[发明专利]一种基于自然语言处理技术的营销活动投诉风险预测方法有效
| 申请号： | 201811534891.3 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109658148B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 王彦青;严莲;过临朋;白新宇;张少杰;彭刚;王宏满;朱峰 | 申请（专利权）人： | 杭州东信北邮信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06F16/35;G06F40/194;G06F40/216 |
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| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于自然语言处理技术的营销活动投诉风险预测方法，包括：提取历史时间内所有投诉文本和营销活动文本，计算投诉文本和营销活动文本的相似度，以识别营销活动所对应的投诉文本，计算每项营销活动的万投比；选取多个万投比大于万投比高阈值的营销活动为正样本，多个万投比低于万投比低阈值的营销活动为负样本，训练基于卷积神经网络的营销文本分类模型；将待预测营销活动的文本指标输入训练后的营销文本分类模型，并根据模型输出的营销活动属于高投诉风险类别的概率来判断待预测的营销活动是否具有高投诉风险，如果是，则发布预警通知消息。本发明属于信息技术领域，能构建投诉信息与营销活动的对应关系，并实现对营销活动风险的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自然语言 处理 技术 营销 活动 投诉 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自然语言处理技术的营销活动投诉风险预测方法，其特征在于，包括有：步骤一、提取一定历史时间周期内的所有投诉文本和营销活动文本，计算每个投诉文本和每个营销活动文本之间的相似度，以识别每项营销活动所对应的投诉文本，然后根据营销活动文本所对应的投诉文本数，计算每项营销活动的万投比；步骤二、从历史时间周期内的所有投诉文本和营销活动中，选取多个万投比大于万投比高阈值的营销活动为正样本，多个万投比低于万投比低阈值的营销活动为负样本，训练基于卷积神经网络的营销文本分类模型，营销文本分类模型的输入是每项营销活动的文本指标，输出是营销活动属于高投诉风险类别的概率；步骤三、将待预测的营销活动的文本指标输入训练后的营销文本分类模型，并根据营销文本分类模型输出的营销活动属于高投诉风险类别的概率来判断待预测的营销活动是否具有高投诉风险，如果是，则发布预警通知消息。
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