一种基于对话的用户满意度的分析方法及装置

    公开(公告)号:CN108021565B

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN201610935717.4

    申请日:2016-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于语言层的用户满意度分析方法及装置,其中,所述方法包括:确定分类器集合中的每一第一分类器对应的训练数据;根据每一训练数据和预先形成的第一特征集,确定所述每一训练数据的第一特征向量;将所述每一训练数据的第一特征向量输入对应的第一分类器,得到对应的分类模型;根据测试数据和所述第一特征集,确定所述测试数据的第二特征向量;将所述第二特征向量分别输入每一所述第一分类器对应的分类模型,得到每一所述第一分类器对应的预测结果。

    资源调度方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109144710A

    公开(公告)日:2019-01-04

    申请号:CN201710458058.4

    申请日:2017-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种资源调度方法,包括:接收第一任务;利用所述第一任务的描述信息中的标签信息,确定需要请求GPU节点的资源;根据Hadoop集群中各节点的节点标签及第一任务的GPU资源需求,从Hadoop集群中选择出至少一个GPU节点;并将所述第一任务分配到相应的GPU节点中执行;所述节点标签表征对应节点为GPU节点或CPU节点。本发明同时还公开了一种资源调度装置及计算机可读存储介质。

    一种客服系统的服务方法及装置

    公开(公告)号:CN108184032A

    公开(公告)日:2018-06-19

    申请号:CN201611116110.X

    申请日:2016-12-07

    Inventor: 王朝民

    Abstract: 本发明公开了一种客服系统的服务方法及装置,包括:接收语音合成指令;根据接收到的语音合成指令,确定待合成话音文本;根据确定出的待合成话音文本,以及预先按照当前接话的客服人员音色建立的语音参数模型库,合成待合成话音文本的具有客服人员音色特征的话音;接收客服人员的指令,并根据指令播放由合成语音和/或客服人员人工语音组成的语句。由于播放给用户的是具有客服人员音色特征的合成语音和/或客服人员人工语音组成的语句,因此,极大地减少了客服人员在人工服务过程中的话语量,降低了客服人员的疲劳压力,并且,用户会默认为客服人员一直在和其言语交流,从而提高了客服系统的服务质量,增强了用户体验。

    一种基于语言层的用户满意度的分析方法及装置

    公开(公告)号:CN108021565A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201610935717.4

    申请日:2016-11-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于语言层的用户满意度分析方法及装置,其中,所述方法包括:确定分类器集合中的每一第一分类器对应的训练数据;根据每一训练数据和预先形成的第一特征集,确定所述每一训练数据的第一特征向量;将所述每一训练数据的第一特征向量输入对应的第一分类器,得到对应的分类模型;根据测试数据和所述第一特征集,确定所述测试数据的第二特征向量;将所述第二特征向量分别输入每一所述第一分类器对应的分类模型,得到每一所述第一分类器对应的预测结果。

    一种语音处理方法及装置

    公开(公告)号:CN105810205A

    公开(公告)日:2016-07-27

    申请号:CN201410838240.9

    申请日:2014-12-29

    Inventor: 王朝民 冯俊兰

    Abstract: 本发明提供了一种语音处理方法及装置。所述语音处理方法,包括:对热线语音数据进行处理,获取所述热线语音数据的文本信息以及热线语音数据中涉及的用户语音信息;根据所述文本信息以及用户语音信息,获取所述热线语音数据的评价结果。上述方案,结合语音数据中的文本信息以及语音信息对客服服务的用户满意度进行评价,能够更加全面更加细致的评价客服录音的用户满意度情况,扩大了满意度评价的对象规模,同时节省了人力成本,更好的为客服热线运营提供技术支撑。

    车牌识别方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109492640A

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201710819444.1

    申请日:2017-09-12

    Abstract: 本发明公开了一种车牌识别方法、装置及存储介质。方法包括:对采集的图像信息进行图像特征提取;利用提取的图像特征,并基于分类器,识别图像中的车牌图片;分类器是通过对图像样本进行机器训练直至满足收敛条件后得到的模型;模型中的参数集合满足:使用分类器得到的分类结果获得的得分比不正确的类别至少高第一值;对识别的车牌图片进行特征提取,得到第一特征向量;在神经网络的输入层输入所述第一特征向量,在神经网络的至少一层隐藏层对第一特征向量进行输入到输出的映射得到第一中间向量,在神经网络的输出层对第一中间向量进行解码得到第一输出向量,并将解码错误值小于解码错误值阈值的第一输出向量对应的车牌字符作为识别的车牌字符。

    资源调度方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN109144710B

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN201710458058.4

    申请日:2017-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种资源调度方法,包括:接收第一任务;利用所述第一任务的描述信息中的标签信息,确定需要请求GPU节点的资源;根据Hadoop集群中各节点的节点标签及第一任务的GPU资源需求,从Hadoop集群中选择出至少一个GPU节点;并将所述第一任务分配到相应的GPU节点中执行;所述节点标签表征对应节点为GPU节点或CPU节点。本发明同时还公开了一种资源调度装置及计算机可读存储介质。

    一种客服系统的服务方法及装置

    公开(公告)号:CN108184032B

    公开(公告)日:2020-02-21

    申请号:CN201611116110.X

    申请日:2016-12-07

    Inventor: 王朝民

    Abstract: 本发明公开了一种客服系统的服务方法及装置,包括:接收语音合成指令;根据接收到的语音合成指令,确定待合成话音文本;根据确定出的待合成话音文本,以及预先按照当前接话的客服人员音色建立的语音参数模型库,合成待合成话音文本的具有客服人员音色特征的话音;接收客服人员的指令,并根据指令播放由合成的话音和/或客服人员人工语音组成的语句。由于播放给用户的是具有客服人员音色特征的合成的话音和/或客服人员人工语音组成的语句,因此,极大地减少了客服人员在人工服务过程中的话语量,降低了客服人员的疲劳压力,并且,用户会默认为客服人员一直在和其言语交流,从而提高了客服系统的服务质量,增强了用户体验。

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