[發明專利]用戶投訴行為預測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110208102.2
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN112819245A
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 劉斌彬;紀誠
• 申請（專利權）人: 陽光保險集團股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/00;G06Q40/08;G06F16/332;G06F16/33;G06F16/35
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 榮穎佳

1.一種用戶投訴行為預測方法，其特征在于，包括：

獲取用戶的多條歷史通話數據；其中，各條所述歷史通話數據分別包括：呼入時間、通話意圖、通話場景、通話時長、與相鄰下一次通話的時間間隔；

按照所述呼入時間，對所述多條歷史通話數據進行序列化處理，得到所述用戶的序列化數據；

基于所述用戶的序列化數據，采用預先訓練得到的投訴行為預測模型，預測得到所述用戶下一次的通話意圖，所述用戶下一次的通話意圖用于指示所述用戶是否會發生投訴行為。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照所述呼入時間，對所述多條歷史通話數據進行序列化處理，得到所述用戶的序列化數據，包括：

分別將各條所述歷史通話數據串接為一個序列化子序列；

按照所述呼入時間，將各序列化子序列串接為所述用戶的序列化數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分別將各條歷史通話數據串接為一個序列化子序列，包括：

依次對所述各條歷史通話數據中的通話意圖、通話場景、通話時長以及與相鄰下一次通話的時間間隔進行串接，得到所述序列化子序列。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述分別將各條歷史通話數據串接為一個序列化子序列之前，還包括：

按照取值分布，對所述多條歷史通話數據中的通話時長以及與相鄰下一次通話的時間間隔進行分箱處理。

5.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述基于所述用戶的序列化數據，采用預先訓練得到的投訴行為預測模型，預測得到所述用戶下一次的通話意圖，包括：

構建所述序列化數據對應的特征向量；

將所述特征向量輸入所述投訴行為預測模型，預測得到所述用戶下一次的通話意圖。

6.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述獲取用戶的多條歷史通話數據，包括：

獲取所述用戶的多條歷史通話語音；

分別將各條所述歷史通話語音轉換為各文本數據；

對所述各文本數據進行自然語言處理，得到所述用戶的多條歷史通話數據。

7.根據權利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，在所述獲取用戶的多條歷史通話數據之前；包括：

獲取用戶的多條歷史通話數據，各條所述歷史通話數據分別包括：呼入時間、通話意圖、通話場景、通話時長、與相鄰下一次通話的時間間隔；

按照所述呼入時間，對所述多條歷史通話數據進行序列化處理，得到所述用戶的序列化數據；

以所述用戶的序列化數據作為訓練樣本，訓練得到的投訴行為預測模型，所述投訴行為預測模型用于預測所述用戶是否會發生投訴行為。

8.一種用戶投訴行為預測裝置，其特征在于，所述裝置包括：獲取模塊、處理模塊、預測模塊；

所述獲取模塊，用于獲取用戶的多條歷史通話數據；其中，各條所述歷史通話數據分別包括：呼入時間、通話意圖、通話場景、通話時長、與相鄰下一次通話的時間間隔；

所述處理模塊，用于按照所述呼入時間，對所述多條歷史通話數據進行序列化處理，得到所述用戶的序列化數據；

所述預測模塊，用于基于所述用戶的序列化數據，采用預先訓練得到的投訴行為預測模型，預測得到所述用戶下一次的通話意圖，所述用戶下一次的通話意圖用于指示所述用戶是否會發生投訴行為。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲介質和總線，所述存儲介質存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當電子設備運行時，所述處理器與所述存儲介質之間通過總線通信，所述處理器執行所述機器可讀指令，以執行如權利要求1-7任一所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執行如權利要求1-7任一所述方法的步驟。