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公开(公告)号:CN111161094A
公开(公告)日:2020-05-15
申请号:CN201911272970.6
申请日:2019-12-12
申请人: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江华云信息科技有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法,涉及电力工单诉求点识别方法领域。目前客户诉求挖掘效率低下,面对海量非结构化文本诉求,仍停留在依靠人工进行数据处理与分析的阶段,存在数据处理方式单一、投入人力成本高,实时性差等问题。本方法包括建立诉求点机器识别标签体系、工单诉求高维矩阵向量化、诉求点机器识别建模、样本学习训练、相似度模型识别分类等关键步骤。利用深度学习技术手段,有效实现以机器识别为主、人工复核为辅的诉求人机偶合识别分类功能,实时精准识别客户诉求点,提高诉求分析与问题管控的工作效率,减少一线人员诉求分析压力。
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公开(公告)号:CN111061837A
公开(公告)日:2020-04-24
申请号:CN201911311140.X
申请日:2019-12-18
申请人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种话题识别方法,涉及自然语言处理领域,用于解决现有缺少对客服服务内容统计的方法,该方法包括以下步骤:获取未标注的文本数据和已标注的文本数据;将所述已标注的文本数据作为训练样本,训练得到主题识别模型;利用所述主题识别模型对所述未标注的文本数据进行识别,得到主题识别结果;将所述主题识别结果输入话题生成模型,得到各个主题对应的话题。本发明还公开了一种话题识别装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对文本进行主题的识别,并通过话题模型得到每个主题对应的话题,进而完成客服服务内容的统计。
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