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公开(公告)号:CN118503531A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410625083.7
申请日:2024-05-20
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N20/00
摘要: 本发明公开了一种带解释功能的学习资源对话推荐方法和系统,包括:获取用户的年龄,将原始知识图谱转换成第一知识图谱;所述第一知识图谱包括适合年龄的学习资源对应的所有第一节点;获取用户的初始学习资源偏好特征,将第一知识图谱转换成第二知识图谱;所述第二知识图谱包括所述初始学习资源偏好特征对应的所有第二节点和所述第二节点的所有上下文连接节点;通过多臂老虎机算法,判断是否需要迭代获取用户的第一偏好特征;若需要,则迭代获取用户的第一偏好特征来更新第二知识图谱;若否,则通过PageRank算法和学习资源推荐解释模型,发送学习资源推荐信息及其对应的解释给用户。本发明实现了更准确地推荐用户偏好的学习资源。
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公开(公告)号:CN118193855B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410605579.8
申请日:2024-05-16
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F16/9535 , G06F16/215 , G06F16/332 , G06F16/335 , G06F16/38 , G06N5/04
摘要: 本发明公开了一种在线应答方法、装置及计算机设备,方法包括将获取的全部历史疑难原始数据进行第一特征提取,获得原始关键特征数据;获取全部历史疑难原始数据对应的全部历史解答结果数据,对全部历史解答结果数据进行第二特征提取,获取解答关键特征数据;基于全部历史疑难原始数据、全部历史解答结果数据、原始关键特征数据和解答关键特征数据,建立疑难情况判断模型;实时获取客服系统中的在线问题数据,将在线问题数据输入疑难情况判断模型,输出在线应答回复结果,并将在线应答回复结果通过应答推荐模型,生成在线应答推荐方案。本实施例实现了高效在线应答客户问题,提高解答结果的准确性和客户体验感。
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公开(公告)号:CN118262388A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410368732.X
申请日:2024-03-28
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06V40/12 , G06V10/54 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0499
摘要: 本发明提供了一种指纹识别方法、装置、电子设备以及存储介质,一指纹识别模型对待识别指纹图像进行特征提取,并输出待识别指纹图像中待识别指纹的待识别特征向量,以及待识别指纹的纹理类型。以使在进行指纹匹配过程中,仅提取指纹库中与所述待识别指纹的纹理类型相同的指纹作为待选定指纹,根据待选定指纹的指纹特征向量与待识别特征向量之间的特征相似度来进行指纹匹配,避免了在指纹匹配过程中,需要对指纹库中所有指纹进行逐一匹配的繁琐过程,有效地提高了指纹识别的效率,进而能够满足指纹识别应用场景极高的实时性要求。
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公开(公告)号:CN110009064A
公开(公告)日:2019-07-12
申请号:CN201910364679.5
申请日:2019-04-30
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
摘要: 本发明公开了一种基于电网领域的语义模型训练方法,包括步骤:抓取电网领域的文档和数据,形成电网领域的专有实体;去除和电网场景无关的语句,对专有实体的内容进行分词,形成若干个电网词汇;分别对各电网词汇进行训练,得到若干个电网词汇的词向量;挑选其中的若干个电网词汇的词向量进行组合,形成电网领域的句向量;提高了电网领域语句识别的准确度,解决了不能区别在语义或句法结构上相似的句子的问题,为电网领域的人工智能奠定了重要的基础。
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公开(公告)号:CN118312609A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410368743.8
申请日:2024-03-28
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F16/34 , G06F40/126 , G06F40/30 , G06Q30/01 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及自然语言处理技术领域,公开了一种融合知识抽取的文本摘要方法及装置。该方法利用对话状态追踪技术提取关键词序列,引导训练并生成子摘要生成模型,以使训练完成的子摘要生成模型对待识别对话工单进行编码,识别出对话信息,根据识别出的对话信息生成关键词序列,再根据生成的关键词序列逐步生成子摘要,最后将子摘要生成模型生成的所有子摘要进行拼接,得到待识别对话工单的工单摘要。本发明可以提高信息抽取的准确性和泛化性,提高了文本摘要的逻辑性、完整性和正确性。
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公开(公告)号:CN110096582A
公开(公告)日:2019-08-06
申请号:CN201910364675.7
申请日:2019-04-30
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F16/332 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种电力业务中会话机器人的训练方法,包括如下步骤:会话机器人实时接收用户提问;会话机器人判断用户提问是否为有效提问;若是,则会话机器人根据实体信息为用户提问匹配解答数据;人工判断会话机器人匹配的解答数据是否准确;若是,则会话机器人确认匹配所述解答数据;会话机器人储存匹配结果;若否,则人工为所述若干实体信息匹配解答数据;并执行所述步骤:会话机器人储存匹配结果;通过对会话机器人进行重复训练,并将训练结果储存的方法,不断提高了会话机器人的客服能力,实现了会话机器人在人工辅助不断学习,即使用越久,会话机器人的智能化越高。
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公开(公告)号:CN118260423A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410368726.4
申请日:2024-03-28
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
摘要: 本发明公开了一种面向情境学习的机器学习模型训练的方法及系统,其中方法包括:获取预设的训练集,通过预设的信息评分方法对所述训练集的示例进行计算,得到所述示例的信息评分;根据所述示例的信息评分,通过预设的筛选条件,筛选出所有无信息量的示例,并得到高信息量的示例集合;根据高信息量的示例集合,通过预设的示例搜索方法进行处理,得到情境学习核心集;根据情境学习核心集,对机器学习模型进行情境学习训练。本发明通过得到适用于情景学习的核心集,提升了关于情境学习的机器学习模型的性能和训练精确度。
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公开(公告)号:CN110083694A
公开(公告)日:2019-08-02
申请号:CN201910364672.3
申请日:2019-04-30
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/33 , G06Q10/10 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于webhook的电网业务集成方法,包括步骤:若接收到来自用户的登陆信息,获取用户的查询类别;向用户发送验证信息请求,实时接收来自用户的实时指令;根据实时指令调取对应的电网数据库,并查找出该实时指令下的实时数据;向用户发送实时数据;储存与用户交互的历史记录;通过对通用的webhook协议进行改进,并应用于智能客服机器人与电网业务集成,提高了电网业务服务的时效性和智能性。该协议在业务数据传递过程中储存历史记录,保持了会话上下文数据,使得在智能客服机器人客服多轮对话场景中,以可插拔的方式与业务系统对接。
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公开(公告)号:CN118504576A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410622231.X
申请日:2024-05-20
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F40/30 , G06N3/0895 , G06F18/214 , G06F40/289 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要: 本发明公开了一种文本识别方法、装置、终端设备及存储介质,获取待识别文本;将待识别文本输入多语种表征模型中,以使多语种表征模型输出目标识别文本;其中,多语种表征模型的构建包括:获取若干不同语种的双语语料库以及每一双语语料库中源语言语句和目标语言语句的词对齐标签;构建初始神经网络模型,以源语言语句和目标语言语句作为第一训练集对初始神经网络模型进行自监督训练,在初始神经网络模型收敛时,生成初始多语种表征模型;在所述初始多语种表征模型中引入注意力机制,以所述词对齐标签、源语言语句和目标语言语句作为第二训练集对初始多语种表征模型进行训练,在所述初始多语种表征模型收敛时,生成多语种表征模型。
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公开(公告)号:CN118410376A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410490060.X
申请日:2024-04-23
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC分类号: G06F18/24 , G06F18/213 , G06Q30/015 , G06Q10/10 , G06F40/35
摘要: 本发明公开了一种客户信息处理方法、装置、终端设备及存储介质,方法包括:对待处理客户信息进行特征提取,得到待处理客户信息的信息特征,将信息特征输入至预训练的分类模型,以确定待处理客户信息所属的信息类别,其中,所述信息类别包括:投诉类信息以及咨询类信息;在确定待处理客户信息为咨询类信息的情况下,根据信息特征以及预设的客户信息回复数据库,确定客户信息回复内容,并根据客户信息回复内容对待处理客户信息进行回复;在确定待处理客户信息为投诉类信息的情况下,将待处理客户信息发送至客服端,以使客服人员通过所述客服端对待处理客户信息进行回复。通过实施本发明,减少人工处理客户信息的工作量,提高工作效率。
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