在語音機器人與用戶進(jìn)行溝通過程中，目前相關(guān)技術(shù)可以識別出用戶表達(dá)感謝等詞語，但不能確定是客氣還是真心感謝，也因此無法根據(jù)實際情況調(diào)整溝通策略，給用戶更好的體驗。為解決以上問題，作業(yè)幫近日公開“一種基于客服溝通數(shù)據(jù)的情緒識別方法、裝置及電子設(shè)備”發(fā)明專利，申請公布號:CN112560436A。

　　專利摘要顯示，本發(fā)明方法包括:收集客服與用戶進(jìn)行溝通的溝通數(shù)據(jù)，對所述溝通數(shù)據(jù)進(jìn)行初步情緒識別；使用情緒識別模型基于所述初步情緒識別結(jié)果對所述溝通數(shù)據(jù)進(jìn)行第一情緒識別，判斷第一情緒識別結(jié)果是否達(dá)標(biāo)，如果達(dá)標(biāo)則對所述情緒識別模型進(jìn)行保存并上線；所述情緒識別模型上線后通過自學(xué)習(xí)進(jìn)行迭代，使用所述迭代后的情緒識別模型進(jìn)行第二情緒識別。

　　記者了解到，作業(yè)幫此項發(fā)明通過情緒識別模型的構(gòu)建，以及識別模型不斷自學(xué)習(xí)進(jìn)行迭代升級，能夠更準(zhǔn)確的對極端情緒進(jìn)行識別。在面對家長反饋時，如“從中我作為家長也學(xué)到不少東西，感謝您”等情形，經(jīng)過情緒識別模型計算，滿足正例閾值，認(rèn)定該句話表達(dá)正面極端情緒，可補充到后續(xù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中。而類似于“今天就這樣吧，謝謝”，經(jīng)過情緒識別模型計算，滿足硬負(fù)例閾值，雖然該句話表達(dá)感謝，但屬于客氣性的感謝，達(dá)不到極端情緒的程度，屬于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的負(fù)例。通過持續(xù)性的自學(xué)習(xí)過程，不斷優(yōu)化用戶溝通體驗。

情緒識別裝置流程及結(jié)構(gòu)示意圖

　　公開資料顯示，作業(yè)幫教育科技(北京)有限公司成立于2015年，一直致力于用科技手段助力教育普惠，運用人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)，為全國中小學(xué)生提供更高效的學(xué)習(xí)解決方案。公司旗下有作業(yè)幫APP、作業(yè)幫直播課、作業(yè)幫口算、喵喵機等多款教育科技產(chǎn)品。據(jù)了解，作業(yè)幫用戶遍布全國各地，其中70%以上來自于三線及以下城市。