[发明专利]一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法在审
| 申请号： | 201911272970.6 | 申请日： | 2019-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN111161094A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 林少娃;洪健山;胡若云;罗欣;朱蕊倩;张爽;魏骁雄;沈皓;朱斌;陈博;麻吕斌;葛岳军;陈奕汝;钟震远;杨建军;叶红豆;丁嘉涵 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;浙江华云信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q30/02;G06F40/30;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 王晓燕 |
| 地址： | 310007 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电力工单诉求点识别方法，涉及电力工单诉求点识别方法领域。目前客户诉求挖掘效率低下，面对海量非结构化文本诉求，仍停留在依靠人工进行数据处理与分析的阶段，存在数据处理方式单一、投入人力成本高，实时性差等问题。本方法包括建立诉求点机器识别标签体系、工单诉求高维矩阵向量化、诉求点机器识别建模、样本学习训练、相似度模型识别分类等关键步骤。利用深度学习技术手段，有效实现以机器识别为主、人工复核为辅的诉求人机偶合识别分类功能，实时精准识别客户诉求点，提高诉求分析与问题管控的工作效率，减少一线人员诉求分析压力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力 诉求 识别 方法 | ||
【主权项】：
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