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公开(公告)号：CN114730357A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202080079378.9
申请日：2020-11-20
Applicant: 格林伊登美国控股有限责任公司
IPC: G06F40/30
Abstract: 本发明提出了一种由对话管理器执行会话中的对话回合的计算机实现的方法，该计算机实现的方法包括：接收来自用户的与任务相关联的输入；将输入传递到第一任务路径上的NLU引擎；接收与任务相关联的可能意图列表，其中可能意图列表包括针对可能意图中的每个可能意图的相关联的置信度；应用对来自NLU引擎的置信度的情景感知重新评分，其中将权重应用于用户的当前活动的一个或多个任务；基于重新评分后的置信度选择意图；基于确认的意图确定意图层级结构中的新任务路径；确认所选择的意图和相关联的槽位；以及为意图层级结构中的新任务路径选择应答流程并执行该应答流程。
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公开(公告)号：CN113678156A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202080025736.8
申请日：2020-04-09
Applicant: 格林伊登美国控股有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种用于使用神经序列模型进行客户旅程事件表示学习和结果预测的系统和方法。将多个事件输入到模块中，其中每个事件具有包括事件的特性及其模态(web点击、呼叫、电子邮件、聊天等)的模式。不同模态的事件可使用不同的模式捕获，并且因此本文所述的实施方案是模式不可知的。由模块将每个事件表示为一定数量的数量的向量，其中针对每次客户访问总共生成多个向量。然后在序列学习中使用向量，以使用机器学习算法诸如递归神经网络实时预测客户旅程中的接下来的最佳动作或结果概率。
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公开(公告)号：CN115039396A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202180011836.X
申请日：2021-10-11
Applicant: 格林伊登美国控股有限责任公司
IPC: H04M3/523
Abstract: 本发明公开了一种根据一个实施方案的用于自动化生成联系中心系统嵌入的方法，该方法包括由计算系统确定联系中心系统代理、联系中心系统代理技能和/或联系中心系统虚拟队列经历；由计算系统基于联系中心系统代理、联系中心系统代理技能和/或联系中心系统虚拟队列经历，生成矩阵表示；由计算系统并基于矩阵表示，生成联系中心系统代理标识符、联系中心系统代理技能标识符和/或联系中心系统虚拟队列标识符；由计算系统将联系中心系统代理标识符、联系中心系统代理技能标识符和/或联系中心系统虚拟队列标识符变换为联系中心系统代理嵌入、联系中心系统代理技能嵌入和/或联系中心系统虚拟队列嵌入，其中该联系中心系统代理嵌入、该联系中心系统代理技能嵌入和/或该联系中心系统虚拟队列嵌入的权重被随机初始化；并由计算系统通过应用机器学习来训练联系中心系统代理嵌入、联系中心系统代理技能嵌入和/或联系中心系统虚拟队列嵌入，以获得联系中心系统代理嵌入、联系中心系统代理技能嵌入和/或联系中心系统虚拟队列嵌入的最终权重。
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公开(公告)号：CN114730429A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202080079965.8
申请日：2020-11-16
Applicant: 格林伊登美国控股有限责任公司
Abstract: 本发明公开了存储具有流控制节点和多个子节点的根行为树。该流控制节点可确定子节点的执行序列。第一级行为树被存储和执行以完成具有相关联意图的任务。该第一级树包括该根树的子节点和定义动作的节点。在通信信道上托管联系中心和用户之间的对话，并且处理器接收来自该对话的输入并且作为响应执行该根树和作为该根树的子节点的该第一级树。在检测到输入和数据模式之间的匹配时，更改该根树或另外的树内的该执行序列。响应于该更改的序列，提供输出以引起动作。
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