一种实体关系联合抽取方法、装置、存储介质及终端

    公开(公告)号:CN114840680A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210290410.9

    申请日:2022-03-23

    IPC分类号: G06F16/36 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种实体关系联合抽取方法,方法包括:获取待抽取的目标文本数据;将目标文本数据输入预先训练的实体关系联合抽取模型中;实体关系联合抽取模型包括BERT编码层、CRF层和sigmoid得分层;预先训练的实体关系联合抽取模型训练过程包括,将BERT编码层输出的字符表示向量输入CRF层得到第一交叉熵损失值;根据每个字符的拼接向量输入sigmoid得分层得到第二交叉熵损失值;每个字符的拼接向量是由CRF层输出的字符的实体预测标签与BERT编码层输出的字符表示向量拼接的;输出目标文本数据对应的实体参数和关系参数。本申请可提升关系抽取任务的准确性,模型能自动学习两个任务的相关信息,也能有效减小因流水线工作导致的累积误差,提升模型抽取准确度。

    一种舆情智能识别系统及方法
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114219002A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111339431.7

    申请日:2021-11-12

    IPC分类号: G06K9/62 G06F9/54 G06Q50/06

    摘要: 本发明属于舆情识别技术领域,具体公开了一种舆情智能识别系统,包括Kafka数据接收模块、舆情智能分析模块、Kafka数据推送模块和制单模块;Kafka数据接收模块用于接收Kafka数据流中的舆情数据;舆情智能分析模块用于判断舆情数据是否是真实的舆情,如果是真实的舆情则将舆情数据按类别和等级进行划分;Kafka数据推送模块用于将舆情识别结果以Kafka消息队列的顺序传递至制单模块;制单模块用于根据从Kafka数据接收模块接收的舆情数据和Kafka数据推送模块接收的舆情识别结果生成工单。本发明通过舆情智能分析模块对舆情数据进行了判断和识别,能够降低舆情研判人员的工作强度;能够避免由于人工分类引起的分类不准确的情况。

    客服综合能力智能分析方法及系统

    公开(公告)号:CN117910847A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311707177.0

    申请日:2023-12-13

    摘要: 本发明提供一种客服综合能力智能分析方法及系统,属于人工智能领域,包括:数据获取模块,用于获取客服专员的第一业务数据和第一运营数据;第一运营数据包括接听量、满意率和参评率;第一业务数据包括对内投诉数量、对内投诉属实数量、对内投诉服务瑕疵数量以及严重差错数量;数据预处理模块,与数据获取模块通信连接,用于对第一业务数据和第一运营数据进行预处理,得到预处理数据;服务分析模块,与数据获取模块通讯连接,用于根据预设算法对预处理数据进行分析,得到客服服务能力。本发明能够解决现有技术中整体服务质量方面无法做到量化评估,也难以管控服务细节的缺陷,实现对客服综合能力的智能分析。

    基于数据挖掘的客服系统投诉风险预警方法及系统

    公开(公告)号:CN116051124A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310031636.1

    申请日:2023-01-10

    摘要: 本发明涉及电力大数据挖掘技术,为基于数据挖掘的客服系统投诉风险预警方法及系统,首先统计客户服务数据,从中提取文本特征、区域特征、投诉月度数据、投诉时段数据及投诉业务数据;对所提取的数据,基于轨迹因素、时间因素、业务因素、客户诉求时长和客户情感因素进行特征构造,获得构造后的特征集;基于SMOTE算法处理特征集中样本不平衡问题,构建平衡样本,获得平衡数据集;基于IGSA算法实现随机森林RF分类模型的超参数寻优;利用RF分类模型完成预测。本发明通过构造新样本以消除原始数据中正样本过少而对预测模型的影响,在构建平衡样本基础上进行预测模型参数寻优,解决了网格搜索算法寻找RF最优参数耗时的问题,降低了电力客服的投诉率。

    一种基于Kafka的电力客户数据采样方法

    公开(公告)号:CN115630111A

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202211410374.1

    申请日:2022-11-04

    摘要: 本发明公开一种基于Kafka的电力客户数据采样方法,包括以下步骤:(1)对目标埋点的内容下定义并实施数据埋点操作;(2)用电客户操作触发产生埋点数据并与目标采样系统建立联络;(3)目标采样系统上收投送的埋点数据;(4)目标系统解析埋点数据产生目标字段信息并实时转发至Kafka消息队列;(5)依据采样到的目标字段信息,统计加工实时指标数据,并将结果转发至Kafka消息队列;(6)可视化系统实时消费Kafka消息队列,将采样到的业务指标可视化展示。本发明能够很好地解决当前电力客户数据采样处理技术中存在的埋点数据采样、加工实时指标效率低,不能高效、及时满足埋点数据采样领域的各类电力业务实时指标计算、数字化产品运营分析、电力客户用电行为分析等诸多问题与痛点。