一种用于智能客服对话流畅性的异常检测方法、系统、设备及介质

本发明涉及智能客服技术领域，本发明公开了一种用于智能客服对话流畅性的异常检测方法、系统、设备及介质，包括，获取智能客服系统中的对话数据，进行预处理并构建对话流畅性指标数据集，划分为训练集与测试集；构建并训练Beta‑VAE模型，对训练集中的正常样本进行潜在特征解耦与重构；构建并训练GAN模型，以Beta‑VAE作为生成器，判别器对生成样本与真实样本进行判别，通过对抗训练提升生成质量；使用贝叶斯优化方法自动优化重构误差阈值，并在测试集上根据阈值进行异常检测，重构误差大于阈值则判定为异常。本方法自适应地学习智能客服对话流畅性指标的潜在分布和异常阈值，显著提升了异常检测的自动化水平和适应性。