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公开(公告)号：CN118024281A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410367617.0
申请日：2024-03-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种交互式机器人，涉及机器人技术领域，其通过在机体上设置有驱动模块、数据模块和服务组件，该驱动模块与服务组件连接，控制服务组件的动作；该数据模块基于交互输入向外界反馈交互结果，并通过移动轮组、座椅模块、显示模块和茶水模块的配置，使机器人的功能具有多样性，既能很好地回答用户的问题，也提高了机器人服务用户的质量，使用户感觉舒适，从而满足企业对交互式机器人的需求。
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公开(公告)号：CN117714600A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311718530.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: H04M3/493 , H04M3/51 , H04M3/527 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L15/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种用于智能IVR的自动转接人工方法及系统，所述方法包括：通过IVR系统获取用户的语音数据，并基于预设的语音识别模型将所述语音数据转换为文本数据；根据预设的人工需求识别模型识别所述文本数据，确定用户是否需要转接人工服务；当确定客户需要转接人工服务时，根据预设的专业项目识别模型识别所述文本数据，确定用户需要的专业项目；根据所述专业项目匹配对应的人工坐席；匹配完成后，建立用户与所匹配到的人工坐席的语音通话连接。本发明根据用户的语音识别用户意图，转接对应专业的人工，提高了IVR系统转接人工的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117558260A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311718527.3
申请日：2023-12-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种多语种全语音处理方法、装置、设备以及存储介质，所述方法包括：获取待识别的语音数据；将所述语音数据转化为对应的文本数据；将所述文本数据输入一预设的多语种语言处理模型，以使所述多语种语言处理模型提取所述文本数据的语言特征，并对所述语言特征进行识别处理，输出所述文本数据对应的用户意图；根据所述用户意图，匹配与所述用户意图对应的用户服务路径；其中，所述多语种语言处理模型以若干不同语种的文本数据样本为输入，以各文本数据样本对应的用户意图为输出，对一预设的深度学习模型进行训练而成。通过本发明可以实现多语种环境下的语音识别，提高语音识别的效果。
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公开(公告)号：CN114974311A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210706610.8
申请日：2022-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本申请实施例提供一种语音质检方法、装置、电子设备，其中，方法包括：获取多个呼叫语音通话；基于所述呼叫语音通话获取所述呼叫语音通话中的客户语音；根据所述客户语音确定所述客户的情绪变化得分；基于所述客户的情绪变化得分、确定所述呼叫语音通话的质量。通过对客户的情绪变化得分进行检测，能够在投诉情景下确定客服人员是否对投诉人员进行了有效地安抚，是否解决了用户的需求。
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公开(公告)号：CN114023325A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111126293.4
申请日：2021-09-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明涉及语音识别技术领域，公开了一种全程客服语音填单系统及方法，包括数据提取模块，作为系统的输入端，用于接收客服语音信息，而在接收到客服语音信息之后对其进行多次播放并在每次播放完成之后提取客服语音中的特征部分信息；对比分析模块，接收数据提取模块中同一条客服语言信息每次播报所提取的特征部分信息，将所提取的特征信息两两进行配对并进行信息比对，如果在信息比对过程中，经过配对的两个特征部分信息相同则删除其中之一。提供对比分析模块来将客服语音信息进行多次识别比对，从而使得后续填单作业中，所填充的信息更加准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110049139A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910368404.9
申请日：2019-05-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: H04L29/08
Abstract: 本申请公开了一种服务代理转发业务系统，能够为各类服务渠道、互联网平台及应用提供统一的业务服务，为用户提供统一的互联网服务，实现渠道统一管理，解决了现有的缺少一种能够合理配置资源，实现渠道间服务共享的业务系统的技术问题。
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公开(公告)号：CN118230395B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410585413.4
申请日：2024-05-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明提供了一种基于InsightFace与LIS文件管理的人脸识别方法及装置，包括：实时采集初始的第一人脸图像，并定位第一人脸图像的多个人脸部位特征，当根据多个人脸部位特征进行人脸嵌入时，将多个人脸部位特征分别转化为多个第一高维人脸嵌入向量，得到嵌入后的第二人脸图像；获取第二人脸图像在LIS颜色空间的颜色特征，并根据颜色特征对人脸区域和非人脸区域进行分类，得到包含人脸区域在第二人脸图像上的位置数据；从第二人脸图像中获取位置数据对应的第二高维人脸嵌入向量，并对第二高维人脸嵌入向量提取到低维人脸特征，根据低维人脸特征进行人脸识别；能够提高人脸识别的精确度。
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公开(公告)号：CN118536512A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410622180.0
申请日：2024-05-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F40/30 , G06N3/088 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06F16/33 , G06F16/338
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了一种基于无监督知识增强的语义检索方法、系统、设备和介质，所述方法包括将索引数据输入两阶段语义检索模型进行语义检索，得到检索片段，其中，所述两阶段语义检索模型包括传统语义表征模型和深度语义表征模型；将所述检索片段输入提示词模型进行上下文学习，得到检索提示词，并将所述检索提示词输入语义大模型进行知识整合，得到索引数据的语义检索结果。本发明通过数据增强提升检索模型数据稀缺问题，利用两阶段语义检索，保证检索性能的时效性的同时提升检索性能，并引入大语义模型进行知识整合，从而有效提升了语义检索的准确性和高效性。
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公开(公告)号：CN118503531A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410625083.7
申请日：2024-05-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Inventor： 苏立伟 , 刘娟 , 康峰 , 刘振华 , 吴石松 , 余恒祥 , 谭火超 , 陈海燕 , 陈宋 , 张立慧 , 黄荣达 , 吴海波 , 李紫京 , 伍广斌 , 沈尚锋 , 甘子莘
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种带解释功能的学习资源对话推荐方法和系统，包括：获取用户的年龄，将原始知识图谱转换成第一知识图谱；所述第一知识图谱包括适合年龄的学习资源对应的所有第一节点；获取用户的初始学习资源偏好特征，将第一知识图谱转换成第二知识图谱；所述第二知识图谱包括所述初始学习资源偏好特征对应的所有第二节点和所述第二节点的所有上下文连接节点；通过多臂老虎机算法，判断是否需要迭代获取用户的第一偏好特征；若需要，则迭代获取用户的第一偏好特征来更新第二知识图谱；若否，则通过PageRank算法和学习资源推荐解释模型，发送学习资源推荐信息及其对应的解释给用户。本发明实现了更准确地推荐用户偏好的学习资源。
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公开(公告)号：CN118503375A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410622229.2
申请日：2024-05-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F16/332 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种问答模型的构建方法、应用方法、装置和终端设备，所述方法，包括：将第一样本数据集中的问题作为输入，将所述第一样本数据集中各问题对应的答案作为输出，对待训练关系抽取器模型、待训练阅读器模型以及待训练比较器模型进行分别迭代训练；将已完成训练的关系抽取器模型、阅读器模型以及比较器模型进行融合，生成融合后的初始问答模型，并根据第二样本数据集对所述初始问答模型进行迭代训练，直至初始问答模型收敛，构建出最终的问答模型。本发明可以将三个模型分开训练后，再进行融合得到最终的问答模型，提升了模型数据的多样性和精准度，使得最终构建出来的问答模型，在应用时能提取全面的信息进行分析，提高预测的准确性。
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