人工智能之情緒分析實現(xiàn)員工關(guān)懷

現(xiàn)代社會隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，各行各業(yè)的服務(wù)更傾向數(shù)據(jù)化和機器化，把語言信號作為研究對象的分析報告非常多，但多數(shù)是對語言詞匯的準(zhǔn)確性做研究，往往忽略了會話中的情緒信息，而現(xiàn)在關(guān)于情緒信息的研究也有許多成功的例子，如微表情的提出者Ekman以及Izard的理論等，但這又鮮屬于研究會話中的語言信號，所以使用人工智能分析員工情緒是現(xiàn)代社會的創(chuàng)新點。

由于客服人員處在呼叫中心，與客戶交流比較多，常常會接收到一些帶著強烈語氣的投訴通話，客戶這些充滿負(fù)能量的語氣和情緒或多或少會給員工情緒帶來影響，而公司負(fù)責(zé)人不可能每天都對員工的情緒進(jìn)行了解，故而將了解”員工情況交給機器去實現(xiàn)并給出一些關(guān)懷的方案策略，對增加員工的歸屬感和提高工作效率非常重要，甚至與公司的發(fā)展水平息息相關(guān)。

一、通過情緒分析表現(xiàn)員工狀態(tài)

分析客服與客戶的對話不僅能夠?qū)崿F(xiàn)重點關(guān)注客戶話語的智能質(zhì)檢，也能聚焦于客服話語，對員工的情緒進(jìn)行識別與分析。

（一）分析員工的意愿

1、 分析員工規(guī)范用語。當(dāng)員工心情愉悅地開始一份工作時他的狀態(tài)無疑是最好的，輕松的心情能提高工作效率，同時也會對相鄰?fù)掠兄e極的作用。反之，糟糕的心情會像烏云集聚，降低積極性，甚至影響業(yè)務(wù)水平。是否對工作充滿信心和希望、是否熱愛這份工作，可以從日常員工與客戶的話語中識別分析得出。檢查員工的服務(wù)表達(dá)用詞用語是否規(guī)范，包括使用不恰當(dāng)?shù)姆Q呼、措辭，包括辱罵導(dǎo)致投訴等，這是分析員工情緒的一個指標(biāo)。

2、分析員工服務(wù)態(tài)度。服務(wù)態(tài)度的消極表現(xiàn)有不耐煩、敷衍、催客戶掛機等；積極表現(xiàn)有當(dāng)無法滿足客戶需求時主動致歉并提供恰當(dāng)?shù)奶娲桨?，在客戶有不滿情緒或投訴意向時進(jìn)行安撫等。對于服務(wù)態(tài)度，主要從詞語含義褒貶、聲調(diào)的尖銳或平和進(jìn)行分析，以此區(qū)別積極和消極狀態(tài)下服務(wù)用語的音律變化。

（二）工作規(guī)范與工作效率

首先檢查員工工作規(guī)范問題，在工作范圍內(nèi)是否超出規(guī)定、是否符合規(guī)則、是否有利用系統(tǒng)或規(guī)則漏洞等工作不規(guī)范的行為，以員工工作規(guī)范問題來作為分析員工情緒的一個指標(biāo)。其次，以工作效率作為分析員工情緒的另一個指標(biāo)，個人情緒對工作效率有很大的影響作用，尤其是消極的情緒會嚴(yán)重降低工作效率，反之，通過對員工的日常工作規(guī)范和工作效率與當(dāng)天員工狀態(tài)進(jìn)行比較可以反映出當(dāng)天員工的情緒狀況。

（三）質(zhì)量檢查

提升服務(wù)質(zhì)量是提升企業(yè)核心競爭力的重要手段，而對服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行檢查不僅可以發(fā)現(xiàn)服務(wù)漏洞，還可以分析出員工的情緒狀態(tài)。服務(wù)質(zhì)量是由客戶的服務(wù)感知質(zhì)量和預(yù)期服務(wù)質(zhì)量決定的，當(dāng)服務(wù)感知質(zhì)量高于預(yù)期服務(wù)質(zhì)量則定義為滿意度高，當(dāng)服務(wù)感知質(zhì)量低于預(yù)期服務(wù)質(zhì)量則定義為滿意度低。通過文本挖掘，利用語義分析、句式判斷等相關(guān)技術(shù)，緊密關(guān)聯(lián)客戶需求意愿和客服人員的理解及解決情況，基于兩者的差異對客服人員的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評估，可見質(zhì)量檢測也是分析員工情緒的一個指標(biāo)。

二、分析員工會話情緒（一）結(jié)合語義與音律

結(jié)合對話實際應(yīng)用場景來定義情感強度可保證其準(zhǔn)確性，情緒本是人類主觀的定義，而且不同業(yè)務(wù)場景的情緒也都相對不同，需結(jié)合收集的情緒詞典和實際的應(yīng)用場景來做適當(dāng)調(diào)整。對員工的話語進(jìn)行轉(zhuǎn)文本后定義各個詞性和敏感度、匹配各類詞語的色彩程度，是進(jìn)行建模分析和情緒打分的基礎(chǔ)。

除了語義分析還著重研究員工說話的音律變化，一般來說當(dāng)人發(fā)怒時講話的速率會變快、聲音會變大、音調(diào)會變高，所以語音中的情感特征信息是包含在語音的語頻、語速、語調(diào)以及語音能量的大小上的，并通過音律特征變化表現(xiàn)出來，故此可以通過分析情感語音信號的持續(xù)時間、發(fā)音速度、基音、振幅、頻譜、共振峰等的變化特點來發(fā)現(xiàn)能夠表證語音情感信息的特征參數(shù)，具體做法主要是在提取若干個情感特征參數(shù)，在建立了情感語音數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上分別提取與非情感語句相對應(yīng)的特征參數(shù)再進(jìn)行對比分析以發(fā)現(xiàn)各個特征參數(shù)的變化特點。為了消除語音中詞匯對情感的影響，可以采用排除詞匯影響的基于相同詞匯的發(fā)音語句作為對照組并在此基礎(chǔ)上建立對照組數(shù)據(jù)庫。

圖1 會話分類流程

3.2分析會話情感正負(fù)向

研究語言情緒的分析和識別首先要清楚究竟什么是情緒？我們先來了解情緒一詞本身的含義，《現(xiàn)代漢語詞典》解釋情緒為人從事某種活動時產(chǎn)生的心理狀態(tài)”。情緒的分類涉及了多種知識和思想，一般使用日常語言標(biāo)簽來標(biāo)識和分類情感，如害怕、憤怒和高興等。

以下將情緒分為正負(fù)兩類情感詞性：