[发明专利]基于深度学习模型的案件类型识别方法、装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201811148701.4 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN109471922A | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 查月阅;商文彬 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 黄章辉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 案件类型 案件 预设 学习 计算机设备 存储介质 输入结果 投诉类型 信息输入 样本训练 咨询类型 投诉 咨询 辨别 筛选 客户 运作 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习模型的案件类型识别方法，其特征在于，所述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。
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