服务质量更高。
图3是本发明实施例提供的一种自主学习装置的结构示意图，该装置用于实现本申请的自主学习方法。如图3所示，该装置具体包括：接收模块31、确定问题含义模块32、确定目标业务流程模块33和转移模块34。
其中，接收模块31用于接收用户问题；确定问题含义模块32用于对所述用户问题进行自然语言理解处理，得到问题含义；所述问题含义为所述用户问题所包括的含义；确定目标业务流程模块33用于根据预设映射关系确定所述问题含义对应的目标业务流程；转移模块34用于根据预设流程转移关系将所述目标业务流程转移到目标默认业务流程；所述预设流程转移关系为预先根据用户和所述智能客服机器人之间的问答样本得到的各业务流程之间的转移关系；所述目标默认业务流程为所述预设流程转移关系中设定的所述目标业务流程的默认下一流程。
进一步的，还包括预设流程转移关系设置模块，用于定期统计用户询问过程中由所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程的概率；然后判断所述概率是否大于预设概率阈值；当判断出所述概率大于预设概率阈值时，删除所述目标业务流程至所述目标默认业务流程之间的引导步骤，设定所述目标默认业务流程为所述目标业务流程的默认下一流程，以使所述智能客服机器人引导用户从所述目标业务流程直接跳转至所述目标默认业务流程。
进一步的，还包括添加回溯路径模块，用于添加回溯路径；所述回溯路径用于支持所述用户进入被删除的所述引导步骤。
进一步的，还包括判断舆情走势模块，用于定期统计所述问题含义，并根据统计结果确定出用户对各产品的态度的变化趋势，以及根据所述变化趋势向运营商发送第一提示消息；所述问题含义包括用户对各产品的态度；所述用户对各产品的态度包括用户对各产品的需求程度和满意度。
进一步的，还包括用户情绪管理模块，用于根据所述问题含义实时确定用户的情绪状态；当确定出用户存在不满情绪和/或流失倾向时，对用户进行心里疏导和/或向运营商发送第二提示消息；所述第二提示消息包含用户的不满情绪和/或流失倾向等信息。
进一步的，还包括确定新问题模块，用于定期统计出根据所述预设映射关系不能找到对应的目标业务流程的所述用户问题，然后将其定义为目标用户问题，并对所有所述目标用户问题进行相似度匹配，以及根据匹配结果将所有所述目标用户问题进行分类，和根据分类结果确定出所有新问题。最后根据所述新问题向管理人员发送第三提示消息，其中，所述第三提示消息包含所述新问题的信息。
进一步的，还包括新问题提示模块，用于首先统计每个所述新问题对应的所述目标用户问题的个数；然后判断所述目标用户问题的个数是否大于预设个数阈值；当所述目标用户问题的个数大于预设个数阈值时，向管理人员发送第四提示消息；所述第四提示消息包含所述目标用户问题的个数大于预设个数阈值的新问题等信息。
本发明实施例提供的自主学习装置可执行本发明任意实施例提供的自主学习方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图4是本发明实施例提供的一种智能客服机器人的结构示意图。如图4所示，该智能客服机器人包括：
处理器410，以及与处理器410相连接的存储器420；其中，存储器420用于存储计算机程序，计算机程序用于执行本实施例中的自主学习方法；处理器410用于调用并执行存储器420中的计算机程序。
在本发明实施例中还可以包括一种存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，能够实现本发明实施例的自主学习方法中的各个步骤。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程示意图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
1.一种自主学习方法，应用于智能客服机器人，其特征在于，包括：
接收用户问题；
对所述用户问题进行自然语言理解处理，得到问题含义；所述问题含义为所述用户问题所包括的含义；
根据预设映射关系确定所述问题含义对应的目标业务流程；
根据预设流程转移关系将所述目标业务流程转移到目标默认业务流程；所述预设流程转移关系为预先根据用户和所述智能客服机器人之间的问答样本得到的各业务流程之间的转移关系；所述目标默认业务流程为所述预设流程转移关系中设定的所述目标业务流程的默认下一流程。
2.根据权利要求1所述的自主学习方法，其特征在于，所述预设流程转移关系的设置过程包括：
统计用户询问过程中由所述目标业务流程转移至所述目标默认业务流程的概率；
判断所述概率是否大于预设概率阈值；
若是，删除所述目标业务流程至所述目标默认业务流程之间的引导步骤，设定所述目标默认业务流程为所述目标业务流程的默认下一流程，以使所述智能客服机器人引导用户从所述目标业务流程直接跳转至所述目标默认业务流程。
3.根据权利要求2所述的自主学习方法，其特征在于，还包括添加回溯路径；
所述回溯路径用于支持所述用户进入被删除的所述引导步骤。
4.根据权利要求1所述的自主学习方法，其特征在于，还包括：
定期统计所述问题含义，并根据统计结果确定出用户对各产品的态度的变化趋势，以及根据所述变化趋势向运营商发送第一提示消息；所述问题含义包括用户对各产品的态度；所述用户对各产品的态度包括用户对各产品的需求程度和满意度。
5.根据权利要求1所述的自主学习方法，其特征在于，还包括：
根据所述问题含义实时确定用户的情绪状态；
当确定出用户存在不满情绪和/或流失倾向时，对用户进行心里疏导和/或向运营商发送第二提示消息；所述第二提示消息包含用户的不满情绪和/或流失倾向等信息。
6.根据权利要求1所述的自主学习方法，其特征在于，还包括：
定期统计出根据所述预设映射关系不能找到对应的目标业务流程的所述用户问题，将其定义为目标用户问题；
对所有所述目标用户问题进行相似度匹配，并根据匹配结果将所有所述目标用户问题进行分类；
根据分类结果确定出所有新问题；
根据所述新问题向管理人员发送第三提示消息；所述第三提示消息包含所述新问题的信息。
7.根据权利要求6所述的自主学习方法，其特征在于，所述根据分类结果确定出所有新问题之后，还包括：
统计每个所述新问题对应的所述目标用户问题的个数；
判断所述目标用户问题的个数是否大于预设个数阈值；
若是，向管理人员发送第四提示消息；所述第四提示消息包含所述目标用户问题的个数大于预设个数阈值的新问题等信息。
8.一种自主学习装置，用于实现如权利要求1所述的自主学习方法，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收用户问题；
确定问题含义模块，用于对所述用户问题进行自然语言理解处理，得到问题含义；所述问题含义为所述用户问题所包括的含义；
确定目标业务流程模块，用于根据预设映射关系确定所述问题含义对应的目标业务流程；
转移模块，用于根据预设流程转移关系将所述目标业务流程转移到目标默认业务流程；所述预设流程转移关系为预先根据用户和所述智能客服机器人之间的问答样本得到的各业务流程之间的转移关系；所述目标默认业务流程为所述预设流程转移关系中设定的所述目标业务流程的默认下一流程。
9.一种智能客服机器人，其特征在于，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行如权利要求1-7任一项所述的自主学习方法；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的自主学习方法中的各个步骤。
技术总结