[發明專利]基于95598客戶服務數據資源的處理裝置

在審

• 申請號: 202210028152.7
• 申請日: 2022-01-11
• 公開（公告）號: CN114444469A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 朱龍珠;田諾;張全;王秀春;柳薇;楊菁;王慧;徐青;張爍;王祥;李錚;那辰星;趙成文;苗松;李魁雨;孔令華
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司客戶服務中心
• 主分類號: G06F40/211
• 分類號: G06F40/211;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/30;G10L15/26
• 代理公司: 西安匯智創想知識產權代理有限公司 61247
• 代理人: 李恒

1.基于95598客戶服務數據資源的處理裝置，其特征在于，包括：

存儲模塊，存儲客戶的語音轉譯文本數據；

數據分詞模塊，對所述語音轉譯文本數據進行分句，去掉無效句，對每句話的詞，進行分詞處理，獲得分詞后的結果數據；

數據向量化模塊，將分詞后的結果數據生成詞向量：

具體為，將所述分詞后的結果數據全部進行向量化，轉化為能夠被神經網絡處理的一串數字，根據全部的詞組，對這串數字，建立一個向量空間，然后用每個向量來表示每個詞、字，獲得詞向量；

詞向量處理模塊，將所述詞向量輸入客戶訴求識別算法單元，通過神經網絡結構，提取文本的核心語義，捕捉整個句意中不同詞/字在整句句意的語義；

結果輸出模塊，根據所述語義識別得到客戶的語音轉譯文本數據的訴求分類，將訴求分類結果發送至相應的處理模塊；

處理模塊，處理模塊對收到的訴求進行處理。

2.根據權利要求1所述的處理裝置，其特征在于，所述數據分詞模塊的分詞的原理是通過統計海量的文章和文本，來制作一個字典庫的數據庫，使用trie型樹的數據結構來保存所有的詞組，然后根據trie型樹，生成有相無環圖的數據結構。

3.根據權利要求1所述的處理裝置，其特征在于，所述數據分詞模塊的分詞處理是使用動態規劃算法進行分詞的，并在獲得分詞結果之后，對語音轉譯文本格式進行調整，去掉停用詞，停用詞包括語氣助詞、副詞、介詞、連接詞。

4.根據權利要求1所述的處理裝置，其特征在于，數據分詞模塊還對含有重大服務事件關鍵詞的結果數據進行標注，經過標注的結果數據含有標注信息；

處理模塊還對收到的含有標注信息的訴求分類進行優先處理。

5.根據權利要求1所述的處理裝置，其特征在于，詞向量處理模塊的客戶訴求識別算法單元結合了時序神經網絡的記憶力，并從字/詞意、句意和文本意三個層級提取文本的核心語義。

6.根據權利要求1所述的處理裝置，其特征在于，詞向量處理模塊在提取文本的核心語義時，同時兼顧句全局和文本全局的不同部分對整個文本語義的貢獻。

7.根據權利要求1所述的處理裝置，其特征在于，詞向量處理模塊在提取文本的核心語義時，通過句層的注意力機制把握句意的核心詞/字，從而獲取整句的語義；通過文本層的注意力機制，獲得不同語句的語義，從而識別得到客戶語音轉譯文本數據的訴求分類。

8.根據權利要求1所述的處理裝置，其特征在于，所述處理裝置基于如下網絡模型實現：所述網絡模型是通過Tensorflow框架，搭建雙層的BiLSTM+Self-Attention+FullyConnected+Softmax的網絡模型。