CN106776536A - 一种供电服务客户满意度关键词库构建方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种供电服务客户满意度关键词库构建方法及装置,供电服务客户满意度关键词库构建方法包括:获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据;对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据;获取对分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词;获取对所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语;将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库。在本申请中,通过以上方式可以完成供电服务满意度关键词库的构建。

Description

一种供电服务客户满意度关键词库构建方法及装置
技术领域
本申请涉及电力领域,特别涉及一种供电服务客户满意度关键词库构建方法及装置。
背景技术
为了解用电客户对供电服务的满意情况,供电公司常开展活动,人工收集引起客户不满意原因及客户对供电服务的需求、意见或建议,进行供电服务满意度测评。
但是人工进行供电服务满意度测评效率低下,为了提高供电服务客户满意度测评效率,需要由计算机自动进行供电服务满意度测评替代人工进行供电服务满意度测评,其中,计算机自动进行供电服务满意度测评的关键在于构建供电服务满意度关键词库,因此目前亟需一种方法来构建供电服务满意度关键词库。
发明内容
为解决上述技术问题,本申请实施例提供一种供电服务客户满意度关键词库构建方法及装置,以达到完成供电服务满意度关键词库的构建的目的,技术方案如下:
一种供电服务客户满意度关键词库构建方法,包括:
获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据;
对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据;
获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词;
获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语;
将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库。
优选的,所述方法进一步包括:
获取同义词归纳指令,并按照所述同义词归纳指令将所述供电服务满意度关键词库中的用电客户诉求关键词和电力行业用语进行同义词分组,得到同义词库。
优选的,所述方法进一步包括:
对所述所获取到的文本数据进行再次分词;
从再次分词后得到的分词数据中筛选出所述供电服务满意度关键词库中遗漏的数据;
将筛选出的数据添加至所述供电服务满意度关键词库。
优选的,所述对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据包括:
利用ICCLAS分析系统对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
优选的,对所述所获取到的文本数据进行再次分词包括:
利用ICCLAS分析系统对所述所获取到的文本数据进行再次分词。
一种供电服务客户满意度关键词库构建装置,包括:
第一获取模块,用于获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据;
第一分词模块,用于对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据;
第二获取模块,用于获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词;
第三获取模块,用于获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语;
存储模块,用于将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库。
优选的,还包括:
第四获取模块,用于获取同义词归纳指令;
分组模块,用于按照所述同义词归纳指令将所述供电服务满意度关键词库中的用电客户诉求关键词和电力行业用语进行同义词分组,得到同义词库。
优选的,还包括:
第二分词模块,用于对所述所获取到的文本数据进行再次分词;
筛选模块,用于从再次分词后得到的分词数据中筛选出所述供电服务满意度关键词库中遗漏的数据;
添加模块,用于将筛选出的数据添加至所述供电服务满意度关键词库。
优选的,所述第一分词模块包括:
第一分词单元,用于利用ICCLAS分析系统对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
优选的,所述第二分词模块包括:
第二分词单元,用于利用ICCLAS分析系统对所述所获取到的文本数据进行再次分词。
与现有技术相比,本申请的有益效果为:
在本申请中,通过获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据,对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据,获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词,获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语,将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库,将对所获取到的文本数据转换为供电领域具有专业性含义的词汇或词组(即客户诉求关键词和电力行业用语),存储至供电服务满意度关键词库,完成供电服务满意度关键词库的构建。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的供电服务客户满意度关键词库构建方法的一种流程图;
图2是本申请提供的供电服务客户满意度关键词库构建方法的另一种流程图;
图3是本申请提供的供电服务客户满意度关键词库构建装置的一种逻辑结构示意图;
图4是本申请提供的供电服务客户满意度关键词库构建装置的另一种逻辑结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
实施例一
请参见图1,其示出了本申请提供的供电服务客户满意度关键词库构建方法的一种流程图,可以包括以下步骤:
步骤S11:获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据。
在本实施例中,由工作人员将调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据存储至计算机中的指定存储器。计算机的处理器则从指定存储器获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据。
在本实施例中,在将调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据存储至计算机中的指定存储器之前,调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据的获得方式为设置相关问卷,收集文本数据,具体过程如下:
(1)确定调查目的及所需信息
问卷设计第一步需确定调查所需信息。根据供电服务业务类型以及各业务基本流程梳理出所对应的问卷题目,并将客户在用电过程中关心的需求将其转化为相应题目融入问卷,确保从问卷中所获信息能够充分反映用电客户满意程度现状以及用电诉求。
(2)确定调查方法及对应调查专项
测评将采用面谈访问的方式进行,问卷设计时充分考虑面访的特点。
(3)确定问题内容
问卷中的问题须对调查目的有所贡献,在问卷设计过程中需确保每个问题内容对调查都是有用处的。在确定了某个问题是必要的时,就必须证实它足以得到想要的信息,有时需要一系列关联性问题才能以一种明确的方式获取所需要的信息。因此问卷设计时需确定每个问题内容。
(4)确定设计问题有效性
考虑到问卷中某些因素会限制被访者提供信息的能力,或被访者无相关知识,或无法准确表述某些问题的答案,问卷设计时需减少被访者无法回答的问题,提升问题有效性,确保被访者回答准确性。
(5)问卷验证与修订
问卷草稿设计好后,由问卷设计人员与专家对问卷内容进行评估。对问卷内容、措辞、顺序、形式、布局、问题难度进行推究,确保每一个问题都是深思熟虑的结果。
(6)问卷预测评
通过初步审核后,需对问卷进行预测评。预测评不同于正式测评,只需要较小样本量,但其调查对象与正式调查对象需是从同一人群中抽取。预测评需采用面访形式进行,准确观察被访者反映和态度,判定问卷设计合理性、准确性和客户接受程度,根据预测评分析结果对问卷进行有效修改和完善。如预先测评导致问卷产生较大改动,应进行第二次测试。
(7)确定问卷最终内容
由主要负责人员召开问卷设计评审会。在设计过程中可能会多次加进新的信息、要求或关注。通过修改形成获得中心认可的调查问卷。
(8)依据问卷收集相关文本信息
依据调查问卷,调查员通过面访对用电客户进行调查,收集用电客户关于供电服务满意现状以及客户诉求。
由于调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据来源于用电客户对其诉求的原始表达信息,能够真实准确地反映客户的用语习惯,能够有利于客户对用电诉求,满意因素的准确识别。
步骤S12:对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
计算机的处理器在对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据后,工作人员可以从计算机中获取到分词数据。然后由专业的满意度数据分析专家和电力业务专家对分词数据进行细分,选取出用电客户诉求关键词。并将选取出的用电客户诉求关键词存储至计算机中的指定存储器。
步骤S13:获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词。
计算机的处理器从计算机中的指定存储器中获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词。
步骤S14:获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语。
由于步骤S12仅是初步的筛选,对于某些诉求名词无法识别,因此需要专家在步骤S12得到的分词数据的基础上,对步骤S11所获取到的文本数据进行进一步筛选,即通过对每一份文本数据进行阅读,把客户直接表述的词总结出来,概括成相关电力行业用语。并将概括得到的电力行业用语存储至计算机中的指定存储器。
计算机的处理器则从计算机中的指定存储器中获取相应的电力行业用语。
步骤S15:将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库。
由于用电客户诉求关键词和电力行业用语是由电力业务专家和满意度测评专业人员共同对客户满意度相关文本数据进行分析总结得到,具有专业性和高度准确性,因此计算机的处理器构建得到的供电服务满意度关键词库同样具备专业性和高度准确性。
在本申请中,通过获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据,对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据,获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词,获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语,将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库,将对所获取到的文本数据转换为供电领域具有专业性含义的词汇或词组(即客户诉求关键词和电力行业用语),存储至供电服务满意度关键词库,完成供电服务满意度关键词库的构建。
所述对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据,具体可以包括:
利用专业的分词工具(如,ICCLAS分析系统)对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
在本实施例中,在图1示出的供电服务客户满意度关键词库构建方法的基础上扩展出另外一种供电服务客户满意度关键词库构建方法,请参见图2,在将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库之后,还包括以下步骤:
步骤S16:获取同义词归纳指令,并按照所述同义词归纳指令将所述供电服务满意度关键词库中的用电客户诉求关键词和电力行业用语进行同义词分组,得到同义词库。
步骤S16是对供电服务满意度关键词库的进一步优化,供电服务满意度关键词库中含义相同或相近的词存储在同义词库中,非同义词则可以存储在专业词库中。同义词库和专业词库则共同组成供电服务满意度关键词库。
在上述供电服务客户满意度关键词库构建方法中,对供电服务满意度关键词库进行进一步优化,具体优化的过程为:
对所述所获取到的文本数据进行再次分词;
从再次分词后得到的分词数据中筛选出所述供电服务满意度关键词库中遗漏的数据;
将筛选出的数据添加至所述供电服务满意度关键词库。
在本实施例中,对所述所获取到的文本数据进行再次分词,具体包括:利用专业的分词工具(如,ICCLAS分析系统)对所述所获取到的文本数据进行再次分词。
实施例二
与上述方法实施例相对应,本实施例提供了一种供电服务客户满意度关键词库构建装置,请参见图3,供电服务客户满意度关键词库构建装置包括:第一获取模块31、第一分词模块32、第二获取模块33、第三获取模块34和存储模块35。
第一获取模块31,用于获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据。
第一分词模块32,用于对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
第二获取模块33,用于获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词。
第三获取模块34,用于获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语。
存储模块35,用于将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库。
在本实施例中,第一分词模块32具体可以包括:第一分词单元,用于利用ICCLAS分析系统对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
在本实施例中,供电服务客户满意度关键词库构建装置还可以包括:第四获取模块36和分组模块37,如图4所示。
第四获取模块36,用于获取同义词归纳指令。
分组模块37,用于按照所述同义词归纳指令将所述供电服务满意度关键词库中的用电客户诉求关键词和电力行业用语进行同义词分组,得到同义词库。
上述供电服务客户满意度关键词库构建装置还可以包括:第二分词模块、筛选模块和添加模块。
第二分词模块,用于对所述所获取到的文本数据进行再次分词。
筛选模块,用于从再次分词后得到的分词数据中筛选出所述供电服务满意度关键词库中遗漏的数据。
添加模块,用于将筛选出的数据添加至所述供电服务满意度关键词库。
在本实施例中,第二分词模块具体可以包括:第二分词单元,用于利用ICCLAS分析系统对所述所获取到的文本数据进行再次分词。
需要说明的是,本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种供电服务客户满意度关键词库构建方法及装置进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种供电服务客户满意度关键词库构建方法,其特征在于,包括:
获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据;
对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据;
获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词;
获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语;
将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
获取同义词归纳指令,并按照所述同义词归纳指令将所述供电服务满意度关键词库中的用电客户诉求关键词和电力行业用语进行同义词分组,得到同义词库。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
对所述所获取到的文本数据进行再次分词;
从再次分词后得到的分词数据中筛选出所述供电服务满意度关键词库中遗漏的数据;
将筛选出的数据添加至所述供电服务满意度关键词库。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据包括:
利用ICCLAS分析系统对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对所述所获取到的文本数据进行再次分词包括:
利用ICCLAS分析系统对所述所获取到的文本数据进行再次分词。
6.一种供电服务客户满意度关键词库构建装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取调查问卷中关于供电服务满意现状及客户诉求的文本数据;
第一分词模块,用于对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据;
第二获取模块,用于获取对所述分词数据进行细分后得到的用电客户诉求关键词;
第三获取模块,用于获取对所述所获取到的文本数据进行筛选总结后得到的电力行业用语;
存储模块,用于将所获取到的用电客户诉求关键词和所获取到的电力行业用语存储至供电服务满意度关键词库。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
第四获取模块,用于获取同义词归纳指令;
分组模块,用于按照所述同义词归纳指令将所述供电服务满意度关键词库中的用电客户诉求关键词和电力行业用语进行同义词分组,得到同义词库。
8.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,还包括:
第二分词模块,用于对所述所获取到的文本数据进行再次分词;
筛选模块,用于从再次分词后得到的分词数据中筛选出所述供电服务满意度关键词库中遗漏的数据;
添加模块,用于将筛选出的数据添加至所述供电服务满意度关键词库。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一分词模块包括:
第一分词单元,用于利用ICCLAS分析系统对所获取到的文本数据进行分词,得到分词数据。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第二分词模块包括:
第二分词单元,用于利用ICCLAS分析系统对所述所获取到的文本数据进行再次分词。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108829676A (zh) * 2018-06-11 2018-11-16 安徽引航科技有限公司 基于文本分析技术的人才专业能力评估方法
CN109101612A (zh) * 2018-08-06 2018-12-28 优信数享(北京)信息技术有限公司 一种提供解决方案的方法、装置和系统
CN109919418A (zh) * 2019-01-18 2019-06-21 上海九霄祥云网络科技股份有限公司 基于小样本非均匀扩散算法的客户数据筛选方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102135967A (zh) * 2010-01-27 2011-07-27 华为技术有限公司 网页关键词提取方法、装置及系统
CN104391852A (zh) * 2014-09-15 2015-03-04 国家电网公司 一种建立关键词词库的方法和装置
CN105824959A (zh) * 2016-03-31 2016-08-03 首都信息发展股份有限公司 舆情监控方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102135967A (zh) * 2010-01-27 2011-07-27 华为技术有限公司 网页关键词提取方法、装置及系统
CN104391852A (zh) * 2014-09-15 2015-03-04 国家电网公司 一种建立关键词词库的方法和装置
CN105824959A (zh) * 2016-03-31 2016-08-03 首都信息发展股份有限公司 舆情监控方法及系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108829676A (zh) * 2018-06-11 2018-11-16 安徽引航科技有限公司 基于文本分析技术的人才专业能力评估方法
CN109101612A (zh) * 2018-08-06 2018-12-28 优信数享(北京)信息技术有限公司 一种提供解决方案的方法、装置和系统
CN109919418A (zh) * 2019-01-18 2019-06-21 上海九霄祥云网络科技股份有限公司 基于小样本非均匀扩散算法的客户数据筛选方法
CN109919418B (zh) * 2019-01-18 2023-12-08 上海九霄祥云网络科技股份有限公司 基于小样本非均匀扩散算法的客户数据筛选方法

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