具体实施方式

下文中，将参考附图详细描述本公开实施例的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本公开实施例中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。

另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开实施例。

本公开实施例提供的技术方案通过预先与排队队列中的排队对象进行通话，并根据通话内容预估相应的通话时长，进而基于预估得到的通话时长计算得到每位排队对象的等待时长。该技术方案能够相对准确地提示用户还需等待多长时间，有利于用户使用体验的改善以及平台服务质量的提升。

图1示出根据本公开一实施方式的信息提示方法的流程图，如图1所示，所述信息提示方法包括以下步骤S101-S103：

在步骤S101中，确定当前队列中的一个或多个排队对象，并获取预设通话对象与所述排队对象之间的通话内容；

在步骤S102中，根据所述通话内容预估所述排队对象对应的通话时长；

在步骤S103中，根据所述排队对象对应的通话时长计算所述排队对象的等待时长，并基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示。

上文提及，随着科学技术的发展，用户会通过网络、电话等渠道向各种平台寻求服务，而服务提供方也经常会通过网络或电话与用户进行沟通，接受用户的咨询，获取用户的需求，解决用户的问题，为用户提供帮助。在实际应用中，请求人工客服服务的用户通常需要排队等待，而现有技术通常只能提示用户前面还有几个人在等待，或者提示用户排在等待队列的第几位，不能相对准确地提示用户还需等待多长时间。这样就不利于用户使用体验的改善以及平台服务质量的提升。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种信息提示方法，该方法通过预先与排队队列中的排队对象进行通话，并根据通话内容预估相应的通话时长，进而基于预估得到的通话时长计算得到每位排队对象的等待时长。该技术方案能够相对准确地提示用户还需等待多长时间，有利于用户使用体验的改善以及平台服务质量的提升。

在本公开一实施方式中，所述信息提示方法可适用于对于信息进行提示的计算机、电子设备、服务器等信息提示方。

在本公开一实施方式中，所述队列指的是排队等待人工客服坐席处理的队列，所述队列中存在一个或多个排队对象，当某一个排队对象之前已无排队对象时，该排队对象即可实现与人工客服坐席通话的目的。

在本公开一实施方式中，所述预设通话对象指的是排队对象在排队时，在排队对象与人工客服坐席正式开始通话之前，与所述排队对象进行通话的对象，这样就可以借助排队对象与预设通话对象之间通话内容预估接下来排队对象与人工客服坐席正式开始通话后所需的通话时长。其中，所述预设通话对象可以为与人工客服坐席类似的人工通话对象，也可以为通话机器人等对象。

在本公开一实施方式中，所述通话指的是通话对象双方基于数据网络或者通信网络实现的通话，在该实施方式中，所述通话不仅包括语音通话，也包括文字对话。

在本公开一实施方式中，所述通话内容是在通话过程中获得的。

在本公开一实施方式中，所述排队对象对应的通话时长指的是根据预设通话对象与排队对象之间的通话内容预估得到的、该排队对象在与人工客服坐席正式开始通话后可能会持续的通话时长，不同的排队对象所对应的通话时长很有可能不同。

在本公开一实施方式中，所述排队对象的等待时长指的是某一排队对象自加入排队队列至能够与人工客服坐席正式开始通话所需的等待的时长。

在上述实施方式中，在得到当前排队队列后，首先确定当前排队队列中的一个或多个排队对象，并建立预设通话对象与每一排队对象之间的通话，获取所述预设通话对象与所述每一排队对象之间的通话内容；然后根据所述预设通话对象与所述每一排队对象之间的通话内容预估得到所述排队对象在与人工客服坐席正式开始通话后可能会持续的通话时长，即为所述排队对象对应的通话时长；然后根据预估得到的所述排队对象对应的通话时长即可计算所述排队对象所需的等待时长，并可基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示。

在本公开一实施方式中，所述步骤S102，即根据所述通话内容预估所述排队对象对应的通话时长，可包括以下步骤：

获取所述通话内容的特征数据，其中，所述通话内容的特征数据包括以下数据中的一种或多种：通话类别、通话关键字；

将所述通话内容的特征数据输入至预先训练好的通话时长估计模型中，得到所述排队对象对应的通话时长。

在该实施方式中，利用预先训练好的通话时长估计模型来估计所述排队对象对应的通话时长，即，首先获取所述通话内容的特征数据，其中，所述通话内容的特征数据可包括以下数据中的一种或多种：通话类别、通话关键词等等，其中，所述通话类别比如可以为售前咨询、售后服务、物流咨询、发票服务、交易纠纷、账户服务、投诉维权、其他咨询等等，当然所述通话类别与通话所属领域相关，不同的领域对应的通话类别有可能不同；所述通话关键词指的是从所述通话内容中提取得到的关键词，其中，所述通话类别、通话关键字均可基于所述通话内容借助语义分析得到；考虑到所述通话类别和通话关键词与通话时长存在关联，所述通话类别和通话关键词不同，通话时长就有可能不同，因此可选择通话类别和通话关键词作为所述通话内容的特征数据，当然，本领域技术人员根据实际应用的需要也可以选择其他与通话时长存在关联性的特征数据，本公开对于通话内容的特征数据不作特别限定。然后将得到的所述通话内容的特征数据输入至预先训练好的通话时长估计模型中，即可得到所述排队对象在与人工客服坐席正式开始通话后可能会持续的通话时长，即所述排队对象对应的通话时长。

上述对于通话时长的预估可在所述预设通话对象与所述排队对象通话完成之后进行。考虑到排队对象在与所述预设通话对象的通话过程中，有可能提供的信息不够全面，使得基于所述通话内容预估得到的通话时长不够准确，进而影响等待时长的准确性。因此，在本公开一实施方式中，还可使所述预设通话对象与所述排队对象进行再一次或多次的通话，以获取更为全面的通话内容，进而提高通话时长预估的准确性和等待时长计算的准确性。即在本公开一实施方式中，所述步骤S101中获取预设通话对象与所述排队对象之间的通话内容的步骤，可实施为：

获取预设通话对象与所述排队对象之间的一次或多次通话内容。

而在该实施方式中，所述步骤S102，即根据所述通话内容预估所述排队对象对应的通话时长的步骤，可实施为：

根据所述一次或多次通话内容预估所述排队对象对应的通话时长。

在本公开一实施方式中，所述方法还可包括以下步骤：

训练所述通话时长估计模型。

在该实施方式中，所述训练所述通话时长估计模型的步骤，可包括以下步骤：

确定初始通话时长估计模型；

获取通话时长训练数据集合，其中，所述通话时长训练数据集合包括历史通话内容的特征数据和与所述历史通话对应的通话时长；

以所述历史通话内容的特征数据作为输入，以与所述历史通话对应的通话时长作为输出训练所述初始通话时长估计模型，得到通话时长估计模型。

在该实施方式中，在训练所述通话时长估计模型时，首先确定一个初始通话时长估计模型，其中，初始通话时长估计模型可根据实际应用的需要进行选择；然后获取历史通话内容的特征数据和与所述历史通话对应的通话时长，其中，所述历史通话内容的特征数据可与上文描述的通话内容的特征数据一致；然后将所述历史通话内容的特征数据作为输入，将与所述历史通话对应的通话时长作为输出对于所述初始通话时长估计模型进行训练，待到训练结果收敛时，即可得到所述通话时长估计模型。

在本公开一实施方式中，所述方法还可包括以下步骤：

将所述通话内容的特征数据，以及与所述通话对应的通话时长作为新的训练数据加入所述通话时长估计模型的通话时长训练数据集合中，以对于所述通话时长估计模型进行训练。

为了提高作为所述通话时长估计模型的训练数据的通话时长训练数据集合的完备性，保障通话时长估计学习训练结果的全面性，在该实施方式中，采用反馈机制来进行通话时长估计，即，在基于当前得到的通话内容的特征数据，利用所述通话时长估计模型得到通话时长估计结果后，还所述通话内容的特征数据，以及得到的与所述通话对应的通话时长作为新的训练数据加入至所述通话时长估计模型的通话时长训练数据集合中，后续可基于新的通话时长训练数据集合对于所述通话时长估计模型进行训练，以丰富训练数据，提高通话时长估计的准确性，得到更具完备性的通话时长估计模型参与下次通话时长估计结果的输出。

在本公开一实施方式中，所述步骤S103中所述根据所述排队对象对应的通话时长计算所述排队对象的等待时长的步骤，可包括以下步骤：

确定所述当前队列中的目标排队对象；

计算所述当前队列中位于所述目标排队对象之前的一个或多个排队对象对应的通话时长之和，将所述通话时长之和确定为所述目标排队对象的等待时长。

在该实施方式中，可根据预估得到的所述排队对象对应的通话时长来计算所述队列中每个排队对象的等待时长。具体地，首先确定所述当前队列中的某一目标排队对象；然后计算所述当前队列中、位于所述目标排队对象之前的、一个或多个排队对象对应的通话时长之和，最后将所述通话时长之和即可确定为所述目标排队对象的等待时长。比如，若某一队列中存在6个排队对象，现在想要计算处于队列中第6位的排队对象的等待时长，也就是说，处于队列中第6位的排队对象即为所述目标排队对象，假设预估得到队列中前5位的排队对象对应的通话时长分别为2分钟、3分钟、3分钟30秒、5分钟20秒、4分钟50秒，则所述目标排队对象的等待时长即为前5位排队对象对应的通话时长之和，18分钟40秒。

在本公开一实施方式中，所述步骤S103中所述基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示的步骤，可包括以下步骤：

显示所述排队对象的等待时长；或者，基于所述排队对象的等待时长生成等待时长提示信息，并将所述等待时长提示信息发送给所述排队对象。

在该实施方式中，可基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示，比如，可以在相应的显示界面上，比如排队对象排队显示界面上，显示上述计算得到的所述排队对象的等待时长，也可以基于所述排队对象的等待时长生成等待时长提示信息，并将所述等待时长提示信息发送给所述排队对象。

下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。

图2示出根据本公开一实施方式的信息提示装置的结构框图，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图2所示，所述信息提示装置包括：

获取模块201，被配置为确定当前队列中的一个或多个排队对象，并获取预设通话对象与所述排队对象之间的通话内容；

预估模块202，被配置为根据所述通话内容预估所述排队对象对应的通话时长；

计算模块203，被配置为根据所述排队对象对应的通话时长计算所述排队对象的等待时长，并基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示。

上文提及，随着科学技术的发展，用户会通过网络、电话等渠道向各种平台寻求服务，而服务提供方也经常会通过网络或电话与用户进行沟通，接受用户的咨询，获取用户的需求，解决用户的问题，为用户提供帮助。在实际应用中，请求人工客服服务的用户通常需要排队等待，而现有技术通常只能提示用户前面还有几个人在等待，或者提示用户排在等待队列的第几位，不能相对准确地提示用户还需等待多长时间。这样就不利于用户使用体验的改善以及平台服务质量的提升。

考虑到上述问题，在该实施方式中，提出一种信息提示装置，该装置通过预先与排队队列中的排队对象进行通话，并根据通话内容预估相应的通话时长，进而基于预估得到的通话时长计算得到每位排队对象的等待时长。该技术方案能够相对准确地提示用户还需等待多长时间，有利于用户使用体验的改善以及平台服务质量的提升。

在本公开一实施方式中，所述信息提示装置可实现为对于信息进行提示的计算机、电子设备、服务器等信息提示方。

在本公开一实施方式中，所述队列指的是排队等待人工客服坐席处理的队列，所述队列中存在一个或多个排队对象，当某一个排队对象之前已无排队对象时，该排队对象即可实现与人工客服坐席通话的目的。

在本公开一实施方式中，所述预设通话对象指的是排队对象在排队时，在排队对象与人工客服坐席正式开始通话之前，与所述排队对象进行通话的对象，这样就可以借助排队对象与预设通话对象之间通话内容预估接下来排队对象与人工客服坐席正式开始通话后所需的通话时长。其中，所述预设通话对象可以为与人工客服坐席类似的人工通话对象，也可以为通话机器人等对象。

在本公开一实施方式中，所述通话指的是通话对象双方基于数据网络或者通信网络实现的通话，在该实施方式中，所述通话不仅包括语音通话，也包括文字对话。

在本公开一实施方式中，所述通话内容是在通话过程中获得的。

在本公开一实施方式中，所述排队对象对应的通话时长指的是根据预设通话对象与排队对象之间的通话内容预估得到的、该排队对象在与人工客服坐席正式开始通话后可能会持续的通话时长，不同的排队对象所对应的通话时长很有可能不同。

在本公开一实施方式中，所述排队对象的等待时长指的是某一排队对象自加入排队队列至能够与人工客服坐席正式开始通话所需的等待的时长。

在上述实施方式中，在得到当前排队队列后，首先确定当前排队队列中的一个或多个排队对象，并建立预设通话对象与每一排队对象之间的通话，获取所述预设通话对象与所述每一排队对象之间的通话内容；然后根据所述预设通话对象与所述每一排队对象之间的通话内容预估得到所述排队对象在与人工客服坐席正式开始通话后可能会持续的通话时长，即为所述排队对象对应的通话时长；然后根据预估得到的所述排队对象对应的通话时长即可计算所述排队对象所需的等待时长，并可基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示。

在本公开一实施方式中，所述预估模块202可被配置为：

获取所述通话内容的特征数据，其中，所述通话内容的特征数据包括以下数据中的一种或多种：通话类别、通话关键字；

将所述通话内容的特征数据输入至预先训练好的通话时长估计模型中，得到所述排队对象对应的通话时长。

在该实施方式中，利用预先训练好的通话时长估计模型来估计所述排队对象对应的通话时长，即，首先获取所述通话内容的特征数据，其中，所述通话内容的特征数据可包括以下数据中的一种或多种：通话类别、通话关键词等等，其中，所述通话类别比如可以为售前咨询、售后服务、物流咨询、发票服务、交易纠纷、账户服务、投诉维权、其他咨询等等，当然所述通话类别与通话所属领域相关，不同的领域对应的通话类别有可能不同；所述通话关键词指的是从所述通话内容中提取得到的关键词，其中，所述通话类别、通话关键字均可基于所述通话内容借助语义分析得到；考虑到所述通话类别和通话关键词与通话时长存在关联，所述通话类别和通话关键词不同，通话时长就有可能不同，因此可选择通话类别和通话关键词作为所述通话内容的特征数据，当然，本领域技术人员根据实际应用的需要也可以选择其他与通话时长存在关联性的特征数据，本公开对于通话内容的特征数据不作特别限定。然后将得到的所述通话内容的特征数据输入至预先训练好的通话时长估计模型中，即可得到所述排队对象在与人工客服坐席正式开始通话后可能会持续的通话时长，即所述排队对象对应的通话时长。

上述对于通话时长的预估可在所述预设通话对象与所述排队对象通话完成之后进行。考虑到排队对象在与所述预设通话对象的通话过程中，有可能提供的信息不够全面，使得基于所述通话内容预估得到的通话时长不够准确，进而影响等待时长的准确性。因此，在本公开一实施方式中，还可使所述预设通话对象与所述排队对象进行再一次或多次的通话，以获取更为全面的通话内容，进而提高通话时长预估的准确性和等待时长计算的准确性。即在本公开一实施方式中，所述获取模块201中获取预设通话对象与所述排队对象之间的通话内容的部分，可被配置为：

获取预设通话对象与所述排队对象之间的一次或多次通话内容。

而在该实施方式中，所述预估模块202可被配置为：

根据所述一次或多次通话内容预估所述排队对象对应的通话时长。

在本公开一实施方式中，所述装置还可包括：

训练模块，被配置为训练所述通话时长估计模型。

在该实施方式中，所述训练模块可被配置为：

确定初始通话时长估计模型；

获取通话时长训练数据集合，其中，所述通话时长训练数据集合包括历史通话内容的特征数据和与所述历史通话对应的通话时长；

以所述历史通话内容的特征数据作为输入，以与所述历史通话对应的通话时长作为输出训练所述初始通话时长估计模型，得到通话时长估计模型。

在该实施方式中，在训练所述通话时长估计模型时，首先确定一个初始通话时长估计模型，其中，初始通话时长估计模型可根据实际应用的需要进行选择；然后获取历史通话内容的特征数据和与所述历史通话对应的通话时长，其中，所述历史通话内容的特征数据可与上文描述的通话内容的特征数据一致；然后将所述历史通话内容的特征数据作为输入，将与所述历史通话对应的通话时长作为输出对于所述初始通话时长估计模型进行训练，待到训练结果收敛时，即可得到所述通话时长估计模型。

在本公开一实施方式中，所述训练模块还可被配置为：

将所述通话内容的特征数据，以及与所述通话对应的通话时长作为新的训练数据加入所述通话时长估计模型的通话时长训练数据集合中，以对于所述通话时长估计模型进行训练。

为了提高作为所述通话时长估计模型的训练数据的通话时长训练数据集合的完备性，保障通话时长估计学习训练结果的全面性，在该实施方式中，采用反馈机制来进行通话时长估计，即，在基于当前得到的通话内容的特征数据，利用所述通话时长估计模型得到通话时长估计结果后，还所述通话内容的特征数据，以及得到的与所述通话对应的通话时长作为新的训练数据加入至所述通话时长估计模型的通话时长训练数据集合中，后续可基于新的通话时长训练数据集合对于所述通话时长估计模型进行训练，以丰富训练数据，提高通话时长估计的准确性，得到更具完备性的通话时长估计模型参与下次通话时长估计结果的输出。

在本公开一实施方式中，所述计算模块203中根据所述排队对象对应的通话时长计算所述排队对象的等待时长的部分，可被配置为：

确定所述当前队列中的目标排队对象；

计算所述当前队列中位于所述目标排队对象之前的一个或多个排队对象对应的通话时长之和，将所述通话时长之和确定为所述目标排队对象的等待时长。

在该实施方式中，可根据预估得到的所述排队对象对应的通话时长来计算所述队列中每个排队对象的等待时长。具体地，首先确定所述当前队列中的某一目标排队对象；然后计算所述当前队列中、位于所述目标排队对象之前的、一个或多个排队对象对应的通话时长之和，最后将所述通话时长之和即可确定为所述目标排队对象的等待时长。比如，若某一队列中存在6个排队对象，现在想要计算处于队列中第6位的排队对象的等待时长，也就是说，处于队列中第6位的排队对象即为所述目标排队对象，假设预估得到队列中前5位的排队对象对应的通话时长分别为2分钟、3分钟、3分钟30秒、5分钟20秒、4分钟50秒，则所述目标排队对象的等待时长即为前5位排队对象对应的通话时长之和，18分钟40秒。

在本公开一实施方式中，所述计算模块203中基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示的部分，可被配置为：

显示所述排队对象的等待时长；或者，基于所述排队对象的等待时长生成等待时长提示信息，并将所述等待时长提示信息发送给所述排队对象。

在该实施方式中，可基于所述排队对象的等待时长对所述排队对象进行提示，比如，可以在相应的显示界面上，比如排队对象排队显示界面上，显示上述计算得到的所述排队对象的等待时长，也可以基于所述排队对象的等待时长生成等待时长提示信息，并将所述等待时长提示信息发送给所述排队对象。

本公开还公开了一种电子设备，图3示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图，如图3所示，所述电子设备300包括存储器301和处理器302；其中，

所述存储器301用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器302执行以实现上述方法步骤。

图4是适于用来实现根据本公开一实施方式的信息提示的计算机系统的结构示意图。

如图4所示，计算机系统400包括处理单元401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行上述实施方式中的各种处理。在RAM403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。处理单元401、ROM402以及RAM403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。

以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。其中，所述处理单元401可实现为CPU、GPU、TPU、FPGA、NPU等处理单元。

特别地，根据本公开的实施方式，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行所述信息提示方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。

本公开实施例还公开了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述任一方法步骤。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施方式的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，路程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开实施例的方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。