基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置制造方法

基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置制造方法基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置制造方法本發(fā)明公開了一種基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置，其中的方法包括：獲取識別文本；利用已成功建立的業(yè)務模型對所述識別文本進行業(yè)務分類識別；其中，所述業(yè)務模型的建立過程包括：針對一行業(yè)，匯集該行業(yè)的業(yè)務目標；確定各業(yè)務目標分別對應的關聯(lián)關鍵詞；利用所述關聯(lián)關鍵詞為各業(yè)務目標分別設置識別規(guī)則，以建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型；利用多個識別訓練文本對所述各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型進行訓練，以完善各業(yè)務目標的識別規(guī)則，從而成功建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型。本發(fā)明提供的技術方案能夠自動實現(xiàn)業(yè)務分類?！緦＠f明】基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置【技術領域】[0001]本發(fā)明涉及業(yè)務分類管理技術，特別是涉及一種基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置?！颈尘凹夹g】[0002]在語音分析【技術領域】中，對通話進行業(yè)務分類是非常重要的。[0003]通常情況下，在呼叫中心的管理系統(tǒng)所記錄的隨錄信息中，往往含有對通話進行業(yè)務分類的類別描述，利用隨錄信息中的類別描述可以對通話業(yè)務進行分類。然而，現(xiàn)有的隨錄?目息存在以下問題:[0004]1、隨錄信息不完整；即并不是所有的隨錄信息中都包含有對通話進行業(yè)務分類的類別描述，有些呼叫中心的管理系統(tǒng)甚至完全沒有隨錄信息。[0005]2、隨錄信息不嚴謹；即對通話類別的描述往往是由坐席手工操作記錄下來的，存在敷衍應付以及主觀出錯等情況。[0006]3、對于自定義類別(如專項調查中的類別)的業(yè)務通常無法在系統(tǒng)中事先記錄。[0007]隨錄信息存在的上述問題會導致業(yè)務分類不能準確并順利的進行，甚至無法進行業(yè)務分類，這對呼叫中心的管理系統(tǒng)來說是非常不利的。[0008]有鑒于現(xiàn)有的業(yè)務分類存在的問題，本發(fā)明人積極加以研究創(chuàng)新，以期創(chuàng)設一種新的基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置，能夠克服現(xiàn)有的業(yè)務分類存在的問題，使其更具有實用性。經(jīng)過不斷`的研究設計，并經(jīng)過反復試作樣品及改進，終于創(chuàng)設出確具實用價值的本發(fā)明?！景l(fā)明內(nèi)容】[0009]本發(fā)明的主要目的在于，克服現(xiàn)有的業(yè)務分類存在的問題，而提供一種新的基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置，所要解決的問題是，能夠自動地對業(yè)務進行分類處理。[0010]本發(fā)明的目的以及解決其技術問題可以采用以下的技術方案來實現(xiàn)。[0011]依據(jù)本發(fā)明提出的一種基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法，包括:獲取識別文本；[0012]利用已成功建立的各業(yè)務目標的業(yè)務模型對所述識別文本進行業(yè)務分類識別；[0013]其中，所述業(yè)務模型的建立過程包括:[0014]針對一行業(yè)，匯集該行業(yè)的業(yè)務目標；[0015]確定各業(yè)務目標分別對應的關聯(lián)關鍵詞；[0016]利用所述關聯(lián)關鍵詞為各業(yè)務目標分別設置識別規(guī)則，以建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型；[0017]利用多個識別訓練文本對所述各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型進行訓練，以完善各業(yè)務目標的識別規(guī)則，從而成功建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型。[0018]依據(jù)本發(fā)明提出的一種基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析裝置，包括:獲取模塊、識別模塊以及建立模塊；[0019]所述獲取模塊，用于獲取識別文本；[0020]所述識別模塊，用于利用已成功建立的各業(yè)務目標的業(yè)務模型對所述識別文本進行業(yè)務分類識別；[0021]其中，所述業(yè)務模型由所述建立模塊建立，且所述建立模塊包括:[0022]匯集子模塊，用于針對一行業(yè)，匯集該行業(yè)的業(yè)務目標；[0023]確定子模塊，用于確定各業(yè)務目標分別對應的關聯(lián)關鍵詞；[0024]設置子模塊，用于利用所述關聯(lián)關鍵詞為各業(yè)務目標分別設置識別規(guī)則，以建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型；[0025]訓練子模塊，用于利用多個識別訓練文本對所述各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型進行訓練，以完善各業(yè)務目標的識別規(guī)則，從而成功建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型。[0026]借由上述技術方案，本發(fā)明的基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置至少具有下列優(yōu)點以及有益效果:本發(fā)明通過為各業(yè)務目標建立業(yè)務模型，并利用成功建立的業(yè)務模型來對識別文本進行業(yè)務分類識別，可以對語音通話等業(yè)務自動且快速準確的進行業(yè)務分類處理；從而提高了業(yè)務管理的自動化程度。[0027]上述說明僅是本發(fā)明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉較佳實施例，并配合說明書附圖，詳細說明如下?！緦＠綀D】【附圖說明】[0028]圖1為本發(fā)明的基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法的流程圖；[0029]圖2為本發(fā)明的基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析裝置的示意圖。【具體實施方式】[0030]為更進一步闡述本發(fā)明為達成預定發(fā)明目的所采取的技術手段及功效，以下結合附圖及較佳實施例，對依據(jù)本發(fā)明提出的基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法和裝置的【具體實施方式】、結構、特征及其功效，詳細說明如后。[0031]實施例一、基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法。該方法的流程如圖1所示。[0032]在圖1中，S100、獲取識別文本。[0033]具體的，該識別文本可以是由語音通話轉換而來的識別文本，如對當前正在進行的語音通話或者錄音的語音通話進行語音識別，從而根據(jù)語音識別結果獲得該語音通話對應的識別文本。本實施例可以采用現(xiàn)有的語音識別技術來獲取識別文本，在此不再對語音識別過程進行詳細說明。[0034]S110、利用已成功建立的業(yè)務模型對上述獲取到的識別文本進行業(yè)務分類識別，以確定該識別文本所屬的業(yè)務目標。[0035]具體的，可以將上述獲取到的識別文本與已成功建立的業(yè)務模型進行匹配操作，并根據(jù)匹配結果確定該識別文本所屬的業(yè)務目標，從而實現(xiàn)了對識別文本的業(yè)務分類。[0036]一個具體的例子，確定識別文本中的關鍵字，并依照業(yè)務模型的先后順序判斷識別文本中的關鍵字符合業(yè)務模型的識別規(guī)則的程度，本實施例可以在關鍵字與某業(yè)務模型的符合程度達到預定程度時，確定當前的業(yè)務模型與識別文本相匹配，并確定該識別文本屬于當前的業(yè)務模型對應的業(yè)務目標，不再進行后續(xù)的判斷過程，從而實現(xiàn)了對該識別文本的業(yè)務分類。另外，在上述例子中，也可以分別判斷識別文本與所有業(yè)務模型的符合程度，并從中選取符合程度最好的業(yè)務模型，將該選取出的業(yè)務模型對應的業(yè)務目標作為識別文本所屬的業(yè)務目標。當然，本發(fā)明還可以在已成功建立的業(yè)務模型的基礎上，采用其他方式對識別文本進行業(yè)務分類識別，在此不再一一詳細說明。[0037]本發(fā)明的業(yè)務模型的建立過程具體如下所述:[0038]S200、針對一行業(yè)，匯集該行業(yè)的業(yè)務目標。[0039]具體的，不同行業(yè)所包含的業(yè)務目標也會有所不同，業(yè)務目標的一個具體例子為，針對中國移動這一行業(yè)而言，其業(yè)務目標通?？梢园?10086;補卡、換卡和備卡；開戶、過戶和銷戶；來電提醒；GPRS;彩鈴等。[0040]針對一個具體的行業(yè)而言，該行業(yè)中的所有業(yè)務目標可以以業(yè)務目標列表的形式匯集在一起。[0041]S210、確定各業(yè)務目標分別對應的關聯(lián)關鍵詞。[0042]具體的，一個行業(yè)中的每個業(yè)務目標都會對應有相應的關聯(lián)關鍵詞，且不同業(yè)務目標對應的關聯(lián)關鍵詞通常應不完全相同。[0043]業(yè)務目標對應的關聯(lián)關鍵詞的一個具體的例子為，與“GPRS”這一業(yè)務目標可能相關的關聯(lián)關鍵詞包括:GPRS、流量、手機上網(wǎng)以及WAP等。[0044]S220、利用上述關聯(lián)關鍵詞為各業(yè)務目標分別設置識別規(guī)則，以建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型。該識別規(guī)則可以稱為業(yè)務模型初型的識別規(guī)則。[0045]具體的，本實施例中的識別規(guī)則主要包括兩部分內(nèi)容，即關聯(lián)關鍵詞以及關聯(lián)關鍵詞之間的邏輯關系。[0046]上述邏輯關系可以包括:與、或、非以及鄰接邏輯關系中的至少一個；其中:[0047]“與”邏輯關系為二元邏輯關系，可以使用規(guī)則符號“&”來表示；“與”邏輯關系的優(yōu)先級可以設置為普通優(yōu)先級；“與”邏輯關系是指“必須同時出現(xiàn)”，即兩個部分必須同時存在才會認為符合“與”邏輯關系，例如，“我想辦理寬帶上網(wǎng)”符合“上網(wǎng)&寬帶”規(guī)則，而“我想辦理手機上網(wǎng)”則不符合“上網(wǎng)&寬帶”規(guī)則；[0048]“或”邏輯關系為二元邏輯關系，可以使用規(guī)則符號“I”來表示；“或”邏輯關系的優(yōu)先級可以設置為普通優(yōu)先級；“或”邏輯關系是指“只要出現(xiàn)其中任何一個”;[0049]“非”邏輯關系為一元邏輯關系，可以使用規(guī)則符號“！”來表示；“非”邏輯關系的優(yōu)先級可以設置為高優(yōu)先級；“非”邏輯關系是指“不能出現(xiàn)”，即該邏輯關系中的關鍵詞必須不存在；[0050]“鄰接”邏輯關系為二元邏輯關系，可以使用規(guī)則符號來表示；“鄰接”邏輯關系的優(yōu)先級可以設置為普通優(yōu)先級鄰接”邏輯關系是指“相繼出現(xiàn)”，關系中的兩個部分必須同時存在且具有前后順序以及較近距離才會被認為符合“鄰接”關系，較近距離的一個具體的例子為，較近距離可以預先定義為兩個部分距離5個漢字以內(nèi)(含5個漢字)，如“我想辦一張卡”符合“辦#卡”規(guī)則。[0051]在設置識別規(guī)則時，應使識別規(guī)則符合下述規(guī)定:[0052]A、表征邏輯關系的符號為半角字符；[0053]B、一條識別規(guī)則必須具有表征開始的半角符號以及表征結束的半角符號,例如，一條識別規(guī)則以半角符號“(”開始，并以半角符號“)”結束；[0054]C、在一條識別規(guī)則中，除了“非”和“鄰接邏輯關系”之外的其他邏輯關系可以連續(xù)使用，例如，一條識別規(guī)則可以為“(全球通I動感地帶I神州行)”；[0055]D、考慮到計算的復雜度，在一條識別規(guī)則中，除了鄰接邏輯關系之外的其他邏輯關系可以相互嵌套，而鄰接邏輯關系只能被嵌套；例如，一條具有相互嵌套的識別規(guī)則可以為“(全球通I(動感&地帶)I神州行)”，而一條具有被嵌套的鄰接邏輯關系可以為“(全球通I(動感#地帶)I神州行)”，類似于“((開通I開了)#(GPRSI手機上網(wǎng)))”這樣的識別規(guī)則，基于計算復雜度的考慮，本實施例可以暫不支持；[0056]E、在一條識別規(guī)則中，在一條識別規(guī)則中，除了非邏輯關系之外的其他邏輯關系的優(yōu)先級應顯式的使用表征優(yōu)先級的符號來表示；例如，如果一條識別規(guī)則為“(品牌互轉(轉#全球通))”，則“轉#全球通”具有比“品牌互轉”更高的優(yōu)先級；但是，該識別規(guī)則如果寫成“(品牌互轉I轉#全球通)”，則按序順序排定各邏輯關系的優(yōu)先級，可能會導致不符合業(yè)務邏輯；[0057]F、括號應成對出現(xiàn)，即“(”和“)”出現(xiàn)的次數(shù)應相同，否則可以認為是語法錯誤；[0058]G、兩個前后相鄰的關聯(lián)關鍵詞之間應具有表征邏輯關系的符號，即任意兩個相鄰的關鍵詞之間必須存在邏輯關系符號；[0059]H、可以在邏輯關系符號的前后設置若干空格，以增強識別規(guī)則的可讀性；[0060]1、可以在識別規(guī)則中插入無實際邏輯意義的符號，以增強識別規(guī)則的可讀性，如可以在識別規(guī)則中插入無實際邏輯意義的“(”和“)”。[0061]在為各業(yè)務目標設置了識別規(guī)則之后，各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型也就成功建立起來了。[0062]S230、利用多個識別訓練文本對各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型進行訓練，以完善各業(yè)務目標的識別規(guī)則，從而形成各業(yè)務目標的業(yè)務模型。訓練的過程具體如下:[0063]訓練步驟1、首先利用單個業(yè)務模型初型對多個識別訓練文本進行識別驗證，并根據(jù)識別驗證結果來對多個識別訓練文本進行篩選；即利用多個識別訓練文本(如不少于10萬條的錄音識別文本)對某業(yè)務模型初型進行訓練，從而可以將所有的識別訓練文本區(qū)分為符合該業(yè)務模型初型的識別訓練文本以及不符合該業(yè)務模型初型的識別訓練文本。到訓練步驟2。[0064]訓練步驟2、根據(jù)上述篩選獲得的結果來修正該單個業(yè)務模型初型。到訓練步驟3。[0065]具體的，如果某個識別訓練文本應該符合該業(yè)務模型初型，而通過上述訓練步驟I之后，該識別訓練文本并沒有符合該業(yè)務模型初型，則應根據(jù)該識別訓練文本來補充該業(yè)務模型初型的識別規(guī)則；如果某個識別訓練文本不應該符合該業(yè)務模型初型，而通過上述訓練步驟I之后，該識別訓練文本符合該業(yè)務模型初型，則應根據(jù)該識別訓練文本來調整該業(yè)務模型初型的識別規(guī)則。[0066]訓練步驟3、重復上述訓練步驟1-2，以逐個地對所有業(yè)務模型初型進行修正，即修正所有業(yè)務模型初型的識別規(guī)則。到訓練步驟4。[0067]訓練步驟4、利用當前修正后的所有業(yè)務模型初型對多個識別訓練文本(如不少于10萬條的錄音識別文本)進行識別驗證，以獲得兩種類型的識別訓練文本，即，a、不能被當前修正后的所有業(yè)務模型初型均識別驗證的識別訓練文本，b、同時符合多個當前修正后的業(yè)務模型初型的識別訓練文本；并根據(jù)這兩種類型的識別訓練文本繼續(xù)修正相應的業(yè)務模型初型。[0068]具體的，如果某個識別訓練文本應該符合當前的某一業(yè)務模型初型，然而，在本步驟的訓練中，該識別訓練文本并沒有符合任一業(yè)務模型初型，則應根據(jù)該識別訓練文本來補充相應的業(yè)務模型初型的識別規(guī)則，以使其可以符合某一業(yè)務模型初型；如果某個識別訓練文本不應該同時符合多個業(yè)務模型初型，而在本步驟的訓練中，該識別訓練文本同時符合了多個業(yè)務模型初型，則應根據(jù)該識別訓練文本來調整相應的業(yè)務模型初型的識別規(guī)貝U，以使其僅符合某一業(yè)務模型初型。[0069]訓練步驟5、重復調用上述訓練步驟4，直到當前獲得的兩種識別訓練文本的數(shù)量與前次獲得的兩種識別訓練文本的數(shù)量均相同(既沒有增多也沒有減少)，從而將各業(yè)務目標當前的業(yè)務模型初型作為各業(yè)務目標的業(yè)務模型，當前的業(yè)務模型初型的識別規(guī)則即為業(yè)務模型的識別規(guī)則。[0070]通過上述訓練獲得的業(yè)務模型的識別規(guī)則應包含可以充分描述該業(yè)務模型對應的業(yè)務目標的存在某個/某些邏輯關系的關鍵詞序列，也就是說，業(yè)務模型的識別規(guī)則描述了對于某個特定業(yè)務目標類別的實際通話中可能出現(xiàn)的關鍵詞及其邏輯關系。[0071]業(yè)務目標類別可以是指，期望通過對應的業(yè)務模型的規(guī)則所能夠識別出的一條通話所屬的屬性，該屬性可以是業(yè)務名稱、操作類型以及自定義的專題屬性等(如投訴預警或者校園優(yōu)惠活動等)。[0072]表述一業(yè)務目標類別及對應的識別規(guī)則的具體例子如下:[0073]信息服務類_>GPRS:((GPRS|流量|手機上網(wǎng)|WAP))。[0074]實施例二、基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析裝置，該裝置的結構如圖2所示。[0075]圖2中，該裝置主要包括:獲取模塊1、識別模塊2以及建立模塊3。[0076]獲取模塊I主要用于獲取識別文本。該識別文本可以是由語音通話轉換而來的識別文本，如獲取模塊I中的語音識別子模塊11對當前正在進行的語音通話或者錄音的語音通話進行語音識別，從而語音識別子模塊11可以根據(jù)語音識別結果獲得該語音通話對應的識別文本。語音識別子模塊11可以采用現(xiàn)有的語音識別技術來獲取識別文本，在此不再詳細說明。[0077]識別模塊2主要用于利用已成功建立的各業(yè)務目標的業(yè)務模型對上述獲取模塊I獲取到的識別文本進行業(yè)務分類識別。識別模塊2可以將上述獲取到的識別文本與已成功建立的業(yè)務模型進行匹配操作，并根據(jù)匹配結果確定該識別文本所屬的業(yè)務目標，從而實現(xiàn)了對識別文本的業(yè)務分類。[0078]—個具體的例子，識別模塊2確定識別文本中的關鍵字，并依照業(yè)務模型的先后順序判斷識別文本中的關鍵字符合業(yè)務模型的識別規(guī)則的程度，識別模塊2可以在關鍵字與某業(yè)務模型的符合程度達到預定程度時，確定當前的業(yè)務模型與識別文本相匹配，并確定該識別文本屬于當前的業(yè)務模型對應的業(yè)務目標，識別模塊2不再進行后續(xù)的判斷過程，從而實現(xiàn)了對該識別文本的業(yè)務分類。另外，在上述例子中，識別模塊2也可以分別判斷識別文本與所有業(yè)務模型的符合程度，并從中選取符合程度最好的業(yè)務模型，將該選取出的業(yè)務模型對應的業(yè)務目標作為識別文本所屬的業(yè)務目標。當然，識別模塊2還可以在已成功建立的業(yè)務模型的基礎上，采用其他方式對識別文本進行業(yè)務分類識別，在此不再詳細說明[0079]建立模塊3主要用于建立業(yè)務模型。由建立模塊3成功建立的業(yè)務模型可以存儲于建立模塊3中，也可以存儲于識別模塊2中，亦可以存儲于獨立于識別模塊2和建立模塊3的存儲模塊中。[0080]建立模塊3主要包括:匯集子模塊31、確定子模塊32、設置子模塊33以及訓練子模塊34。[0081]匯集子模塊31主要用于針對一行業(yè)，匯集該行業(yè)的業(yè)務目標。匯集子模塊31可以將該行業(yè)中的所有業(yè)務目標以業(yè)務目標列表的形式匯集在一起。[0082]確定子模塊32主要用于確定各業(yè)務目標分別對應的關聯(lián)關鍵詞。確定子模塊32為該行業(yè)中的每個業(yè)務目標設置的關聯(lián)關鍵詞通常應不完全相同。[0083]設置子模塊33主要用于利用上述關聯(lián)關鍵詞為各業(yè)務目標分別設置識別規(guī)則，以建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型。設置子模塊33設置的識別規(guī)則主要包括的內(nèi)容、以及識別規(guī)則應符合的規(guī)定等等具體如上述實施例一中的描述，在此不再重復說明。設置子模塊33所設置的識別規(guī)則可以具體為:信息服務類_>GPRS:((GPRS流量|手機上網(wǎng)|WAP))。[0084]在設置子模塊33為各業(yè)務目標設置了識別規(guī)則之后，各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型也就成功建立起來了。[0085]訓練子模塊34主要用于利用多個識別訓練文本對各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型進行訓練，以完善各業(yè)務目標的識別規(guī)則，從而成功建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型。[0086]上述訓練子模塊34主要包括:第一單元、第二單元、第三單元、第四單元以及第五單元。[0087]第一單元主要用于利用單個業(yè)務模型初型對多個識別訓練文本進行識別驗證，以對多個識別訓練文本進行篩選。[0088]第二單元主要用于根據(jù)第一單元的篩選結果修正該單個業(yè)務模型初型。[0089]第三單元主要用于重復調用第一單元和第二單元執(zhí)行相應的操作，以逐個地對所有業(yè)務模型初型進行修正。[0090]第四單元主要用于利用當前修正后的所有業(yè)務模型初型對多個識別訓練文本進行識別驗證，以獲得兩種識別訓練文本，即不能被當前修正后的所有業(yè)務模型初型識別驗證的識別訓練文本以及同時符合多個當前修正后的業(yè)務模型初型的識別訓練文本，并根據(jù)這兩種識別訓練文本繼續(xù)修正相應業(yè)務模型初型。[0091]第五單元主要用于重復調用第四單元，直到當前獲得的兩種識別訓練文本的數(shù)量與前次獲得的兩種識別訓練文本的數(shù)量分別相同，從而成功建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型。[0092]第一單元至第五單元所執(zhí)行的具體操作請參見上述實施例一中的訓練步驟1-5的描述，在此不再詳細說明。[0093]本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于裝置實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述得比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的模塊和單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本實施例方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創(chuàng)造性勞動的情況下，即可以理解并實施。[0094]以上所述僅是本發(fā)明的較佳實施例而已，并非對本發(fā)明作任何形式上的限制，雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭示如上，然而并非用以限定本發(fā)明的技術，任何熟悉本專業(yè)的技術人員在不脫離本發(fā)明技術方案范圍內(nèi)，當可利用上述揭示的技術內(nèi)容作出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發(fā)明技術方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬于本發(fā)明技術方案的范圍內(nèi)?！緳嗬蟆?.一種基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析方法，其特征在于，所述方法包括:獲取識別文本；利用已成功建立的各業(yè)務目標的業(yè)務模型對所述識別文本進行業(yè)務分類識別；其中，所述業(yè)務模型的建立過程包括:針對一行業(yè)，匯集該行業(yè)的業(yè)務目標；確定各業(yè)務目標分別對應的關聯(lián)關鍵詞；利用所述關聯(lián)關鍵詞為各業(yè)務目標分別設置識別規(guī)則，以建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型；利用多個識別訓練文本對所述各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型進行訓練，以完善各業(yè)務目標的識別規(guī)則，從而成功建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型。2.如權利要求1所述的分析方法，其特征在于，所述識別規(guī)則包括:關聯(lián)關鍵詞以及關聯(lián)關鍵詞之間的邏輯關系，且所述邏輯關系包括:與、或、非以及鄰接邏輯關系中的至少一個；其中，所述鄰接邏輯關系是指同時存在的兩個關聯(lián)關鍵詞之間的字符間隔距離滿足預定條件且這兩個關聯(lián)關鍵詞具有預定如后順序。3.如權利要求2所述的分析方法，其特征在于，所述識別規(guī)則應滿足下述條件:A、表征邏輯關系的符號為半角字符；B、一條識別規(guī)則必須具有表征開始的半角符號以及表征結束的半角符號；C、在一條識別規(guī)則中，除了非和鄰接邏輯關系之外的其他邏輯關系可以連續(xù)使用；D、在一條識別規(guī)則中，除了鄰接邏輯關系之外的其他邏輯關系可以相互嵌套，而鄰接邏輯關系只能被嵌套；E、在一條識別規(guī)則中，除了非邏輯關系之外的其他邏輯關系的優(yōu)先級應顯式的使用表征優(yōu)先級的符號來表示；F、括號應成對出現(xiàn)；G、兩個前后相鄰的關聯(lián)關鍵詞之間應具有表征邏輯關系的符號。4.如權利要求1或2或3所述的分析方法，其特征在于，所述利用多個識別訓練文本對所述各業(yè)務目標的業(yè)務模型初型進行訓練包括:步驟1、利用單個業(yè)務模型初型對多個識別訓練文本進行識別驗證，以對所述多個識別訓練文本進行篩選；步驟2、根據(jù)所述篩選的結果修正該單個業(yè)務模型初型；步驟3、重復上述步驟1-2，以逐個地對所有業(yè)務模型初型進行修正；步驟4、利用當前修正后的所有業(yè)務模型初型對多個識別訓練文本進行識別驗證，以獲得兩種識別訓練文本，即不能被當前修正后的所有業(yè)務模型初型識別驗證的識別訓練文本以及同時符合多個當前修正后的業(yè)務模型初型的識別訓練文本，并根據(jù)這兩種識別訓練文本繼續(xù)修正相應業(yè)務模型初型；步驟5、重復上述步驟4，直到當前獲得的兩種識別訓練文本的數(shù)量與前次獲得的兩種識別訓練文本的數(shù)量分別相同，從而成功建立各業(yè)務目標的業(yè)務模型。5.如權利要求1或2或3所述的分析方法，其特征在于，所述獲取識別文本包括:對語音通話進行語音識別，以獲得該語音通話對應的識別文本。6.一種基于自定義分類規(guī)則的業(yè)務模型分析裝置，其特征在于，所述裝置包括:獲取模塊、識別模塊以及建立模塊；所述獲取模塊，用于獲取識別文本；所述識別模塊，用于利用已成功建立的各業(yè)務目標的業(yè)務模型對所述識別文本進行業(yè)務分類識別；其中，所述業(yè)務模型由所述建立模塊建立，且所述建立模