[发明专利]投诉信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种投诉信息处理方法，所述方法包括：

获取预设时间区间的投诉信息；

根据设定属性特征对所述投诉信息进行分组，得到第一次分组结果，所述第一次分组结果中将包含所述属性特征的投诉信息划分为一组，将不包含所述属性特征的投诉信息划分为另一组；

将所述不具有设定属性特征的分组输入至分类模型，得到第二次分组结果；

重组所述第一次分组结果和所述第二次分组结果，将所述投诉信息进行类别划分，其中，所述划分后的所述类别对应的投诉信息数量的比例为预设分类比例；

根据对应的所述类别将所有所述投诉信息分类处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据设定属性特征对所述投诉信息进行分组，得到第一次分组结果之后，还包括：

计算所述第一次分组结果对应的组间比例，其中，所述组间比例为具有所述属性特征的投诉信息数量与不具有所述属性特征的投诉信息数量的比值；

根据所述组间比例和预设分类比例计算模型分类比例；

所述将所述不具有设定属性特征的投诉信息分组输入至分类模型，得到第二次分组结果，包括：多次调用分类模型对所述不具有设定属性特征的投诉信息进行多次分类，直至得到的分类结果满足所述模型分类比例，其中，所述分类模型包括具有固定分类比例的二分类模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多次调用分类模型对所述不具有设定属性特征的投诉信息进行多次分类，直至得到的分类结果满足所述模型分类比例，包括：

获取所述分类模型对应的所有分类比例，其中，所述分类比例包括所述分类模型经迭代多次所述固有分类比例分组后得到的所有分类比例；

确定与所述模型分类比例最接近的目标分类比例；

获取所述目标分类比例对应的多次分组方案；

将所述多次分组方案和所述不具有设定属性特征的投诉信息输入至所述分类模型中，得到第二次分组结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取预设时间区间的投诉信息之后，还包括：

判断所述投诉信息的数量是否少于设定阈值；

若是，则将获取的所有所述投诉信息分派给客服终端进行投诉信息的线下处理；

若否，则执行根据设定属性特征对所述投诉信息进行分组，得到第一次分组结果。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

收集历史投诉信息；

对所述历史投诉信息进行数据处理生成样本数据；

多个所述样本数据进行随机组合生成训练样本；

将所述训练样本输入至分类器中并不断调整分类器中的模型参数，直至构建出的分类模型能够将所述训练样本中的投诉信息按照设定的比例进行分类。

6.一种投诉信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取预设时间区间的投诉信息；

第一次分组模块，用于根据设定属性特征对所述投诉信息进行分组，得到第一次分组结果，所述第一次分组结果中将包含所述属性特征的投诉信息划分为一组，将不包含所述属性特征的投诉信息划分为另一组；

第二次分组模块，用于将所述不具有设定属性特征的分组输入至分类模型，得到第二次分组结果；

分类模块，用于重组所述第一次分组结果和所述第二次分组结果，将所述投诉信息进行类别划分，其中，所述划分后的所述类别对应的投诉信息数量的比例为预设分类比例；

信息处理模块，用于根据对应的所述类别将所有所述投诉信息分类处理。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

模型分类比例计算模块，用于计算所述第一次分组结果对应的组间比例，其中，所述组间比例为具有所述属性特征的投诉信息数量与不具有所述属性特征的投诉信息数量的比值；根据所述组间比例和预设分类比例计算模型分类比例；

所述第二次分组模块，还用于多次调用分类模型对所述不具有设定属性特征的投诉信息进行多次分类，直至得到的分类结果满足所述模型分类比例，其中，所述分类模型包括具有固定分类比例的二分类模型。