一种基于强化学习的客服机器人对话方法及其相关组件

发明专利有效专利

申请号：
CN202011459385.X
IPC分类号：G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/211;G06F40/35;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-12-11
申请人：
润联软件系统（深圳）有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于强化学习的客服机器人对话方法及其相关组件
申请号	CN202011459385.X	申请日期	2020-12-11
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-03-16	公开/公告号	CN112507094A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/332	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;3;2;;;G;0;6;F;1;6;/;3;3;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;F;4;0;/;3;5;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	润联软件系统（深圳）有限公司	申请人地址	广东省深圳市福田区梅林街道梅都社区中康路136号深圳新一代产业园2栋801 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	润联软件系统（深圳）有限公司	当前权利人	润联软件系统（深圳）有限公司
发明人	王伟;黄勇其;于翠翠;张黔
代理机构	深圳市精英专利事务所	代理人	于建

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的客服机器人对话方法及其相关组件，方法包括：获取用户输入的上一轮的第一文本信息，并选择对应的行动策略进行回复；获取用户对行动策略反馈的第二文本信息，利用预训练的情绪分类模型对第二文本信息进行情绪分类，获取用户的情绪，并根据最大期望算法计算得到回复价值总得分；将用户输入的文本信息转化为文本向量，并输入至多层神经网络进行强化学习，得到选择对应的行动策略的概率，根据回复价值总得分与行动策略的概率，对多层神经网络进行优化，得到客服机器人回复模型。本发明基于强化学习技术的客服机器人回复模型，引导客服机器人学会不断调整回复行动，提高了对话过程中的客户满意度，降低了用户流失度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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