[发明专利]一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法，涉及电力工单诉求点识别方法领域。目前客户诉求挖掘效率低下，面对海量非结构化文本诉求，仍停留在依靠人工进行数据处理与分析的阶段，存在数据处理方式单一、投入人力成本高，实时性差等问题。本方法包括建立诉求点机器识别标签体系、工单诉求高维矩阵向量化、诉求点机器识别建模、样本学习训练、相似度模型识别分类等关键步骤。利用深度学习技术手段，有效实现以机器识别为主、人工复核为辅的诉求人机偶合识别分类功能，实时精准识别客户诉求点，提高诉求分析与问题管控的工作效率，减少一线人员诉求分析压力。

技术领域

本发明涉及电力工单诉求点识别方法领域，尤其涉及一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法。

背景技术

目前，国家电网公司关于坚持以客户为中心进一步提升优质服务水平的意见(国家电网办[2018]1号)中指出要强化95598服务监督，加强服务数据和敏感问题分析，抓住客户服务热点难点，坚持以客户为中心持续提升优质服务水平。同时根据国家电网公司供电优质服务分析相关要求，需要对投诉、服务申请、意见工单实现业务下钻全量精细化分析，而面对大量非结构化文本诉求，需要改变传统人力密集型分析模式。目前客户诉求挖掘效率低下。快速查找、分析并解决95598客户诉求中的热点问题是目前重点工作之一，但面对海量非结构化文本诉求，仍停留在依靠人工进行数据处理与分析的阶段，存在数据处理方式单一、投入人力成本高，实时性差等问题。

同时，人工诉求梳理过程中存在人员业务能力差异、理解差异以及常态化持续工作量大等问题，诉求分析与问题管控的工作效率低，一线人员诉求分析压力大。

发明内容

本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法，以实时精准识别客户诉求点，提高诉求分析与问题管控的工作效率为目的。为此，本发明采取以下技术方案。

一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法，包括以下步骤：

1)建立诉求点机器识别标签体系：通过组织业务专家根据经验进行诉求点手工梳理，并对诉求点标签进行精细化剖析与反复讨论，制定出投诉诉求点机器识别分类细则、服务申请诉求点机器识别分类细则和意见诉求点机器识别分类细则；

2)工单诉求高维矩阵向量化：对工单诉求的文本数值向量表征转化，同时对诉求向量进行多种算法加工处理；

3)诉求点机器识别建模：该过程实现诉求点机器识别分类建模，采用深度置信神经网络进行建模，设计深度置信神经网络模型结构与模型参数；

4)样本学习训练：根据神经网络和超参数设置对经过诉求高维矩阵向量处理的数据进行样本学习训练，固化输出诉求样本训练结果模型；

5)相似度模型识别分类：基于已学习训练固化的模型对诉求工单根据诉求点机器识别标签规则的进行逐一诉求点分类识别。

本方法通过利用深度学习技术手段，有效实现以机器识别为主、人工复核为辅的诉求人机偶合识别分类功能，实时精准识别客户诉求点，提高诉求分析与问题管控的工作效率，减少一线人员诉求分析压力。

作为优选技术手段：步骤2)中，所述的工单诉求高维矩阵向量化包括以下步骤：

201)诉求点结构化分类数组；

202)根据诉求点分类进行样本按类分组加载样本数据；

203)提取各诉求点样本单词集合；

204)按类分组诉求样本简单向量化；

205)诉求样本向量中心化处理；

206)协方差矩阵计算；

207)求解特征值矩阵；