摘要
本申请提供了一种客户情绪波动分析方法、系统、设备及存储介质,可应用于医疗健康保险及金融理赔服务领域中,该方法包括获取历史通话音频,分离出所述历史通话音频中的客户音频;将所述客户音频转换为文本,对所述文本进行语义分析,输出客户在历史通话过程中的情绪状态参数;按照时序关系构建情绪状态参数数组,标记情绪状态参数数组中的情绪稳定段,基于情绪稳定段构建跳跃关系表;响应于查询需求,通过所述跳跃关系表确定指定节点后客户情绪的最长连续稳定区间;结合所述最长连续稳定区间及对应的情绪状态参数范围,生成客户情绪分级预警信息;本申请能够对客户情绪进行客观统一的分析评估,及时生成预警信息以提前干预降低投诉风险。
技术关键词
客户
分析方法
音频
节点
文本
自动语音识别技术
关系
金融理赔
语义
标记
计算机设备
时序
处理器
可读存储介质
医疗健康
分析系统
存储器
终点
风险
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分级预警方法
细粒度分类
训练神经网络
舆情文本
语义角色标注
法律知识图谱
教育系统
强化学习代理
手势识别单元
更新知识图谱
关键字
命名方法
支持向量机模型
深度学习模型
分布式存储方式
敏感信息识别
文本识别模型
策略
识别置信度
识别方法