CN108897798A - 用电客服工单分类方法、装置以及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种用电客服工单分类方法、装置以及电子设备，涉及数据处理技术领域，用电客服工单分类方法包括：根据历史用电客服工单分类数据得到训练集；根据所述训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器；根据目标工单的来电内容通过所述工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果，解决了现有技术中存在的分类过程的效率较低的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种用电客服工单分类方法、装置以及电子设备。
背景技术
供电服务热线负责受理相关的故障报修、建议意见、咨询查询等业务，为用电客户提供不间断的全方面服务。
目前，供电服务热线集自动语音、人工服务于一体。随着电力体制的推进，尤其是售电侧的逐步放开，对电力企业用电客户的服务能力提出更高的要求。但是，对于目前用电客服工单分类的方法，分类过程的效率较低。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用电客服工单分类方法、装置以及电子设备，以解决现有技术中存在的分类过程的效率较低的技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种用电客服工单分类方法，包括：
根据历史用电客服工单分类数据得到训练集；
根据所述训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器；
根据目标工单的来电内容通过所述工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据历史用电客服工单分类数据得到训练集，之前还包括：
根据历史用电客服工单来电内容与历史用电客服工单类型得到历史用电客服工单分类数据。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述根据所述训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器，具体包括：
根据所述历史用电客服工单来电内容的文本进行切分，得到若干个词语；
根据若干个所述词语进行特征提取、特征降维以及特征权重计算，生成文本表示模型；
将所述文本表示模型转换为数据模型；
根据所述数据模型基于所述训练集通过分类算法，生成分类模型；
根据所述分类模型得到工单分类器。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述文本为文字和/或数字。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述根据所述数据模型基于所述训练集通过分类算法，生成分类模型，具体包括：
根据所述数据模型基于每个所述训练集中的来电内容与工单类型，通过分类算法生成分类模型。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述分类算法包括：决策树算法、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯算法中的至少一种。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述根据目标工单的来电内容通过所述工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果，具体包括：
将目标工单的来电内容设置为所述工单分类器的输入数据；
根据所述输入数据通过所述分类模型进行匹配与分类，得到分类的预测集；
根据所述预测集得到用电客服工单分类结果。
第二方面，本发明实施例还提供一种用电客服工单分类装置，包括：
获取模块，用于根据历史用电客服工单分类数据得到训练集；
训练模块，用于根据所述训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器；
分类模块，用于根据目标工单的来电内容通过所述工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果。
第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述如第一方面所述的方法的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行如第一方面所述的方法。
本发明实施例提供的技术方案带来了以下有益效果：本发明实施例提供的用电客服工单分类方法、装置以及电子设备中，用电客服工单分类方法包括：首先，根据历史用电客服工单分类数据得到训练集，然后，根据训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练从而生成工单分类器，之后，根据目标工单的来电内容通过工单分类器对目标工单进行分类从而得到用电客服工单分类结果，通过先生成用电客服工单分类器然后再利用用电客服工单分类器对新用电客服工单进行分类，从而实现了用电客服工单的智能分类，相对于坐席人员人工分类的方法，更加有效的提高了工单分类的效率与准确率，从而解决了现有技术中存在的分类过程的效率较低的技术问题。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例一所提供的用电客服工单分类方法的流程图；
图2示出了本发明实施例二所提供的用电客服工单分类方法的流程图；
图3示出了本发明实施例三所提供的一种用电客服工单分类装置的结构示意图；
图4示出了本发明实施例四所提供的一种电子设备的结构示意图。
图标：3-用电客服工单分类装置；31-获取模块；32-训练模块；33-分类模块；4-电子设备；41-存储器；42-处理器；43-总线；44-通信接口。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
目前，对于目前用电客服工单分类的方法，分类过程的效率较低，基于此，本发明实施例提供的一种用电客服工单分类方法、装置以及电子设备，可以解决现有技术中存在的分类过程的效率较低的技术问题。
为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种用电客服工单分类方法、装置以及电子设备进行详细介绍。
实施例一：
本发明实施例提供的一种用电客服工单分类方法，也可以为一种用电客服工单智能分类的方法，如图1所示，包括：
S11：根据历史用电客服工单分类数据得到训练集。
S12：根据训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器。
作为一个优选方案，依次通过中文分词、文本表示和分类的分析过程，得到用电客服工单分类器。
S13：根据目标工单的来电内容通过工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果。
对于现有技术而言，供电服务热线服务流程一般全部为人工，从而导致用电客服工单分类的效率和准确率较低。具体的，目前传统的用电客服工单分类依赖于坐席人员仅凭工作经验对用电客服工单进行人工分类，而用电客服工单业务分类繁多，导致用电客服工单分类的效率和准确率往往取决于坐席人员的工作经验和业务能力。因此，传统的用电客服工单分类由于依赖于坐席人员仅凭工作经验对用电客服工单进行人工分类，而用电客服工单业务分类繁多，因此，存在问题有：用电客服工单分类的效率和准确率很大程度取决于坐席人员的工作经验和业务能力，导致用电客服工单分类的效率和准确率无法得到保证，严重限制了对用电客户服务能力的提升，无法满足电力市场化改革对供电企业用电客户服务能力的要求。
通过提供用电客服工单分类方法，包括生成用电客服工单分类器阶段和新用电客服工单智能分类阶段，利用文本分类实现用电客服工单的智能分类，相对于坐席人员人工分类的方法，有效提高工单分类的效率和准确率，从而提高对用电客户服务能力。
实施例二：
本发明实施例提供的一种用电客服工单分类方法，也可以为一种用电客服工单智能分类的方法，如图2所示，包括：
S21：根据历史用电客服工单来电内容与历史用电客服工单类型得到历史用电客服工单分类数据。
具体的，在生成用电客服工单分类器阶段，首先从营销系统中导出历史用电客服工单分类数据，其中，历史用电客服工单分类数据由工单的来电内容和工单类型两部分组成。
S22：根据历史用电客服工单分类数据得到训练集。
作为本实施例的优选实施方式，历史用电客服工单分类数据作为后续分类算法的输入即训练集。
S23：根据历史用电客服工单来电内容的文本进行切分，得到若干个词语。
在实际应用中，文本为文字和/或数字。因此，本步骤可以为中文分词过程，实现对中文文本进行词语的切分，达到被计算机自动识别语义的效果。
例如，将“用电客户咨询网上营业厅为何无法使用手机号码注册”切分成“用电客户/咨询/网上/营业厅/为何/无法/使用/手机号码/注册”。
S24：根据若干个词语进行特征提取、特征降维以及特征权重计算，生成文本表示模型。
需要说明的是，文本表示的基本步骤可以包括：特征提取即关键词提取、特征降维即关键词降维以及特征权重计算即关键词权重计算，最终生成文本表示模型。
S25：将文本表示模型转换为数据模型。
进一步的是，将自然语言形式的文本转换成计算机内部可直接处理的数据模型。
S26：根据数据模型基于训练集通过分类算法，生成分类模型。
其中，分类算法包括：决策树算法、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯算法中的至少一种。分类是基于每个训练集的内容即来电内容和对应的类标号即工单类型，通过分类算法运行生成分类模型。
作为本实施例的优选实施方式，本步骤具体包括：根据数据模型基于每个训练集中的来电内容与工单类型，通过分类算法生成分类模型。
S27：根据分类模型得到工单分类器。
作为本实施例的另一种实施方式，分类模型即工单分类器。
S28：将目标工单的来电内容设置为工单分类器的输入数据。
本步骤中，在新用电客服工单智能分类阶段，以新的用电客服工单的来电内容作为工单分类器的输入。
S29：根据输入数据通过分类模型进行匹配与分类，得到分类的预测集。
优选的，通过分类模型的匹配，系统自动给出新的用电客服工单即预测集的分类建议。
S30：根据预测集得到用电客服工单分类结果。
因此，实现了用电客服工单的智能分类，提高了用电客服工单分类的效率和准确率。
现有的传统用电客服工单分类由于依赖于坐席人员仅凭工作经验对用电客服工单进行人工分类，而用电客服工单业务分类繁多，用电客服工单分类的效率和准确率很大程度取决于坐席人员的工作经验和业务能力，限制用电客服工单分类的效率和准确率，影响了对用电客户服务能力的提升。
本实施例中，用电客服工单智能分类的方法利用中文分词、文本表示、分类等三大文本分类技术，基于历史用电客服工单分类数据，建立工单智能分类器，实现对新的用电客服工单的智能分类，相对于传统的人工分类，提高了分类的效率和准确率，从而提升对用电客户的服务能力。而且，使用文本分类技术即中文分词、文本表示、分类，实现用电客服工单的智能分类，提高用电客服工单分类的效率及准确率，有效提升对用电客户的服务能力。
实施例三：
本发明实施例提供的一种用电客服工单分类装置，如图3所示，用电客服工单分类装置3包括：获取模块31、训练模块32、分类模块33。
需要说明的是，获取模块用于根据历史用电客服工单分类数据得到训练集。训练模块用于根据训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器。
作为一个优选方案，分类模块用于根据目标工单的来电内容通过工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果。
实施例四：
本发明实施例提供的一种电子设备，如图4所示，电子设备4包括存储器41、处理器42，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述实施例一或实施例二提供的方法的步骤。
参见图4，电子设备还包括：总线43和通信接口44，处理器42、通信接口44和存储器41通过总线43连接；处理器42用于执行存储器41中存储的可执行模块，例如计算机程序。
其中，存储器41可能包含高速随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口44(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
总线43可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器41用于存储程序，所述处理器42在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器42中，或者由处理器42实现。
处理器42可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器42中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器42可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器41，处理器42读取存储器41中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
实施例五：
本发明实施例提供的一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行上述实施例一或实施例二提提供的方法。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对步骤、数字表达式和数值并不限制本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在这里示出和描述的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制，因此，示例性实施例的其他示例可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本发明实施例提供的具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，与上述实施例提供的用电客服工单分类方法、装置以及电子设备具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
本发明实施例所提供的进行用电客服工单分类方法的计算机程序产品，包括存储了处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种用电客服工单分类方法，其特征在于，包括：
根据历史用电客服工单分类数据得到训练集；
根据所述训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器；
根据目标工单的来电内容通过所述工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果。
2.根据权利要求1所述的用电客服工单分类方法，其特征在于，所述根据历史用电客服工单分类数据得到训练集，之前还包括：
根据历史用电客服工单来电内容与历史用电客服工单类型得到历史用电客服工单分类数据。
3.根据权利要求2所述的用电客服工单分类方法，其特征在于，所述根据所述训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器，具体包括：
根据所述历史用电客服工单来电内容的文本进行切分，得到若干个词语；
根据若干个所述词语进行特征提取、特征降维以及特征权重计算，生成文本表示模型；
将所述文本表示模型转换为数据模型；
根据所述数据模型基于所述训练集通过分类算法，生成分类模型；
根据所述分类模型得到工单分类器。
4.根据权利要求3所述的用电客服工单分类方法，其特征在于，所述文本为文字和/或数字。
5.根据权利要求3所述的用电客服工单分类方法，其特征在于，所述根据所述数据模型基于所述训练集通过分类算法，生成分类模型，具体包括：
根据所述数据模型基于每个所述训练集中的来电内容与工单类型，通过分类算法生成分类模型。
6.根据权利要求3所述的用电客服工单分类方法，其特征在于，所述分类算法包括：决策树算法、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯算法中的至少一种。
7.根据权利要求3所述的用电客服工单分类方法，其特征在于，所述根据目标工单的来电内容通过所述工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果，具体包括：
将目标工单的来电内容设置为所述工单分类器的输入数据；
根据所述输入数据通过所述分类模型进行匹配与分类，得到分类的预测集；
根据所述预测集得到用电客服工单分类结果。
8.一种用电客服工单分类装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于根据历史用电客服工单分类数据得到训练集；
训练模块，用于根据所述训练集通过文本分词、文本解析以及内容分类进行数据训练，生成工单分类器；
分类模块，用于根据目标工单的来电内容通过所述工单分类器对目标工单进行分类，得到用电客服工单分类结果。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。
10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行所述权利要求1至7任一所述方法。
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