[发明专利]账户诉求的识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明公开了一种账户诉求的识别方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取携带有诉求分类标签的原始语料数据，对上述原始语料数据进行分词处理，得到第一语料库；基于上述第一语料库，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，上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；基于上述第一词向量和上述第一字向量，采用上述初始账户诉求识别模型，确定目标账户诉求识别模型；根据上述目标账户诉求识别模型识别目标账户的当前诉求。本发明解决了相关技术中存在的用户诉求识别准确性低且用户体验感差的技术问题。

技术领域

本发明涉及模型训练与语料识别技术领域，具体而言，涉及一种账户诉求的识别方法、装置及电子设备。

背景技术

随着社会经济的不断发展及生活水平的日益提高，电力客户消费意识越来越强，传统的供电服务已经无法满足客户日常需求，电力客户越来越需要多样化、差异化的服务。伴随着其他各行业市场化程度的提高，社会整体服务水平日益提升，电力客户对供电服务的诉求类型越来越多，期望值也越来越高。

现有技术中账户诉求的识别方法主要有词嵌入Word2Vec方法、图元卷积神经网络PrimitiveCNN、递归神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、双向长短期记忆网络BiLSTM和门控卷积网络GatedCNN、自注意力网络Self-attention，等等。针对电力行业账户诉求分析研究的数据来源多基于工单受理内容，而在语音交互-客服专员信息理解-工单记录-工单流转-反馈客户-服务归档过程中，因客服专员服务能力及意识的差异，信息传递中会有信息衰减，可能造成信息遗漏等问题，无法精确挖掘服务过程中存在的问题与不足。在客服录音文本数据中保留着客户真实原始的诉求，目前对此类数据的研究较少，另外以上算法对于文本分析研究针对多段落文本的整体信息提取均存在一定的长程依赖问题，不能很好的解决。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种账户诉求的识别方法、装置及电子设备，以至少解决相关技术中存在的用户诉求识别准确性低且用户体验感差的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种账户诉求的识别方法，包括：获取携带有诉求分类标签的原始语料数据，对上述原始语料数据进行分词处理，得到第一语料库；基于上述第一语料库，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，上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；基于上述第一词向量和上述第一字向量，采用上述初始账户诉求识别模型，确定目标账户诉求识别模型；根据上述目标账户诉求识别模型识别目标账户的当前诉求。

可选的，上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，上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；对上述历史通话数据进行筛选处理，得到第一通话数据；根据上述诉求分类关系为上述第一通话数据添加诉求分类标签，得到携带有上述诉求分类标签的上述原始语料数据。

可选的，上述对上述原始语料数据进行分词处理，得到第一语料库，包括：对上述原始语料数据进行分句处理，得到第一语句集；对上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上述第二语句集进行分词处理，得到上述第一语料库。

可选的，在上述获取预先构建的初始账户诉求识别模型之前，上述方法还包括：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上述自注意力网络模型，构建第二模型网络结构；根据上述第一模型网络结构和上述第二模型网络结构，确定上述初始账户诉求识别模型。