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公开(公告)号：CN118503377A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410625094.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 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
Inventor： 谭火超 , 苏立伟 , 陶飞达 , 刘振华 , 康峰 , 曹彦朝 , 杨秋勇 , 李庭磊 , 梁瑞莹 , 张艳 , 苏林峰 , 叶枝平 , 舒畅 , 李文虎 , 皮伟丰 , 李宗隽
IPC: G06F16/332 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06F18/22 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种电力坐席辅助方法及装置，通过对用户需求信息进行分词、实体和关系的匹配，以及计算相似度等方法，可以更准确地匹配用户需求信息和电力信息，确保所提供的电力信息和提示语句与用户需求更加匹配。且通过动态获取与用户需求信息匹配的电力信息，系统具有较好的可拓展性，可以随着知识图谱的更新和扩展，提供更多的电力信息和服务。进一步地，通过识别和替换待匹配信息中的实体，可以自动补全或纠正待匹配信息中错误和缺失的部分，提高文本连贯性，进一步提高数据的质量。对电力客服信息进行预训练和微调，提取其中的实体和关系，并建立相似度关系表征，可以提高分类准确率，提升工单处理效率，改善电力客服的效率和质量。
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公开(公告)号：CN118486295A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410623310.2
申请日：2024-05-20
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种混合语音识别方法、系统、计算机设备和存储介质，包括根据第一单语种语音数据和第二单语种语音数据，建立第一单语种模型和第二单语种模型；将第一单语种语音数据和第二单语种语音数据进行拼接，得到混合语种数据，并根据混合语种数据，建立语种分类特征提取模型；将第一单语种模型、第二单语种模型和语种分类特征提取模型进行融合，得到混合语音识别模型；将待识别的混合语音数据输入混合语音识别模型，得到语音识别结果。本发明通过融合汉语、粤语单语种模型和语种分类特征提取模型的特征，构建了混合语音识别模型，能够自动识别输入语音的语种，并综合不同语种模型提供的特征进行识别，有效提高了语音识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118395995A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410613710.5
申请日：2024-05-17
Applicant: 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: G06F40/35 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/044 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种外呼机器人智能优化培训方法、系统、设备和介质，获取客户问题信息，对客户问题信息进行情感分析和语义分析，得到文本语义信息和情感语义信息，根据文本语义信息和情感语义信息进行回答，得到外呼机器人回答策略，采集外呼机器人的运行数据，并根据运行数据以及客户反馈信息对外呼机器人进行风险识别和评估，得到评估结果，以使人员根据评估结果对外呼机器人进行优化，本方法实现利用外呼机器人进行智能培训的方法，提高了外呼机器人的回答准确度。
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公开(公告)号：CN118194238B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410591748.7
申请日：2024-05-14
Applicant: 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: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及情感识别技术领域，尤其涉及一种多语种多模态情感识别方法、系统及设备，包括采用自监督学习方法对无标注的多语种非平行语音、文本数据进行训练，得到自监督预训练模型，以对带标注的多语种多模态情感语料进行特征提取，得到多模态初级特征序列，并利用基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络进行多模态联合表征建模，从而根据多模态联合表征输出情感识别结果。本发明通过基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络对多模态联合表征建模，提升多模态特征融合效率，并根据多模态联合表征，通过线性层输出情感识别结果，同时引入梯度反转层进行语种对抗训练，进一步实现了跨语种深度语义对齐，提升了多语种情感识别的泛化性。
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公开(公告)号：CN118282734A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410368734.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 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: H04L9/40 , H04L67/141 , H04L12/46
Abstract: 本发明公开了一种VPN联网验证方法、装置、终端设备和存储介质，其中，方法包括：信息获取步骤：获取用户的当前指纹信息和当前人脸信息；指纹验证步骤：验证当前指纹信息；在指纹验证成功时，转至人脸验证步骤；在指纹验证失败时，判断指纹验证次数是否超过第一预设次数，若否，则转至信息获取步骤，若是，则生成警示信息；人脸验证步骤：验证当前人脸信息；在人脸验证成功时，转至VPN联网步骤；在人脸验证失败时，判断人脸验证失败次数是否超过第二预设次数，若否，则转至指纹验证操作，若是，则锁定用户的登陆操作；VPN联网步骤：将用户服务器联网至VPN。本发明提高了VPN联网使用的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227738B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310483798.9
申请日：2023-05-04
Applicant: 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: G06Q10/04 , G06Q30/01 , G06F18/2321 , G06F18/15 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种电网客服话务量区间预测方法及系统，通过获取历史话务数据和话务量影响因素数据，并进行缺失值补充后，再对补充后的话务量影响因素数据进行相似日聚类。在利用预测模型对处理好的数据和聚类结果进行特征提取得到特征数据后，采用分位数回归模型对特征数据进行计算得到条件分位数，再采用非参数核密度估计方法对条件分位数进行计算得到区间预测结果，将区间预测结果发送给电网客户服务排班系统，以使电网客户服务排班系统根据区间预测结果进行话务排班调度。本方法通过结合话务影响因素对电网客服话务量概率进行预测，可以实现现代供电服务体系预测不确定性的有效量化，提高电网客服话务量区间预测的准确率。
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公开(公告)号：CN110069784A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910368412.3
申请日：2019-05-05
Applicant: 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
Abstract: 本申请提供了一种语音质检评分方法、装置、终端及可存储介质，其中，本申请的方法包括：获取录音音频数据；将获取的录音音频数据转化为文本格式的数据，其中，所述文本格式的数据中包括与坐席人员的音频数据相对应的坐席文本数据；通过余弦相似性算法和/或汉明距离算法对所述坐席文本数据与预置的计分指标进行匹配计分，得到所述录音音频数据的服务质量分值。通过本申请的方法对录音音频数据自动进行识别和评分，无需过多的人工参与，实现了智能化质检，可以进行全量覆盖质检，质检效率高，节约了质检工作人员的工作量，并提高质检质量。
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公开(公告)号：CN118278414A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410368748.0
申请日：2024-03-28
Applicant: 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
Inventor： 刘娟 , 苏立伟 , 马喆非 , 刘振华 , 谭火超 , 陈亮 , 陈海燕 , 钱正浩 , 苏凯 , 杨秋勇 , 魏焱 , 李庭磊 , 黎颖诗 , 张艳 , 吴波海 , 舒畅 , 李文虎
Abstract: 本发明提供了一种基于情感分析和意图预判的外呼方法，应用于外呼系统当中，包括：采集用户的多模态语料，并从所述多模态语料中筛选出与情感相关的目标语料；对目标语料稠密特征的连续词进行数字量化，得到多个连续词向量，并将所述多个连续词向量作为预先训练的情感分析模型的输入，所述情感分析模型根据所述多个连续词向量中的数值符号，输出所述用户的情感倾向；将所述情感倾向输入到意图预判模型中，根据挖掘出的意图，输出响应结果；采用本发明能够提高对用户进行响应的精确度，从而提高用户体验感。
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公开(公告)号：CN118260424A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368742.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 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: G06F16/35 , G06F40/16 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据分析与情感预测的热点信息提取方法及系统，所述方法包括：获取文本数据并将所述文本数据输入至预设的bert模型，以使所述bert模型提取所述文本数据中的多个关键词，输出关键词集合，所述文本数据包括若干个文本；对所述关键词集合中的同义关键词进行语义合并，构建同义关键词包；根据所述同义关键词包构建所述文本数据中各个文本各自对应的文本关键词矩阵；基于所述各个文本关键词矩阵对所述各个文本进行聚类，获得多个不同的主题；从所述多个不同的主题中提取各个所述主题对应的关键特征词；基于所述各个关键特征词提炼对应的主题内容，分析主题情感，提取热点信息，提高抓取热点信息的效率与准确率。
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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
Applicant: 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: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 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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