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公开(公告)号:CN114298726A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111675809.0
申请日:2021-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
Abstract: 本发明公开了一种业务分类的预测方法及装置,其方法包括:获取电力客户的历史诉求工单数据,计算历史诉求工单数据中带有预设的关键字信息的词组的特征值,并列出特征值与业务分类的对应关系矩阵,得到存量矩阵数据,划分存量矩阵数据为训练数据和验证数据,将训练数据输入预设的多层神经网络模型进行训练,得到训练后的多层神经网络模型,基于验证数据,对训练后的多层神经网络模型进行验证,得到目标多层神经网络模型,将新增的客户诉求数据输入目标多层神经网络模型,得到预测的诉求数据对应的业务类型。本发明通过一种业务分类的预测方法,提高客户诉求业务分类标注的效率,减少服务调度人员的工作量。
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公开(公告)号:CN114265939A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111679058.X
申请日:2021-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/268 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种用电诉求的提词方法及装置,其方法包括:获取电力客户的历史诉求数据,基于预设的关键词标签和停用词标签,对所述历史诉求数据进行分词和过滤,得到历史诉求工单的词组清单,统计所述词组清单的出现次数,得到词组数据统计结果,根据所述词组数据统计结果,得到业务分类的关键词。本发明通过一种用电诉求的提词方法,提高客户诉求业务分类标注的效率,减少服务调度人员的工作量。
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