面向智能客服系统的情感分析技术

面向智能客服系统的

情感分析技术阿里巴巴小蜜团队乐羽智能服务事业部智能人工入口机器人能力不足的时候，需要适时地转

人工服务总结与展望多语言&迁移性

&监控

&情感化导

购智能客服中的情感分析技术覆盖“用户-机器人客服-人工客服”客服服务质检对人工客服的服务质量做自动的评判情感生成式语聊将情感信息融入生成式语聊模型用户情感检测检测高频的用户情感类型用户情感安抚针对用户情感做对应安抚会话满意度预估用户满意么？42683571智能服务事业部一、智能客服系统中的情感分析技术架构人机结合的服务模式1、通用38种情绪的识别模型；感激、惊奇、失望、抱歉、期待、疑惑、尴尬、

高兴、着急、怨恨、

喜欢、抑郁、

委屈、轻视、

害怕、

孤独、愤怒、

悲伤、满意、

无聊、

同情、

平静、烦恼、激动、嫌弃、

懊悔、羞愧、解恨、犹豫、思念、

感动、敬佩、心慌、低落、骄傲、

心虚、羡慕、

辱骂2、

阿里小蜜情绪安抚中使用的7情绪模型；委屈、恐惧、着急、失望、愤怒、

辱骂、

感谢智能服务事业部二、

用户情感检测多类别检测：总集、子集。智能服务事业部二、

用户情感检测多层次特征：句子、词组、词语。Multi-Levelfeature

basedClassification

model

（

MLC）句子级智能服务事业部二、

用户情感检测多层次特征：句子、词组、词语。Multi-Levelfeature

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（

MLC）句子级词组级智能服务事业部二、

用户情感检测多层次特征：句子、词组、词语。Multi-Levelfeature

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（

MLC）词语级句子级词组级智能服务事业部二、

用户情感检测多层次特征：句子、词组、词语。Multi-Levelfeature

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（

MLC）智能服务事业部三、

用户情感安抚负面情绪

+感谢情绪；知识

+主题

+

情绪；智能服务事业部三、

用户情感安抚负面情绪

+感谢情绪；知识

+主题

+

情绪；智能服务事业部三、

用户情感安抚负面情绪

+感谢情绪；知识

+主题

+

情绪；关注单句特征智能服务事业部三、

用户情感安抚负面情绪

+感谢情绪；知识

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+

情绪；关注单句特征关注交互特征智能服务事业部三、

用户情感安抚负面情绪

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+

情绪；智能服务事业部三、

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+

情绪；智能服务事业部检索式

问答生成式

问答四、情感生成式语聊让语聊更自然、更拟人智能服务事业部四、情感生成式语聊让语聊更自然、更拟人原始生成模型智能服务事业部四、情感生成式语聊让语聊更自然、更拟人智能服务事业部四、情感生成式语聊让语聊更自然、更拟人常规注意力机制智能服务事业部四、情感生成式语聊让语聊更自然、更拟人智能服务事业部四、情感生成式语聊让语聊更自然、更拟人服务培训越来越规范，不合格率千分之一，人工抽检如大海捞针；能做到完全精准的规则，覆盖率低，且检测结果类型单一；根据上下文场景、用户实时反应、客服服务话术多因素检测，作为

人工评价的基础，覆盖率高，准确率高。智能服务事业部五、客服服务质检人工客服的质量检测规则覆盖模型预估人工抽检智能服务事业部五、客服服务质检人工客服的质量检测句子长度说话者角色情绪单轮内容语义特征

多轮1多轮2智能服务事业部五、客服服务质检人工客服的质量检测六、会话满意度预估用户是否满意？平均对话轮次：纯语聊机器人。会话满意度：人工用研分析，用户反馈满意度：满意、一般、不满意，以满意

所占比例为满意度指标。存在问题：1

、用户bias；2

、每天量不足，波动较大。模型构建：历史评价记录为训练数据，构建自动满意度预估模型。智能服务事业部智能服务事业部六、会话满意度预估用户是否满意？用户话术内容情感信息

回复话术内容智能服务事业部六、会话满意度预估用户是否满意？七、智能人工入口合适的转人工时机用户诉求&进线决策用户诉求：当前会话信息&历史统计信息智能服务事业部智能客服用户排序进线决策人工客服模型转人工指令转人工ouputP机器人端人工入口爆光P机器人端人工入口点击session

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Encoder

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