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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
Applicant: 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
Inventor： 林少娃 , 洪健山 , 胡若云 , 罗欣 , 朱蕊倩 , 张爽 , 魏骁雄 , 沈皓 , 朱斌 , 陈博 , 麻吕斌 , 葛岳军 , 陈奕汝 , 钟震远 , 杨建军 , 叶红豆 , 丁嘉涵
Abstract: 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
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/08
Abstract: 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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公开(公告)号：CN111047094A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911272670.8
申请日：2019-12-12
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的抄表数据异常分析方法，涉及电力用户抄表异常判定方法领域。历来对于抄表数据异常类意见投诉的处理多采用现场检测的方法，耗费物力、人力资源，效率低，对于确定的抄表数据异常用户差错电量的判定也存在方法单一、准确率低下等问题。本方法采用经深度学习训练的BP神经网络建立用户抄表数据异常属实判定算法模型及优化配置策略，实现工单用户抄表数据异常属实的快速准确判断，通过建立抄表数据异常用户日用电量预测模型和优化配置策略，实现差错时间和差错电量的准确估算。从而提高95598指标分析与质量管控的工作效率，发挥辅助决策作用。
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