[發(fā)明專利]基于相似度詞序矩陣的電力客服工單情感量化分析方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811247198.8 | 申請日: | 2018-10-24 |
| 公開(公告)號: | CN109670167B | 公開(公告)日: | 2023-07-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 景偉強;張爽;沈皓;羅欣;朱蕊倩;魏驍雄;陳博;麻呂斌;葛岳軍;陳奕汝;鐘震遠(yuǎn);葉紅豆 | 申請(專利權(quán))人: | 國網(wǎng)浙江省電力有限公司;國網(wǎng)浙江省電力有限公司營銷服務(wù)中心;浙江華云信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/30 | 分類號: | G06F40/30;G06F40/289;G06F16/35;G06N3/048;G06N3/084;G06Q30/015;G06Q50/06 |
| 代理公司: | 浙江翔隆專利事務(wù)所(普通合伙) 33206 | 代理人: | 王曉燕 |
| 地址: | 310007 *** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 相似 詞序 矩陣 電力 客服 情感 量化 分析 方法 | ||
1.基于相似度詞序矩陣的電力客服工單情感量化分析方法,其特征在于:包括基于Word2Vec相似度情感詞拓展聯(lián)想步驟、多元情感語料庫構(gòu)建步驟、相似度詞序矩陣情感量化算法步驟;
Word2Vec相似度情感詞拓展聯(lián)想步驟:用于初始化多元分類詞庫,分類詞庫分為積極詞、消極詞、中性詞、否定詞、程度副詞,通過Word2Vec相似度矩陣實現(xiàn)相近情感詞拓展關(guān)聯(lián),同時這些詞融合客戶訴求語義的詞性傾向和詞序強弱關(guān)系;通過對工單訴求進行Word2Vec深度學(xué)習(xí)形成積極詞、消極詞、中性詞、否定詞、程度副詞之間的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系;
多元情感語料庫構(gòu)建步驟:用于基于詞向量空間距離親疏關(guān)系,豐富拓展初始化多元分類詞庫,構(gòu)建融合客戶訴求情感傾向的多元情感語料庫;在對電力客服業(yè)務(wù)工單和不滿意工單進行文本特征分詞過程中,基于百度詞庫與電力專有詞庫,采用逆向最大匹配算法,形成初步多元情感語料庫梳理,涉及積極詞、消極詞、中性詞、否定詞、程度副詞五類詞性分類;通過Word2Vec構(gòu)建詞向量,經(jīng)過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練形成以初步情感語料庫為中心的傾向性詞空間距離關(guān)系,從而進一步提煉拓展多元情感語料庫;
相似度詞序矩陣情感量化算法步驟:用于根據(jù)情感語料庫提煉成果,基于Word2Vec神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建詞向量極性空間關(guān)系,計算單一工單訴求相似度情感量化得分;完成客服工單情感量化分析,確定緊急程度;
其中情感量化計算公式為:
AN-P=WordsNearest(Lnegative,Lpositive,10000)
AP-N=WordsNearest(Lpositive,Lnegative,10000)
式中:Smolecule表示所有詞情感量化分子累計求和,T表示單一訴求所有詞總量,SEQ表示單一工單訴求相似度情感量化得分,words[i]表示經(jīng)過分詞的工單訴求數(shù)組中第i個詞,AN-P基于消極詞到積極詞關(guān)聯(lián)最近詞語有序集合,AP-N基于積極詞到消極詞關(guān)聯(lián)最近詞語有序集合,Ldegree表示程度副詞集合,Lnay表示否定詞集合,Lpositive表示積極詞集合,Lnegative表示消極詞集合,Lneutral表示中性詞集合,表示第i詞在AP-N有序集合中的排列位置,表示第i詞在AN-P有序集合中的排列位置,WordsNearest則為Word2vec空間關(guān)聯(lián)關(guān)系方法,δlow、δneutral、δinterval分別表示情感量化消極系數(shù)下限、情感量化中性系數(shù)下限、情感量化中性區(qū)間。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相似度詞序矩陣的電力客服工單情感量化分析方法,其特征在于:δlow、δneutral、δinterval分別為0.2、0.5、0.1。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于相似度詞序矩陣的電力客服工單情感量化分析方法,其特征在于:多元情感語料庫構(gòu)建包括以下步驟:
a)結(jié)合電力客服工單文本特征,對歷史電力客服工單和不滿意工單進行分類梳理、數(shù)據(jù)清洗,基于百度詞庫梳理形成詞料;
b)初始化語料梳理,語料分為積極詞、消極詞、中性詞、否定詞、程度副詞;
c)初始化語料詞庫;
d)輸入一段時序的工單訴求信息;
e)通過Word2Vec神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工單分詞深度學(xué)習(xí),獲得學(xué)習(xí)模型;
f)通過Word2Vec親疏關(guān)聯(lián)關(guān)系分離詞性;
g)更新多元情感語料庫。
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