一、你好,这里是呼叫中心(论文文献综述)
蒋焮夷[1](2021)在《个性化语音客服系统设计与实现》文中进行了进一步梳理智能语音客服是如今机器学习和人工智能算法研究的重点,对于企业来说是节省人力回答高频重复性问题的必须,对于个人来说也希望有拟人化的智能客服快速地解决实际问题,而如今的客服系统还存在语义理解不足、多轮对话能力欠缺,语音对话不够拟人个性化等问题。本文设计了基于Rasa、React、Tacotron2、MelGAN等框架模型的个性化智能语音客服系统,解决了单轮对话回复不精准,多轮对话重要信息丢失,语音回复个性化能力弱等关键问题,完成点餐这个垂直领域的多轮对话基本服务逻辑,而且能使用特色人声完成个性化的语音服务,本文主要包含五个大模块,分别为前端交互模块、后端中转请求处理模块、Rasa NLU语义理解模块、对话管理模块和语音合成模块。1.前端交互模块使用React框架中最新的前端函数式组件技术React Hooks,在耦合度和扩展性上都能达到很好的效果,在用户呈现上达到流畅、简洁和易使用的要求,同时也使用Ts编程语言规范编写格式,实现了智能客服机器人的交互界面,完成了文本输入、语音输入和转换文字、文本输出显示、语音输出显示、音色输出选择等主要功能。2.后端中转请求模块采用了轻量级的Python异步协程包Aiohttp构建,负责接收前端的文本输入数据,并将数据信息与Rasa的NLU部分以及对话管理部分进行交互得到文本的回复输出,再与语音合成模块进行交互将文本的输出回复转换为语音波形的输出,最后将信息返回给前端模块。整体作为核心中转模块连接其他各个模块,在设计上足够轻巧和易于扩展。3.Rasa NLU模块负责单个句子的实体提取和意图识别,是语义理解的关键模块,采用了 Pipeline的构建方式将功能分层,包含了分词器、中文词向量转换、实体提取器、意图识别器等多个部分,利用机器学习方法训练了高准确度的实体提取器模型和意图识别模型,并配合同义词提取和正则化提取来优化实体提取,利用Spacy中文词向量模型优化了中文分词和中文的向量化。同时采用了时间前回溯策略增加了本轮对话的信息量,包含了前几轮对话的信息后大大提高了实体提取和意图识别的准确度,采用数据增强策略解决了训练语料不足的问题,采用动作选择策略实现了低置信度下的问题回滚,使问答更加流畅。4.对话管理模块是实现多轮对话的核心模块,本文搭建了 Action服务器用于对话的逻辑处理,与Rasa NLU模块紧密配合使用插槽管理对话上下文的关键信息,使用知识图谱管理基本的实体信息,并对中文数字提取为阿拉伯数字进行了专门优化,针对未知关键信息具备一定程度的推导能力,配合回复模板能生成拟人化的准确回复。5.语音合成模块包含语音合成模型Tacotron2、声码器模型MelGAN、格林算法和声码器模型WaveFlow,结合语音克隆技术对语音合成模型编码器部分进行了改造,解决了大量单人语音语料搜集的困难,以多人语音训练的语音模型为基础,只用较少单人语音数据通过迁移训练就得到了特殊音色的语音模型。本文自训练了声码器模型部分通过比较分析选择最优方案,最终方案同时满足了生成语音质量好和生成耗时低的要求。本人独立完成了该系统所有模块的设计和实现,数据集上使用了部分开源数据集,搜集了周星驰语音数据和自录音了本人音频数据作为语音数据,点餐文本对话数据也由本人直接模拟生成。系统整体达到了目标要求,并最终通过功能测试和性能测试验证了系统的核心功能以及交互的实时性和系统稳定性。
比利·雷,罗姣[2](2020)在《理查德·朱厄尔》文中提出(淡入)镜头对着两个联邦调查局探员。汤姆·肖和达恩·贝内特坐在一套乡郊公寓里的咖啡桌边缘。令人感觉不适的近摄——他们直勾勾地盯着镜头。肖:好的,理查德。我现在要把这部电话递给你……肖45岁,神色阴沉至极,他拨打了一个电话,朝镜头递过来。
徐思聪[3](2020)在《目的论指导下的电视同声传译模拟实践报告 ——以2019年“普京连线”同传为例》文中研究说明2019年是中俄建交70周年,半个多世纪以来,中俄关系走过了不平凡的历程,如今两国的互信已经达到了前所未有的高度,深入了解俄罗斯对两国关系的发展至关重要。“普京连线”节目是总统普京与民众进行直接交流的主要平台之一,也是各界了解俄罗斯内政外交的重要渠道之一。笔者选取了前58分10秒的内容作为模拟材料,主要涉及国民收入、医疗、垃圾处理等主题。本文以翻译目的论为指导,结合电视同声传译的特点,分别从目的原则、连贯原则和忠实原则的视角对笔者2019年“普京连线”节目模拟同声传译中的典型案例进行分析,主要运用了描述法、分析法等研究方法,探讨电视同传中会遇到的问题,并提出应对策略。研究成果将进一步充实和丰富电视同声传译领域的研究,并提供翻译方法论指导;所分析的语料皆可用于指导俄语口译学习及俄语翻译教学之中。本实践报告共分为五章。第一章为口译任务描述。第二章为同声传译模拟实践过程描述,包括译前准备介绍和同声传译模拟实践过程描述。第三章中介绍了目的论和电视同声传译的研究现状。第四章笔者结合目的论三原则分析了电视同传中可采用的翻译技巧。第五章中为此次模拟实践的总结与反思,以期丰富电视同声传译的研究语料和口译教学资料,为未来口译活动提供参考。通过研究笔者发现,常见的翻译技巧和方法都可为电视同传服务,某些具体情况适用于特定的翻译技巧。因此,译员应熟练掌握电视同传的这些特点,并在现场灵活应对。
盛磊[4](2020)在《G银行呼叫中心员工反生产行为成因分析及对策研究》文中提出没有满意的员工就没有满意的顾客,呼叫中心作为服务行业,服务对其重要性不言而喻。在国内外的诸多研究中,工作满意度(也叫员工满意度)作为反生产行为的前因变量已被广泛研究并证实,若员工对工作不满意,必然会导致反生产行为的发生,也就必然导致顾客的不满。随着我国服务业的发展,呼叫中心和我们的工作和生活越来越紧密,作为银行业的呼叫中心,除了具有传统呼叫中心的特点外更具有维护和提升银行对外“窗口”形象的功能。一旦呼叫中心出现服务事故,外界首先想到的就是某某银行的服务不佳,最终将对银行造成严重的声誉风险。因此,呼叫中心赖以生存的根本就是服务。G银行呼叫中心从成立以来一直重视服务,并在行业和客户中树立了良好的口碑,但随着近几年业务的高速发展,G银行呼叫中心将更多的注意力放在了指标的运营上而忽略了员工对工作的感受度,员工的工作满意度急剧下降从而导致反生产行为层出不穷。本次研究通过对历史文献的整理和对日常管理的总结了解到工作满意度是影响反生产行为的主要原因,然后通过问卷调查,找出员工不满意的因素并针对性地提出解决办法。本论文使用spss22.0对问卷结果进行了统计分析,再用层次分析法对各项不满意项赋予权重,最后结合问卷结果得出科学的重要性排序。结果表明,G银行呼叫中心员工反生产行为产生的原因主要是员工在工作条件和压力、自我实现、同事关系四方面的不满意因素导致。
郭君君[5](2020)在《社会工作介入呼叫中心一线员工职业倦怠问题研究 ——以S企业呼叫中心为例》文中研究指明在市场经济条件下,竞争环境的日益激烈和客户需求的不断改变,使得呼叫中心逐渐变成企业间相互竞争的工具。它作为连接客户最方便最直接的纽带,得到各个企业重视和使用。呼叫中心一线客服通过电话的方式来协调企业与客户的关系,为客户提供7x24小时服务,全天面对来自不同地区不同教育程度的客户。高强度的工作任务、过频繁的人际交流,使得客服工作变成一种高压职业。长期处于这种重压之下会逐渐造成一线客服倦怠感的产生,主要表现为情感淡漠、情绪低落、紧张焦虑、工作热情不足、效率低下等问题。如果无法有效缓解一线客服的工作压力、调整其负面情绪和对工作的认知,不但会对客服人员自身产生影响,也会影响到企业的品牌形象和绩效。本文以呼叫中心一线员工职业倦怠问题为研究对象进行实务研究。全文共分五个部分,绪论、正文的三章、结语、参考文献和附录。绪论涵盖了选题的研究背景和意义,同时也总结了前人对职业倦怠和呼叫中心一线员工的相关研究成果,给出了相关术语的概念解释,列举了本研究的理论基础、研究方法。第一章,首先介绍S企业呼叫中心的基本概况。随后通过问卷调查、访谈等方式了解呼叫中心一线员工职业倦怠的现状,经过数据整理和分析得出目前呼叫中心一线员工职业倦怠发生率较高,总体处于显着水平。借此进一步对一线员工职业倦怠的影响要素进行剖析,阐述职业倦怠发生的负面影响。第二章,通过小组工作的介入来缓解呼叫中心一线员工职业倦怠问题。首先在对S企业呼叫中心一线员工职业倦怠问题的调查与分析基础上,了解到呼叫中心一线员工产生倦怠的主要原因包括主客观两个方面,客观原因是企业的岗位晋升制度、工作性质等,主观因素是员工个人应对压力和处理负面情绪的能力较弱、对自身和工作的认知存在偏差、互助支持网络缺失、人际沟通技巧匮乏等。其次,综合考虑社会工作所能发挥的作用,从导致员工出现倦怠的主观因素为切入点进行介入开展小组活动。在小组活动实施过程中,依据认知行为理论、社会支持网络等理论,设定小组活动内容,将社会工作中的沟通、倾听等技巧运用到与服务对象的交流中,以期通过小组活动的开展改善其职业倦怠问题。最后对小组工作的介入效果进行评估。第三章,结论和反思。概述本研究所得结论,反思社会工作者介入呼叫中心一线员工职业倦怠问题的成功和不足之处,展望研究前景及今后应该关注的要点。最后从企业层面提出一些干预建议来缓解或解决呼叫中心一线员工的职业倦怠问题。
张彦楠[6](2020)在《基于深度学习的呼叫中心录音文本分类方法的研究》文中认为高校信息网络中心的呼叫中心的坐席人员在接听来电时同步创建工单,历史工单信息反映出,来电可被划分为一定数目的业务类型,且每个业务类型中包含高频咨询问题。因此可根据业务类型构建知识库对部分来电进行智能应答,以提高服务效率。录音分类成为构建智能应答呼叫中心的基础,大量的录音数据通常转化为文本处理,已有的录音数据均有与之关联的工单,工单可作为补充信息,提高录音文本分类的准确率。本文基于呼叫中心的录音文本及关联工单数据,对已有的深度学习分类方法进行改进,提出引入权重因子的呼叫中心录音文本分类算法,并基于该算法实现呼叫中心录音文本分类系统。首先,提出加权提取文本特征的呼叫中心录音文本分类算法。工单中的信息及录音文本的首句通常体现通话的主题,包含更多的关键词信息,因此向语句特征引入权重因子。录音文本和工单文本经ELMo模型训练得到词向量后一起输入卷积神经网络提取语句特征,通过上述权重因子加权后的语句特征拼接后,经过引入注意力机制的门控循环单元神经网络进行上下文语义特征提取,最后经输出层得到分类结果。其次,基于所提算法,设计并实现呼叫中心录音文本分类系统。该系统包括呼叫功能层、分类模型层和应用层。呼叫功能层基于FreeSWITCH电话软交换平台,实现通话控制、互动式语音应答、自动呼叫分配等功能,分类模型层对录音进行文本转化、数据预处理、训练分类模型及利用模型进行预测,应用层可获取用户对坐席、语音导航、分类模型超参数的配置,并提供可视化界面展示分类结果、模型评价指标和数据统计结果。实验结果表明,融合工单信息并加权提取文本特征的分类方法具有较好的表现效果,基于该算法实现的录音文本分类系统可实现呼叫中心的通话控制功能,并可利用通话录音训练分类模型和预测新生成录音的类别。
席晓维[7](2020)在《联络云公共服务的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着云技术与互联网技术的愈发成熟,传统的呼叫中心开始向以云计算为基础的联络云呼叫中心发展。联络云呼叫中心的后台模块非常复杂,为了便于企业实现后期项目的迅速扩展和减少维护的工作量,将联络云系统中的核心模块分成公共服务模块和非公共服务模块。公共服务模块指的是项目在不同的应用场景中需要适配不同业务需求的模块,从而使联络云系统每次适配不同的项目只需要修改公共服务模块的内容从而完成项目的对接,减少系统核心模块修改的工作量,从而提高联络云系统的可维护性、扩展性和健壮性等性能。本文主要是对联络云系统的公共服务模块进行研发,包括消息网关模块、文件服务器模块和系统中使用的一些中间件,如缓存服务和消息队列等,提高公共服务模块的可扩展性和健壮性,并且针对联络云系统中网关模块由于高并发问题产生的负载从而设计出网关集群的横向扩展架构。本文主要是对联络云系统的公共服务模块进行相关的设计与实现。首先对联络云系统中网关服务模块的横向扩展架构方案进行设计与实现,同时对系统中使用的中间件服务进行差异性屏蔽提供统一对外的接口,包括缓存服务和消息队列等;然后在联络云系统中新增设计和实现了消息网关服务模块,该模块主要负责对接联络云系统中的第三方服务,根据当前的业务场景,消息网关模块中集成了智能算法来提高系统的服务质量。消息网关模块主要包括智能机器人和外呼量预测等几个方面,其中智能机器人主要是对不同企业的第三方机器人接口做差异性屏蔽,提供统一对外标准化机器人接口服务。外呼量预测模块主要是包括针对联络云系统的外呼模块对坐席每次外呼时的外呼量做预测,根据预测量训练引擎得到每次呼叫时最合适的外呼量等。最后针对联络云系统对联络云系统中使用的私有云文件服务器的高可用性架构给出设计方案,同时对在联络云系统中的私有云与公有云的文件服务器模块进行差异性的屏蔽,其中公有云文件服务器主要是包括阿里云提供的对象存储OSS,同时提供文件服务器统一的SDK和JS-API标准化接口。在本文的系统测试章节,主要对本文设计的联络云系统中公共服务模块进行功能性测试和性能测试,其中功能性测试的结果显示均正常验证了公共模块的可用性;性能测试主要是从负载均衡和高可用性两个方面进行相关的测试,测试结果显示均正常且满足设计的需求。本文最后对在联络云公共服务的设计与实现的过程中遇到的相关问题进行总结,并且对下一步的研究工作做一个展望与计划。
贺佳贝[8](2020)在《上海市纳税咨询服务外包研究》文中研究说明党的十九大之后,我国进入全面深化改革的阶段,对于政府部门,由服务型政府的理念进一步转化为简政放权,政府力求通过减税降费改革,为民众真正减轻税收负担。就税务部门而言,由于税制改革变化快,改革内容复杂,改革涉及面广,面临税法宣传难度大,纳税服务需求多样化等问题。在如何提高广大民众的纳税意识,拓宽纳税途径,提升纳税技能的过程中,纳税咨询服务扮演着越来越重要的角色,而怎样整合资源,更有效的开展纳税咨询服务,为纳税人提供更好的纳税指导,成为税制改革配套措施中值得思考的环节。本论文主要探讨上海市纳税咨询服务外包的相关问题。笔者认为,目前纳税咨询服务外包主要存在四个方面问题,分别体现在外包的内容界定不清晰、资源配置不够优化、配套制度不完善以及效果不够乐观等。而造成上述问题的主要原因是外包动力欠缺、外包程序复杂以及外包预期未知。目前,上海市的纳税咨询服务外包并没有走上专业化的道路,这对基层税务部门尝试整合社会资源、提升行政效率造成了困惑和阻碍。国家税务总局提出要加强与社会税务中介合作,推进税务部门服务社会化进程。基于此,本论文提出税务部门应当积极解决当前纳税咨询服务外包中存在的问题,优化外包途径,搭建科学的运营模式,进一步优化纳税咨询,为纳税人提供专业高效的“六能”型综合办税服务。本文按照背景及意义——理论基础——现状分析——问题及原因探究——经验借鉴——政策建议的思路,对上海市纳税咨询服务外包的基本情况进行阐述,从案例当中寻找共性问题,并进行原因分析,有针对性的提出服务外包优化的对策建议,共六章。第一章绪论,结合国内外研究现状,介绍本文选题的背景及意义,介绍研究的思路和运用的主要研究方法,提出本文的创新之处和不足的地方。第二章,笔者从相关概念入手,提出了纳税咨询服务外包的内涵,并引入与本文研究相关的无缝隙政府理论、公共治理理论和委托代理理论。第三章主要研究上海市纳税咨询服务的现状,以基本情况观察、典型案例分析的基础,对上海市纳税咨询服务外包在动力来源、内容界定以及监督控制三方面的相识状况进行了具体描述。在案例分析过程中,笔者通过了解上海市C区税务机关纳税咨询服务外包实际过程中的种种现象,通过对其纳税咨询服务外包的动因、外包的环境与模式的分析,结合深度访谈和问卷调查的结果,总结出税收政策变化快、外包人员学习能力有限,工作量较大、外聘人员流动性大,以及工资福利不受控、外聘人员考核有难度等外包实践瓶颈,并试图管中窥豹,为探究全市纳税咨询服务外包的共性问题提供参考。第四章主要阐述目前上海市纳税咨询服务外包的主要问题体现在服务外包内容不够清晰明确、外包要素资源配置不够优化、监管控制配套制度较为缺乏和服务外包效果预期不够乐观四个方面,并从服务外包的动力不足、程序复杂和预期未知入手,分析造成上述问题的原因。第五章通过对资料的收集和归取,借鉴具有代表性的美国311热线和江苏12366热线的外包经验,提出外包服务理念向整体性综合性转变、外包运营模式向合作式开放式转变、外包服务方式向个性化多元化转变的启示和借鉴。第六章,对本论文的相关对策及建议。主要提出全面精准、引入外包新理念,要素化配置、优化外包资源,加强监管、完善配套制度以及多管齐下、提升外包效果四个方面的措施,寻求新型的纳税咨询服务外包模式。同时,阐述并回答了怎样对纳税咨询服务外包内容进行分类分级,如何评价纳税咨询服务外包的效果,怎样通过服务外包提供个性化纳税咨询服务,如何对纳税咨询外包进行有效监管等问题,希望通过上述对策,为纳税咨询服务外包打开新格局,为推进税制改革发挥新作用。本论文的创新之处,一是就研究视角而言,本文主要研究的是上海市纳税咨询服务的外包问题,目前已有的上海市纳税咨询服务研究主要方向,是通过提升纳税人满意度从而达到纳税咨询服务服务质效的提升,本文选取的外包路径和与其目的相同,角度不同;二是就研究数据而言,本文的资料主要来自税务系统内部数据和高关联人员访谈和问卷信息。通过对内部数据的分析,更加准确直接的发现问题、明确原因,从而寻找对策,同时本文的访谈和问卷对象均为具有代表性的的受众,获取的信息更具有可信度;此外,论文是对减税降费重大改革中,纳税服务优化转型、纳税咨询服务全面升级的先行探讨,具有较强的时代背景和现实意义。
王帅[9](2019)在《呼叫中心即时消息子系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理自诞生以来,呼叫中心技术凭借其高效、统一、灵活和可扩展等优势,极大的提升了企业客服的工作效率和服务质量。传统的呼叫中心是基于电话网建立的,随着即时消息应用的迅猛发展和其在各生活领域的不断渗透,出现了基于私有通信协议的商业级呼叫中心系统,然而基于各即时消息公共平台的独立模块化的呼叫系统依然比较少见,现有的资料和系统也多是针对私有的业务功能。论文从需求出发,针对即时消息的特性,在研究和分析了现有呼叫中心和即时通信系统的技术架构的基础上,论文提出了一套高可用、易扩展的模块化的即时消息子系统的系统架构,并设计了各模块的功能划分和交互规则。即时消息子系统由即时消息统一网关、即时消息交换机、排队机、媒体服务器、自动应答服务和界面终端组成,使用统一网关隔离各即时消息平台和系统内部消息的不一致,排队机对会话进行统一路由排队,媒体服务器负责存储媒体资源,在即时消息交换机的统一分发和控制下,经由各模块协作完成会话及业务服务。论文还提出了动态负载均衡的消息队列提高对即时消息的处理效率。本文以CRM系统为应用背景,以Node.js、WebSocket及Socket.io和Javascript为关键开发技术实现了上述模块,使用“Redis+Mysql”缓存组合和对象储存进行数据持久化,经过需求分析、设计、开发、测试等多个环节验证了即时消息子系统模块化架构设计的正确性和可用性。
吴文强[10](2019)在《面向场景化的语音用户界面设计研究 ——以语音健康助手为例》文中提出作为一个新生的领域,语音用户交互界面(Voice user interface)对于用户体验设计提出了更多语言学、情感塑造、逻辑搭建等方面的新要求。用户界面存在服务效率低、个性化不足等体验痛点,目前使用最广泛的语音产品形态——手机语音助手,产品宣发可以提供多种日常服务,但更多用户在初次体验后并不会把原来的任务交给它。目前能感知的产品缺陷有语音识别效率低,语音对话不能理解上下文意思,对用户个人信息了解有限从而不能提供更加个性化的服务。因此,本文以提供更加个性化的场景语音用户界面为重点,进行场景化设计理论研究和方法研究,梳理语音交互产品的技术特点并挖掘其应用价值,通过对主流语音产品的可用性测试,研究目前语音产品普及度不高的原因,并提出使用场景化设计方式,提高语音产品知识水平,为特定使用场景——健康护理产品提出新的设计思路,主要研究内容包括:对语音用户界面行业现状进行调研分析;对语音识别技术、语音情感,以及语音交互使用条件进行相关论述和阐释;对使用语音交互界面的虚拟健康助手进行详细阐述,给出详细设计与实现方案。
二、你好,这里是呼叫中心(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、你好,这里是呼叫中心(论文提纲范文)
(1)个性化语音客服系统设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 发展历史和国内外研究及现状 |
1.3 论文研究的内容 |
1.4 论文组织结构和内容 |
第二章 关键技术与相关理论介绍 |
2.1 Rasa对话系统构建相关技术 |
2.1.1 Rasa框架整体概览 |
2.1.2 Rasa NLU Pipeline |
2.1.3 Rasa Policy |
2.1.4 Rasa Action |
2.1.5 Rasa X |
2.2 个性化语音生成系统相关技术 |
2.2.1 端到端语音合成Tacotron2 |
2.2.2 语音声码器Vocoder |
2.2.3 语音克隆编码技术 |
2.3 前端和服务端技术 |
2.3.1 前端React框架 |
2.3.2 TS语言 |
2.3.3 Ant Design组件库 |
2.3.4 Aiohttp后端库 |
2.4 本章小结 |
第三章 系统的设计 |
3.1 设计需求分析 |
3.1.1 用户需求分析 |
3.1.2 界面需求分析 |
3.1.3 系统需求分析 |
3.2 系统总体设计 |
3.2.1 系统目标 |
3.2.2 智能客服机器人总体架构 |
3.2.3 智能客服机器人系统流程 |
3.3 模型选型 |
3.3.1 Rasa NLU Pipeline构建 |
3.3.2 声码器模型选型 |
3.3.3 数据集说明 |
3.4 系统各个模块设计 |
3.4.1 前端交互界面设计 |
3.4.2 后台中转请求处理模块的设计 |
3.4.3 Rasa NLU模块设计 |
3.4.4 对话管理模块设计 |
3.4.5 语音生成模块设计 |
3.5 本章小结 |
第四章 智能点餐客服系统的实现 |
4.1 Rasa NLU模块的实现 |
4.1.1 实体和意图设置 |
4.1.2 训练语料产生和配置 |
4.1.3 模型训练和指标评估 |
4.1.4 Rasa NLU后端业务服务 |
4.2 对话管理模块的实现 |
4.2.1 Action服务器实现 |
4.2.2 知识图谱构建 |
4.2.3 策略管理构建 |
4.3 语音合成模块实现 |
4.3.1 中文语音合成器实现 |
4.3.2 声码器模块实现 |
4.3.3 语音合成后端业务服务 |
4.4 前端展示模块实现 |
4.5 后端中转请求处理模块实现 |
4.6 本章小结 |
第五章 实验结果展示和系统测试 |
5.1 功能测试 |
5.1.1 界面呈现测试 |
5.1.2 文本多轮对话功能测试 |
5.1.3 语音合成功能测试 |
5.2 性能测试 |
5.3 本章小结 |
第六章 总结和展望 |
6.1 论文总结 |
6.2 工作展望 |
致谢 |
参考文献 |
(3)目的论指导下的电视同声传译模拟实践报告 ——以2019年“普京连线”同传为例(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
Автореферат |
第1章 口译任务描述 |
1.1 口译任务 |
1.2 口译任务的特点 |
第2章 同声传译模拟实践过程描述 |
2.1 译前准备 |
2.2 翻译过程描述 |
2.3 译后总结 |
第3章 翻译目的论和电视同声传译研究综述 |
3.1 翻译目的论概述 |
3.1.1 翻译目的论的提出与发展 |
3.1.2 赖斯的文本类型分类 |
3.1.3 翻译目的论的三原则 |
3.2 电视同声传译相关研究 |
3.2.1 电视同声传译研究综述 |
3.2.2 电视同声传译的特点 |
第4章 案例分析 |
4.1 目的原则指导下的翻译策略选择 |
4.1.1 合理预测以达到翻译目的 |
4.1.2 概括归纳以达到翻译目的 |
4.2 连贯原则指导下的翻译策略选择 |
4.2.1 减译以达到语内连贯 |
4.2.2 增译以达到语内连贯 |
4.2.3 转译以达到语内连贯 |
4.3 忠实原则指导下的翻译策略选择 |
4.3.1 音画结合以达到语际连贯 |
4.3.2 顺译以达到语际连贯 |
4.3.3 拆分句子以达到语际连贯 |
第5章 口译实践总结与反思 |
参考文献 |
附录 平行文本 |
附件 |
(4)G银行呼叫中心员工反生产行为成因分析及对策研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究的背景 |
1.2 研究的目的与意义 |
1.3 研究的框架及内容 |
1.3.1 研究框架 |
1.3.2 研究内容 |
1.4 研究的方法 |
1.4.1 文献研究法 |
1.4.2 问卷调查法 |
1.4.3 统计分析法 |
第二章 文献综述 |
2.1 反生产行为的概念 |
2.2 反生产行为的维度结构 |
2.3 反生产行为的影响因素 |
2.4 相关理论依托 |
2.4.1 工作满意度与反生行为的关系 |
2.4.2 工作满意度的理论基础 |
2.4.3 工作满意度的维度 |
2.4.4 工作满意度的测量 |
第三章 G银行呼叫中心的基本情况 |
3.1 G银行呼叫中心的简介 |
3.1.1 业务及发展简介 |
3.1.2 组织结构简介 |
3.1.3 部门及其职责简介 |
3.2 G银行呼叫中心的类型 |
3.3 G银行呼叫中心的KPI设置 |
第四章 G银行呼叫中心反生产行为的现状 |
4.1 反生产行为现状描述 |
4.2 常见的反生产行为介绍 |
4.2.1 利用报表数据的局限性 |
4.2.2 利用内部监管的不足 |
4.2.3 利用绩效考核规则的漏洞 |
4.2.4 其他反生产行为 |
4.3 反生产行为造成的外部影响 |
4.4 反生产行为造成的内部影响 |
第五章 G银行呼叫中心员工满意度调查 |
5.1 问卷的设计过程 |
5.1.1 问卷的设计依据 |
5.1.2 问卷的发放和回收 |
5.1.3 问卷的样本情况 |
5.2 问卷的分析过程 |
5.2.1 信度分析 |
5.2.2 效度分析 |
5.2.3 描述性分析 |
5.3 问卷的解读过程 |
第六章 消除反生产行为的对策 |
6.1 降低工作压力 |
6.2 改善工作条件 |
6.3 提升并成就员工 |
6.4 改善同事关系 |
第七章 结论与展望 |
7.1 结论 |
7.2 研究的不足与展望 |
7.2.1 研究的不足 |
7.2.2 研究的展望 |
致谢 |
参考文献 |
附录 |
(5)社会工作介入呼叫中心一线员工职业倦怠问题研究 ——以S企业呼叫中心为例(论文提纲范文)
中文摘要 |
abstract |
绪论 |
一、研究背景与意义 |
(一)研究背景 |
(二)研究意义 |
二、文献综述 |
(一)职业倦怠的相关研究 |
(二)呼叫中心一线员工的相关研究 |
(三)社会工作介入职业倦怠的研究 |
(四)研究述评 |
三、概念界定与理论基础 |
(一)概念界定 |
(二)理论基础 |
四、研究设计 |
(一)研究思路 |
(二)研究方法 |
第一章 S企业呼叫中心一线员工职业倦怠现状分析 |
第一节 S企业呼叫中心基本概况 |
第二节 S企业呼叫中心一线员工职业倦怠的调查分析 |
一、样本基本情况 |
二、S企业呼叫中心一线员工职业倦怠结果分析 |
第三节 S企业呼叫中心一线员工职业倦怠的表现 |
一、工作消极应对 |
二、情感淡漠 |
三、离职率高 |
第四节 S企业呼叫中心一线员工职业倦怠的成因分析 |
一、个体因素 |
二、工作因素 |
三、客户因素 |
四、环境因素 |
第五节 S企业呼叫中心一线员工职业倦怠的影响 |
一、影响身心健康 |
二、降低服务质量 |
三、降低工作效率 |
四、影响组织稳定性 |
第二章 S企业呼叫中心一线员工职业倦怠问题的小组工作介入 |
第一节 可行性分析 |
第二节 小组工作的介入 |
一、小组背景 |
二、组员需求 |
三、小组计划 |
第三节 小组工作评估 |
一、小组过程评估 |
二、小组效果评估 |
第三章 结论与反思 |
第一节 研究结论 |
第二节 研究不足与展望 |
结语 |
参考文献 |
附录一:呼叫中心一线员工职业倦怠及其影响因素调查问卷 |
附录二:针对S企业呼叫中心一线员工的访谈提纲 |
附录三:小组成员满意度调查 |
附录四:小组成员自评问卷 |
致谢 |
(6)基于深度学习的呼叫中心录音文本分类方法的研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 课题背景 |
1.2 课题研究内容 |
1.2.1 研究内容 |
1.2.2 课题创新点 |
1.3 论文组织与结构 |
第二章 研究现状及技术介绍 |
2.1 研究现状 |
2.2 相关技术 |
2.2.1 文本预处理 |
2.2.2 文本表示 |
2.2.3 深度学习文本分类技术 |
2.3 本章小结 |
第三章 基于深度学习的呼叫中心录音文本分类方法的研究 |
3.1 问题描述 |
3.2 模型定义 |
3.3 算法描述 |
3.3.1 模型构建 |
3.3.2 算法工作流程 |
3.4 实验与结果分析 |
3.4.1 数据采集与预处理 |
3.4.2 超参数设置 |
3.4.3 评价指标与对比模型 |
3.4.4 结果分析 |
3.5 本章小结 |
第四章 呼叫中心录音文本分类系统概要设计 |
4.1 系统需求分析 |
4.2 系统整体架构设计 |
4.3 模块间接口设计 |
4.3.1 呼叫功能层接口设计 |
4.3.2 分类模型层模块间接口设计 |
4.3.3 应用层模块间接口设计 |
4.4 本章小结 |
第五章 呼叫中心录音文本分类系统详细设计与实现 |
5.1 呼叫功能层设计 |
5.1.1 FreeSWITCH配置模块 |
5.1.2 Event Socket模块 |
5.2 分类模型层设计 |
5.2.1 数据处理模块 |
5.2.2 文本表示模块 |
5.2.3 分类器模块 |
5.3 应用层设计 |
5.3.1 配置模块 |
5.3.2 文本分类模块 |
5.3.3 数据统计模块 |
5.4 本章小结 |
第六章 测试结果及分析 |
6.1 测试环境介绍 |
6.2 测试用例设计 |
6.3 测试结果及分析 |
6.4 本章小结 |
第七章 总结与展望 |
7.1 论文总结 |
7.2 未来展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 |
(7)联络云公共服务的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
符号对照表 |
缩略语对照表 |
第一章 绪论 |
1.1 本文研究背景及选题意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 选题意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 联络云呼叫中心系统研究现状 |
1.2.2 网关集群化部署研究现状 |
1.2.3 文件服务器研究现状 |
1.2.4 消息网关研究现状 |
1.3 本文研究内容 |
1.4 论文组织结构 |
第二章 论文相关技术介绍 |
2.1 Redis概述 |
2.2 消息队列RabbitMQ概述 |
2.3 对象存储 |
2.3.1 对象存储架构 |
2.3.2 OSS |
2.4 本章小结 |
第三章 联络云公共服务需求分析 |
3.1 功能性需求分析 |
3.1.1 中间件服务功能性需求分析 |
3.1.2 消息网关功能性需求分析 |
3.1.3 文件服务器模块功能性需求分析 |
3.2 非功能性需求分析 |
3.2.1 联络云系统网关集群横向扩展需求分析 |
3.2.2 联络云系统公共服务模块非功能性需求分析 |
3.3 本章小结 |
第四章 联络云网关的横向扩展架构设计与实现 |
4.1 联络云系统架构简介 |
4.2 联络云网关横向扩展架构 |
4.2.1 Redis发布订阅机制与Redis集群横向扩展架构设计 |
4.2.2 客户端和网关模块横向扩展架构设计 |
4.2.3 联络云网关横向扩展架构方案 |
4.3 中间件标准化接口的设计与实现 |
4.3.1 缓存服务标准化接口设计与实现 |
4.3.2 消息队列标准化接口设计与实现 |
4.4 本章小结 |
第五章 消息网关的详细设计与实现 |
5.1 消息网关架构设计 |
5.2 消息网关智能机器人模块的设计与实现 |
5.2.1 消息网关智能机器人消息格式的设计 |
5.2.2 消息网关智能机器人差异性的屏蔽 |
5.3 外呼量预测模块的设计与实现 |
5.3.1 外呼任务执行模块 |
5.3.2 用户呼叫的设计与实现 |
5.3.3 外呼量预测模型的构建与优化 |
5.4 本章小结 |
第六章 文件服务器设计与实现 |
6.1 私有云文件服务器架构方案 |
6.1.1 私有云文件服务器高可用架构设计 |
6.2 文件服务器标准化接口实现 |
6.2.1 文件服务器SDK标准化接口实现 |
6.2.2 文件服务器JS-API标准化接口实现 |
6.3 本章小结 |
第七章 系统测试 |
7.1 测试环境 |
7.2 系统功能测试 |
7.3 系统性能测试 |
7.3.1 负载均衡测试 |
7.3.2 集群高可用性测试 |
7.4 本章小结 |
第八章 总结与展望 |
8.1 本文项目工作总结 |
8.2 项目未来展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简介 |
(8)上海市纳税咨询服务外包研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
第一节 研究背景及意义 |
一、研究背景 |
二、研究意义 |
第二节 文献综述 |
一、国外研究情况 |
二、国内研究情况 |
三、总体评价 |
第三节 研究思路和方法 |
一、研究思路 |
二、研究方法 |
第四节 创新和不足之处 |
一、创新之处 |
二、不足之处 |
第二章 纳税咨询服务外包的内涵和理论基础 |
第一节 纳税咨询服务的内涵 |
一、纳税咨询服务的目的 |
二、纳税咨询服务的内容 |
三、纳税咨询服务的主体 |
第二节 公共服务外包的相关概念 |
一、公共服务的定义 |
二、公共服务外包的界定及类型 |
三、涉税领域的公共服务外包 |
第三节 纳税咨询服务外包的理论基础 |
一、无缝隙政府理论 |
二、公共治理理论 |
三、委托代理理论 |
第三章 上海市纳税咨询服务外包的现状分析 |
第一节 上海市纳税咨询服务外包的基本情况 |
一、上海市纳税咨询服务外包的动力来源 |
二、上海市纳税咨询服务外包的区域分布与人员情况 |
三、目前纳税咨询服务外包的成效 |
第二节 上海市纳税咨询服务外包的案例研究:以C区为例 |
一、C区纳税咨询服务外包的动因 |
二、C区纳税咨询服务外包的环境与模式 |
三、C区纳税咨询服务外包遭遇的的瓶颈 |
第四章 上海市纳税咨询服务外包存在的问题及原因 |
第一节 上海市纳税咨询服务外包中存在的问题 |
一、外包内容界定不够清晰明确 |
二、外包要素资源配置不够优化 |
三、监管控制配套制度不够到位 |
四、服务外包效果预期不够乐观 |
第二节 上海市纳税咨询服务外包问题产生的原因 |
一、外包动力不足 |
二、外包过程复杂 |
三、外包预期未知 |
第五章 政府咨询服务外包的国内外经验及启示 |
第一节 政府咨询服务外包的国内外经验总结 |
一、美国311热线发展历程及成效 |
二、江苏省纳税服务热线外包情况及成效 |
第二节 国内外经验对上海市纳税咨询服务外包的启示 |
一、外包服务理念向整体性综合性转变 |
二、外包运营模式向合作式开放式转变 |
三、外包服务方式向个性化多元化转变 |
第六章 上海市纳税咨询服务外包的对策建议 |
第一节 全面精准,引入外包新理念 |
一、明确新的分级化外包内容 |
二、构建全面大容量的基础数据库 |
三、树立新的整体化外包理念 |
第二节 要素化配置,优化外包资源 |
一、启动人才培养机制 |
二、打造高端知识应用平台 |
三、制定新的进阶化外包评价体系 |
第三节 完善制度,加强监管控制 |
一、完善第三方准入制度 |
二、实施全过程动态监管 |
三、建立外包合作长效机制 |
第四节 多管齐下,提升外包效果 |
一、组建国际化咨询团队,定制个性化服务 |
二、加强AI运用,增强智能语音辅助作用 |
三、发挥政府职能,实现信息共享互联 |
参考文献 |
附录A 问卷调查 |
附录B 访谈记录 |
致谢 |
个人简历及在学期间发表的研究成果 |
(9)呼叫中心即时消息子系统的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 课题背景及课题意义 |
1.1.1 即时消息 |
1.1.2 呼叫中心历史及现状 |
1.1.3 课题意义 |
1.2 研究内容 |
1.3 论文结构 |
1.4 本章小结 |
第二章 相关技术介绍 |
2.1 NodeJs |
2.1.1 JavaScript运行环境Node.js |
2.1.2 服务端开发框架Express |
2.2 WebSocket及Socket.io通信协议 |
2.2.1 WebSocket通信协议 |
2.2.2 Socket.io通信库 |
2.3 Redis缓存 |
2.3.1 Redis内存数据库 |
2.3.2 Redis作为MySql缓存层 |
2.4 本章小结 |
第三章 IM子系统的需求分析 |
3.1 需求综述 |
3.2 IM子系统的功能性需求分析 |
3.2.1 系统角色分析 |
3.2.2 面向结构需求分析 |
3.3 IM子系统的非功能性需求分析 |
3.4 本章小结 |
第四章 IM子系统关键问题的研究分析 |
4.1 IM子系统体系架构设计面临的问题分析 |
4.1.1 现有呼叫中心架构分析 |
4.1.2 常见即时通信系统架构分析 |
4.1.3 问题分析 |
4.2 IM子系统中消息队列的研究与设计 |
4.2.1 消息队列模型概述 |
4.2.2 动态负载均衡消息队列模型的研究与设计 |
4.2.3 动态负载均衡算法的设计 |
4.3 本章小结 |
第五章 IM子系统的概要设计 |
5.1 IM子系统的架构设计 |
5.2 IM子系统服务端模块的概要设计 |
5.2.1 即时消息交换机MM-PBX |
5.2.2 排队机Qu |
5.2.3 媒体资源服务器MMS |
5.2.4 即时消息网关IMGW |
5.2.5 自动应答服务Robot |
5.3 主要标识设计 |
5.4 数据库设计 |
5.5 系统特性 |
5.6 本章小结 |
第六章 IM子系统的详细设计与实现 |
6.1 即时消息交换机MM-PBX模块 |
6.1.1 模块设计 |
6.1.2 MM-PBX与坐席终端/网关/机器人/排队机 |
6.1.3 功能模块实现 |
6.2 排队机Qu模块 |
6.2.1 模块设计 |
6.2.2 排队策略 |
6.2.3 Qu与MM-PBX/CTI |
6.2.4 功能模块实现 |
6.3 媒体资源服务器MMS模块 |
6.3.1 模块设计 |
6.3.2 MMS与终端/网关 |
6.3.3 功能模块实现 |
6.4. 即时消息网关IMGW模块 |
6.4.1 模块设计 |
6.4.2 IMGW与即时消息平台/终端/MMS/MM-PBX |
6.4.3 功能模块实现 |
6.5 自动应答Robot模块 |
6.5.1 模块设计 |
6.5.2 Robot与MM-PBX/终端 |
6.5.3 功能模块实现 |
6.6 界面终端模块 |
6.6.1 客户Web界面设计 |
6.6.2 人工坐席工作台界面设计 |
6.6.3 客户Web界面实现 |
6.6.4 人工坐席工作台实现 |
6.7 本章小结 |
第七章 系统测试 |
7.1 测试环境 |
7.2 功能测试 |
7.2.1 测试用例表 |
7.2.2 典型测试 |
7.2.3 测试结果分析 |
7.3 本章小结 |
第八章 结语 |
8.1 论文工作总结 |
8.2 未来工作展望 |
参考文献 |
附录 |
致谢 |
作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
(10)面向场景化的语音用户界面设计研究 ——以语音健康助手为例(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.1.1 用户界面的发展 |
1.1.2 场景化设计的应用 |
1.1.3 语音交互的发展 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 国内外语音用户界面研究现状 |
1.2.2 国内外面向场景化设计研究现状 |
1.3 研究目的和研究意义 |
1.3.1 研究目的 |
1.3.2 研究意义 |
1.4 研究方法与研究思路 |
1.4.1 课题的研究方法 |
1.4.2 课题研究内容和研究框架 |
第2章 面向场景化的语音用户界面理论研究 |
2.1 场景化及用户界面概述 |
2.1.1 用户界面概念及设计原则 |
2.1.2 用户界面发展趋势 |
2.1.3 场景化设计概念及设计框架 |
2.1.4 场景化在用户界面设计中的特点及价值分析 |
2.2 语音交互概述 |
2.2.1 语音交互相关技术 |
2.2.2 语音交互的特点 |
2.2.3 语音交互框架 |
2.3 场景化在语音用户界面设计中的价值分析 |
2.3.1 语音用户界面的应用场景特征 |
2.3.2 语音用户界面在场景中的设计点 |
2.3.3 场景化在语音用户界面设计中的特点及价值分析 |
2.3.4 场景化语音用户界面设计的挑战 |
第3章 语音用户界面应用研究 |
3.1 语音产品用户需求调研 |
3.1.1 用户行为日记 |
3.1.2 需求类型分析 |
3.1.3 需求未满足状态分析 |
3.2 语音产品可用性测试 |
3.2.1 测试方法 |
3.2.2 测试过程 |
3.2.3 结果分析 |
3.3 语音用户界面体验研究 |
3.3.1 用户模型理论研究 |
3.3.2 听觉形象体验研究 |
3.3.3 场景式语音交互体验研究 |
第4章 面向场景化的语音用户界面设计研究 |
4.1 面向场景化的语音用户界面设计原则 |
4.1.1 语音交互原则 |
4.1.2 视觉设计原则 |
4.1.3 错误反馈原则 |
4.2 面向场景化的语音用户界面设计方法 |
4.2.1 应用场景内的需求收集 |
4.2.2 创建角色形象 |
4.2.3 设计场景对话流程 |
4.2.4 对话内容编写 |
4.3 可用性测试方法 |
4.3.1 将测试目的引入应用场景 |
4.3.2 原型测试方法 |
4.3.3 效果评估指标 |
第5章 特定场景的语音用户界面设计案例——虚拟健康助手 |
5.1 项目前期调研 |
5.1.1 市场价值规模 |
5.1.2 用户需求分析 |
5.1.3 建立故事场景 |
5.2 虚拟健康助手功能与架构设计 |
5.2.1 功能定位 |
5.2.2 绘制对话流程 |
5.2.3 建立对话脚本 |
5.2.4 连接护理路径 |
5.3 可用性测试分析及效果评估 |
5.3.1 评估方案 |
5.3.2 用户测试 |
5.3.3 满意度问卷 |
第6章 结论与展望 |
6.1 预期研究成果 |
6.2 创新点 |
6.2.1 新场景应用 |
6.2.2 新交互范式 |
6.3 不足点 |
参考文献 |
致谢 |
攻读学位期间学术研究与实践 |
附录1 |
附录2 |
附录3 |
四、你好,这里是呼叫中心(论文参考文献)
- [1]个性化语音客服系统设计与实现[D]. 蒋焮夷. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]理查德·朱厄尔[J]. 比利·雷,罗姣. 世界电影, 2020(06)
- [3]目的论指导下的电视同声传译模拟实践报告 ——以2019年“普京连线”同传为例[D]. 徐思聪. 北京第二外国语学院, 2020(08)
- [4]G银行呼叫中心员工反生产行为成因分析及对策研究[D]. 盛磊. 电子科技大学, 2020(01)
- [5]社会工作介入呼叫中心一线员工职业倦怠问题研究 ——以S企业呼叫中心为例[D]. 郭君君. 内蒙古师范大学, 2020(08)
- [6]基于深度学习的呼叫中心录音文本分类方法的研究[D]. 张彦楠. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]联络云公共服务的设计与实现[D]. 席晓维. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]上海市纳税咨询服务外包研究[D]. 贺佳贝. 上海财经大学, 2020(07)
- [9]呼叫中心即时消息子系统的设计与实现[D]. 王帅. 北京邮电大学, 2019(08)
- [10]面向场景化的语音用户界面设计研究 ——以语音健康助手为例[D]. 吴文强. 华东理工大学, 2019(01)