[发明专利]基于深度学习模型的案件类型识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于深度学习模型的案件类型识别方法、装置、计算机设备及存储介质，获取待辨别案件类型的目标案件和客户表达的沟通信息，然后将沟通信息输入至深度学习模型得到第一输入结果作为案件关键字，因为深度学习模型由历史沟通信息和历史案件关键字作为样本训练得到，且预先训练好的深度学习模型具备高效的运作能力，所以能够快速地从沟通信息中筛选出案件关键字，当案件关键字包括预设的投诉关键字，且沟通信息不包括预设的咨询关键字时，确定目标案件的案件类型为投诉类型，当案件关键字不包括预设的投诉关键字，或案件关键字包括预设的咨询关键字时，确定目标案件的案件类型为咨询类型，所以提高了案件类型判断的效率。

技术领域

本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习模型的基于深度学习模型的案件类型识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，在保险金融行业中，保险公司为了更好地服务客户，专门为客户设置了咨询与投诉服务，如咨询与投诉服务热线电话。

随着咨询与投诉的案件数量的增长，当在预设的一个时间段内，很多客户采用同一种方式咨询或投诉时，如打电话咨询或投诉，客服人员需要高度集中精力受理大量的客户发起的咨询或投诉的案件，由于客服人员的精力或情绪等原因，客服人员有时出现无法快速地分辨案件的案件类型属于咨询类型还是投诉类型的情况，导致案件类型判断的效率低下。

因此，寻找一种高效的基于深度学习模型的案件类型识别方法成为本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于深度学习模型的案件类型识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决案件类型判断的效率低下的问题。

一种基于深度学习模型的案件类型识别方法，包括：

获取待辨别案件类型的目标案件；

获取所述目标案件中客户表达的沟通信息；

将所述沟通信息输入至预先训练好的深度学习模型得到第一输出结果作为案件关键字，其中，所述深度学习模型是由历史沟通信息和历史目标关键字作为样本训练得到；

当所述案件关键字包括预设的投诉关键字，且所述案件关键字不包括预设的咨询关键字时，确定所述目标案件的案件类型为投诉类型；

当所述案件关键字不包括预设的投诉关键字，或所述案件关键字包括预设的咨询关键字时，确定所述目标案件的案件类型为咨询类型。

一种基于深度学习模型的案件类型识别装置，包括：

获取待辨别案件类型的目标案件；

获取所述目标案件中客户表达的沟通信息；

将所述沟通信息输入至预先训练好的深度学习模型得到第一输出结果作为案件关键字，其中，所述深度学习模型是由历史沟通信息和历史目标关键字作为样本训练得到；

当所述案件关键字包括预设的投诉关键字，且所述案件关键字不包括预设的咨询关键字时，确定所述目标案件的案件类型为投诉类型；

当所述案件关键字不包括预设的投诉关键字，或所述案件关键字包括预设的咨询关键字时，确定所述目标案件的案件类型为咨询类型。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于深度学习模型的案件类型识别方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于深度学习模型的案件类型识别方法的步骤。