[发明专利]账户诉求的识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种账户诉求的识别方法，其特征在于，包括：

获取携带有诉求分类标签的原始语料数据，对所述原始语料数据进行分词处理，得到第一语料库；

基于所述第一语料库，采用第一神经网络模型，确定第一词向量和第一字向量；

获取预先构建的初始账户诉求识别模型，其中，所述初始账户诉求识别模型是基于多种不同的网络模型构建得到的；

基于所述第一词向量和所述第一字向量，采用所述初始账户诉求识别模型，确定目标账户诉求识别模型；

根据所述目标账户诉求识别模型识别目标账户的当前诉求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取携带有诉求分类标签的原始语料数据，包括：

获取历史通话数据；

获取预先构建的诉求分类关系，其中，所述诉求分类关系用于指示诉求类别、诉求事件以及业务信息之间的对应关系；

对所述历史通话数据进行筛选处理，得到第一通话数据；

根据所述诉求分类关系为所述第一通话数据添加诉求分类标签，得到携带有所述诉求分类标签的所述原始语料数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始语料数据进行分词处理，得到第一语料库，包括：

对所述原始语料数据进行分句处理，得到第一语句集；

对所述第一语句集进行筛选处理，得到第二语句集；

采用目标分词组件对所述第二语句集进行分词处理，得到所述第一语料库。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取预先构建的初始账户诉求识别模型之前，所述方法还包括：

基于双向长短期记忆网络模型和自注意力网络模型，构建第一模型网络结构；

基于门控卷积网络模型和所述自注意力网络模型，构建第二模型网络结构；

根据所述第一模型网络结构和所述第二模型网络结构，确定所述初始账户诉求识别模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一语料库，采用第一神经网络模型，确定第一词向量和第一字向量，包括：

根据所述第一语料库生成第二词向量和第二字向量；

采用所述第一神经网络模型对所述第二词向量和所述第二字向量进行训练，得到目标权重矩阵；

基于所述第二词向量和所述目标权重矩阵，确定所述第一词向量；

基于所述第二字向量和所述目标权重矩阵，确定所述第一字向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一词向量包括训练集词向量和测试集词向量，所述第一字向量包括训练集字向量和测试集字向量，所述基于所述第一词向量和所述第一字向量，采用预先构建的初始账户诉求识别模型，确定目标账户诉求识别模型，包括：

采用所述训练集词向量和所述测试集词向量对所述初始账户诉求识别模型进行训练，得到第一账户诉求识别模型；

采用所述测试集词向量和所述测试集字向量对所述第一账户诉求识别模型进行准确率测试；

若所述第一账户诉求识别模型的所述准确率测试通过，则将所述第一账户诉求识别模型作为所述目标账户诉求识别模型。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标账户诉求识别模型识别目标账户的当前诉求，包括：

获取目标账户对应的目标通话数据；

基于所述目标通话数据，采用所述目标账户诉求识别模型识别所述目标账户的所述当前诉求。