基于文本的接线中心通话中的保持脚本检测

保持平均等待时间是接线中心的关注点，因为它影响客户满意度。接线中心应指示其代理人使用特殊的保持脚本以维持与客户的积极互动。本研究提出了一种自然语言处理模型，用于检测客户服务通话中由自动语音识别技术转录的保持短语。将在对话中寻找保持脚本的任务形式化为一个三类互斥分类问题：用于将客户放入保持状态的脚本、用于恢复客户的脚本以及与保持脚本无关的短语。我们收集了内部调用数据集并为每个调用中的每个对话轮标注。我们通过探索各种超参数集合对 RuBERT 进行微调，实现了高模型性能。开发的模型可帮助代理人监控，通过提供一种检查代理人是否遵循预定义保持脚本的方式。