一种基于预训练模型的客户诉求识别方法及系统

    公开(公告)号:CN117540275A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311562863.3

    申请日:2023-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的客户诉求识别方法及系统,所述方法步骤如下:构建语料库,收集客户服务语料作为模型训练样本;训练预训练语言模型,获得文本语义理解能力;使用客户诉求语料微调预训练模型,使其适应诉求识别任务;对新输入的客户诉求进行识别,并映射到预定类别中;所述系统包括语料库构建模块、模型训练模块、模型调节模块和识别映射模块。本发明能够自动、有效地识别和解析客户诉求,为企业的客户服务提供决策支持。通过使用深度学习技术,本发明能够对大量的客户沟通数据进行处理和分析,提高客户满意度和服务效率。

    一种基于可视化技术的数据分析展示方法及系统

    公开(公告)号:CN116756231A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310776727.8

    申请日:2023-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于可视化技术的数据分析展示方法及系统,涉及数据管理领域。为了解决现有的数据应用和分析系统存在数据来源广,数据类型杂,数据查找难的问题。一种基于可视化技术的数据分析展示方法及系统,包括以下步骤:S1:构建数据分布清单;S2:归纳电力单位数据,编制资源数据清册,S3:建设数据地图。本发明为数据管理提供更加精准的数据支撑,为电力单位对数据资源整体管理提供支撑,使得数据检索更加便捷,帮助数据使用人员提高数据应用效率,使得数据使用者可以自助获取数据,完整的数据信息可以帮助数据使用者更好地理解数据,条理清晰,极大节约了找数据的时间和精力,解决了数据难查找的问题。

    一种用户投诉行为预测方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN114066049A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111347727.3

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种用户投诉行为预测方法、系统、设备及介质,所述方法包括以下步骤:获取网上国网用户在建模时间窗口的用户基本信息数据、用户行为数据、用户缴费信息数据,并对以上数据进行预处理;然后基于信息增益理论基础,筛选符合标准的变量,剔除贡献度较低的指标;构建GBDT树模型,将特征变量输入到模型中,将每个叶节点输出的特征变量构成一个新的组合特征;将GBDT模型训练得到的组合特征输入到Logistic模型,进行训练、优化模型,预测用户投诉的概率。本发明构建模型对网上国网用户进行预测,精度较高、适应性较强,能够有效实现对潜在投诉客户发出预警。

    一种基于用户会话分析的情绪识别方法和装置

    公开(公告)号:CN112580347A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011465191.0

    申请日:2020-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户会话分析的情绪识别方法和装置,属于情绪识别技术领域。本发明提出了一种基于用户会话分析的情绪识别方法,该方法创造性的通过对用户反馈的历史记录进行整理和分词处理,对用户的反馈内容进行剖析,同时还设计有用户情绪识别模型,可以用于对用户的反馈记录的进行识别和分析,辅助客服判断用户的情绪,进而有助于客服对用户做出合适的反馈,能够提供更好的客服服务,同时还提出了与一种基于用户会话分析的情绪识别方法相匹配的一种基于用户会话分析的情绪识别装置,有效解决了在线客服的用户情绪识别问题,及时掌控用户情绪,辅助在线人工客服或者是人工智能客服更好的为用户服务。

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