本发明涉及计算机，尤其涉及一种基于情绪分析的营销话术优化方法和系统。
背景技术：
1、在现代商业活动中，营销是企业推广产品或服务、与客户建立联系的重要手段。营销人员通过与潜在客户的沟通交流，传递产品信息，激发购买欲望，从而实现销售目标。话术作为营销沟通中的关键工具，直接影响到营销的效果和成败。
2、然而，传统的营销话术主要依赖营销人员个人的经验积累和直觉判断，缺乏科学性和系统性。由于没有统一的评估标准和有效的改进机制，话术的质量参差不齐，营销成功的概率很大程度上取决于营销人员个体的经验。不同客户群体的话术倾向不完全一致，这种依赖个体经验的营销方式存在明显局限性，缺乏量化的评估体系，话术效果的好坏难以客观衡量；不区分客户群体特点盲目改进营销话术，没有针对性的改进方向和依据，难以发挥营销话术在市场上的应用价值。
技术实现思路
1、为解决现有技术的不足，本发明实现了话术的科学优化，在对不同客户群体话术特点分析的同时，针对性的提升了营销的效率和实用性，更好的发挥了营销话术的价值。
2、为实现以上目的，本发明所采用的技术方案包括：一种基于情绪分析的营销话术优化方法，其特征在于，包括：
3、s1、选取话术样本应用于不同客户群体的营销活动中，通过录音录像获取反馈影像数据；
4、s2、对所述反馈影像数据进行微表情图像和音频数据分析获得单一话术样本得分，根据所述单一话术样本得分确定所述不同客户群体的第二话术样本得分；
5、s3、将所述第二话术样本得分按照预设区间划分等级，对符合设定等级区间的第三话术样本进行定期优化；
6、s4、通过构建知识问答库训练话术自动生成模型，在完成第四话术样本优化的同时，针对出现负面情绪较多的第五话术样本进行情绪引导性优化。
7、进一步的，所述s2包括利用tim算法和evm算法对营销人员说出单一话术样本前中后的图像进行处理，再通过svm、rf算法对获取的图像进行特征分类，以此确定所述单一话术样本对应的微表情种类，按照预设微表情种类设置微表情对应的分值，将所述单一话术样本产生的微表情个数记为n，所述单一话术样本产生的微表情得分计为p，其中p＝(p1+p2+……pn)/n(n>＝1)。
8、进一步的，所述s2还包括，将所述单一话术样本的音频数据通过自动语音识别技术转换为文本数据，并利用自然语言处理技术确定文本数据表达的音频情绪种类，按照预设的音频情绪种类分值，计算音频数据得分，将所述单一话术样本产生的音频数据个数记为m(m>＝1)，所述单一话术样本产生的音频数据得分记为q，其中q＝(q1+q2+……qm)/m。
9、进一步的，所述s2还包括，设置所述单一话术样本的原始得分为a，所述单一话术样本得分m＝a+p+q。
10、进一步的，将所述不同客户群体的所述第二话术样本得分记录为k，计算所述不同客户群体的所述单一话术样本得分的标准差，当标准差大于预设值则选取单一话术样本得分的中位数作为所述第二话术样本得分k，若标准差小于等于预设值则将单一话术样本得分的平均数作为所述第二话术样本得分k。
11、进一步的，判断所述不同客户群体的单一客户的反馈影像数据是否属于噪点数据；若属于某一特定客户群体的所述单一话术样本得分m和所述某一特定客户群体的所述第二话术样本得分k超过预设偏离度，则将所述某一特定客户群体的所述单一客户的反馈影像数据判定为噪点数据，将所述噪点数据转为人工处理并且不作为本轮优化所述单一话术样本的依据。
12、进一步的，所述s4包括通过langchain构建知识问答库，再利用所述知识问答库训练获得所述话术自动生成模型。
13、本发明还提供了一种基于情绪分析的营销话术优化系统，其特征在于，用于执行权利要求1-7所述的方法，包括，
14、获取数据模块，用于选取话术样本应用于不同客户群体的营销活动中，通过录音录像获取反馈影像数据；
15、计算模块，用于对所述反馈影像数据进行微表情图像和音频数据分析获得单一话术样本得分，根据所述单一话术样本得分确定所述不同客户群体的第二话术样本得分；
16、等级划分模块，用于将所述第二话术样本得分按照预设区间划分等级，对符合设定等级区间的第三话术样本进行定期优化；
17、优化模块，用于通过构建知识问答库训练话术自动生成模型，在完成第四话术样本优化的同时，针对出现负面情绪较多的第五话术样本进行情绪引导性优化。
18、本发明还提供一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
19、所述存储器，用于存储计算机程序；
20、所述处理器，用于通过调用存储计算机程序，执行权利要求1至7中任一项所述的方法。
21、本发明还涉及一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，其特征在于，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
22、本发明的有益效果为：本方案提供的基于情绪分析的营销话术优化方法，是基于情绪分析结果和不同类型客户的需求制定个性化的话术，满足了不同客户群体的需求；对营销话术在不同的时期进行持续的优化，提高了话术的有效性；自动化的情绪分析和话术生成减少了营销人员在准备和调整话术上的时间消耗，使营销过程更加高效；情绪分析和话术优化有助于提高客户的兴趣和购买意愿，从而提升营销的成功率。
1.一种基于情绪分析的营销话术优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2包括利用tim算法和evm算法对营销人员说出单一话术样本前中后的图像进行处理，再通过svm、rf算法对获取的图像进行特征分类，以此确定所述单一话术样本对应的微表情种类，按照预设微表情种类设置微表情对应的分值，将所述单一话术样本产生的微表情个数记为n，所述单一话术样本产生的微表情得分计为p，其中p＝(p1+p2+……pn)/n(n>＝1)。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述s2还包括，将所述单一话术样本的音频数据通过自动语音识别技术转换为文本数据，并利用自然语言处理技术确定文本数据表达的音频情绪种类，按照预设的音频情绪种类分值，计算音频数据得分，将所述单一话术样本产生的音频数据个数记为m(m>＝1)，所述单一话术样本产生的音频数据得分记为q，其中q＝(q1+q2+……qm)/m。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述s2还包括，设置所述单一话术样本的原始得分为a，所述单一话术样本得分m＝a+p+q。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述不同客户群体的所述第二话术样本得分记录为k，计算所述不同客户群体的所述单一话术样本得分的标准差，当标准差大于预设值则选取单一话术样本得分的中位数作为所述第二话术样本得分k，若标准差小于等于预设值则将单一话术样本得分的平均数作为所述第二话术样本得分k。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，判断所述不同客户群体的单一客户的反馈影像数据是否属于噪点数据；若属于某一特定客户群体的所述单一话术样本得分m和所述某一特定客户群体的所述第二话术样本得分k超过预设偏离度，则将所述某一特定客户群体的所述单一客户的反馈影像数据判定为噪点数据，将所述噪点数据转为人工处理并且不作为本轮优化所述单一话术样本的依据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s4包括通过langchain构建知识问答库，再利用所述知识问答库训练获得所述话术自动生成模型。
8.一种基于情绪分析的营销话术优化系统，其特征在于，用于执行权利要求1-7所述的方法，包括，
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，其特征在于，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
