[发明专利]基于SinglePass算法实现无标注语料主动预测移动客服领域中突发事件的方法

摘要

本发明提出了一种基于SinglePsss算法实现无标注语料主动预测移动客服领域突发事件的方法。主要包括预处理、构建句子向量、基于SinglePass算法聚类、寻找突发词、计算突发词相关度、返回突发事件工单六个阶段。在预处理阶段，对客服领域中的工单数据进行分词、去停用词、训练词向量等预处理。在构建句子向量阶段，采用向量相加的方法，分别将句子中每个词的词向量相加，得到句子向量。在基于SinglePass算法聚类阶段，基于句子向量，利用SinglePass算法，对工单数据进行聚类，得到突发事件的话题。在寻找突发词阶段，基于时间序列算法(Kleinberg)得到每个话题下的突发词。在计算突发词相关度阶段，利用互信息得到突发词之间的相关度和突发话题热度。在返回突发事件工单阶段，返回突发话题热度最高文本中包含突发词相关度最高的突发词的工单，即得到突发事件。

主权项

1.一种基于SinglePass算法实现无标注语料主动预测移动客服领域中突发事件的方法，其特征在于包括如下步骤：—对当前待处理的客服工单数据进行至少包括分词、去停用词和训练词向量的预处理，得到所述客服工单数据每个词对应的词向量，进而得到所述客服工单数据每个句子对应的句子向量；—对所述的多个句子向量进行语义相似度计算，根据计算的句子间语义相似度结果进行聚类，得到移动客服领域突发事件话题；—通过分析构建所述突发事件话题下每个词在所有时刻的时间序列，即在监控时间段内出现该词的所有时间组成的时间序列，根据每个时刻该词的词频信息，得到所述每个词的突发强度，选择突发强度大于设定阈值的词作为突发事件的突发词；—分析计算多个突发词两两之间的相关度，选择相关度最高的两个突发词，作为共现突发词；基于共现突发词计算每个话题的突发热度，找到突发热度最高的话题，抽取并输出/返回包含共现突发词的客服突发事件工单数据，完成突发事件的预测。