申请/专利权人：硅基(昆山)智能科技有限公司

申请日：2021-08-31

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN113724738B

主分类号：G10L25/51

分类号：G10L25/51;G10L15/26;H04M3/51;G06F18/243;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.04.09#专利申请权的转移;2021.12.17#实质审查的生效;2021.11.30#公开

摘要：本申请涉及人工智能技术和智慧城市领域，具体公开了一种语音处理方法、决策树模型训练方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取坐席当前的通话文本；获取预设产品对应的标准话术，根据标准话术中的条款将标准话术中的多个语句进行拼接，得到多个第一拼接语句；将通话文本拆分分割成多个语句，计算多个语句与多个第一拼接语句的相似度，并根据相似度将多个所述语句进行拼接，得到多个第二拼接语句；计算第二拼接语句与第一拼接语句的语句相似度，以及根据通话文本的词频表计算每个第二拼接语句相对词频表的词频分值；将第二拼接语句对应的语句相似度和词频分值输入至预先训练好的决策树模型，得到坐席质检结果。

主权项：1.一种决策树模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设产品的标准话术和训练样本，所述训练样本包括多个样本；根据所述标准话术的条款将每个所述条款下的多个语句进行拼接，得到多个第一拼接语句；将所述训练样本中的每个样本对应的文本分割成多个语句，计算每个所述样本的每个语句与每个所述第一拼接语句的相似度，并根据所述相似度将每个所述样本的多个语句进行拼接，得到多个第二拼接语句，其中，所述第二拼接语句的数量与所述第一拼接语句的数量相同；其中，所述计算每个所述样本的每个语句与每个所述第一拼接语句的相似度，包括：对所述标准话术的多个第一拼接语句和训练样本的每个样本对应的文本进行onehot编码，得到所述标准话术对应的编码向量和训练样本对应的编码向量；根据所述标准话术对应的编码向量和训练样本对应的编码向量，利用相似度公式计算所述相似度；所述相似度公式为余弦相似度公式，所述余弦相似度公式为： 在所述余弦相似度公式中，cos（θ）表示余弦相似度，A表示所述标准话术对应的编码向量，B表示所述训练样本对应的编码向量，Ai表示所述标准话术对应的编码向量中第i个量，Bi表示所述训练样本对应的编码向量中第i个量；获取所述第二拼接语句与所述第一拼接语句的语句相似度，根据每个所述样本的词频表计算所述样本的所述第二拼接语句相对所述词频表的词频分值；其中，所述第二拼接语句与所述第一拼接语句的语句相似度的计算公式采用所述相似度公式；将每个所述样本的第二拼接语句的语句相似度和词频分值作为特征参数，利用决策树模型进行训练，得到训练好的决策树模型。

全文数据：

权利要求：

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