CN109214009A - 一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其包括以下步骤：(1)对客服来电进行语音识别，获取结构化工单文本信息，形成工单文本记录；(2)将结构化工单文本记录存储到数据库，形成工单文本集合；(3)从关系型数据库提取工单文本，对工单文本信息进行清洗、转换；(4)对工单文本集合建立语义向量空间，进行工单文本向量化表示；(5)对向量化后的工单建立相似度计算模型，进行相似度计算，根据计算结构确定重复来电工单；(6)将计算确定后的工单结果进行可视展示及分析。本发明能自动化获取话务内容，高效、准确地识别重复来电工单，并进行展示和分析。

Description

一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法
技术领域
本发明涉及一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法。
背景技术
随着电力行业的迅速发展带来的用电户的持续增加以及电力信息化系统建设的不断深入，电力客户话务服务已经是提升服务质量、精益化服务的重要方式。电力客户话务服务中，话务工单以文本的方式记录了用电户反映地数量庞大、内容复杂多样的用电信息。其中，尤以重复来电、多次反复反映同一用电问题的工单蕴含了重要的、用电户急需要解决的用电信息。因此，如何在工单文本中进行客户重复来电的识别及分析，准确理解反应地热点、重点用电问题是提高服务质量的关键。
然而，目前工单文本内容主要采用话务员接通来电后将话务信息理解、记录的方式获取，其中由于话务员电力业务水平及个体的差异性的原因，造成话务工单文本内容记录信息存在不完整、不一致等问题；另外，重复来电工单的识别主要采用人工逐条识别的方式进行，由于信息量巨大，内容非结构化等原因，造成效率低下、准确度低下，无法满足对热点、重点用电问题的识别需求，难以做出快速、准确的用电信息反馈，影响用电优质服务。
发明内容
针对上述问题，本发明提出一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，自动化获取话务内容，高效、准确地识别重复来电工单，并进行展示和分析。为实现上述目的，一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对客服来电进行语音识别，获取结构化工单文本信息，形成工单文本记录；
(2)将结构化工单文本记录存储到数据库，形成工单文本集合；
(3)从关系型数据库提取工单文本，对工单文本信息进行清洗、转换；
(4)对工单文本集合建立语义向量空间，进行工单文本向量化表示；
(5)对向量化后的工单建立相似度计算模型，进行相似度计算，根据计算结构确定重复来电工单；
(6)将计算确定后的工单结果进行可视展示及分析。
所述步骤(1)中，获取结构化工单文本信息包括：客户编号、联系电话、供电公司、用电信息，以及用电户反映的其他信息。
所述步骤(2)中，所述数据库是关系型数据库或非关系型数据库；关系型数据为Oracle关系型数据；非关系型数据库为NoSQL非关系型数据。
所述步骤(3)中，对工单文本信息进行清洗方法是对无故挂断来电、测试来电和12345异常来电的工单文本进行删除；对工单文本信息进行转换方法是按照特定字段转换规则，对工单文本信息中相应字段进行转换。
所述步骤(4)中，工单文本向量化定义为：对工单文本集合S中的任意工单文本d，指定一个固定长度l的实值向量
称为工单文本d的向量化，l为文本向量的长度，其中，d为工单集合S中的任意文本，v(d)为文本向量化函数，为l维的实值向量；并设定指定的文本向量。
所述步骤(4)中，对工单文本信息建立语义向量化空间的方法包括：
(1)对工单文本信息进行切词处理，形成工单文本词袋模型；
(2)对切词后的文本信息中每个词w，将Context(w)取值为w前n-1个词的统计个数，则(Context(w)，w)构成一个训练样本，并设定指定的经验值n；
(3)建立含有隐藏层的人工神经网络模型，隐藏层规模为(n-1)*l；
(4)使用含有隐藏层的人工神经网络模型对训练数据进行训练，得到训练工单文本向量
yd＝v(d)＝(yd1，yd2，...ydi，...，ydl)
其中，yd是工单文本d的向量化表示，ydi是工单文本d的向量化表示的第i维；
(5)对工单文本向量进行softmax归一化
所述步骤(5)中，工单建立相似度计算模型为工单文本向量的夹角余弦表示
根据指定的经验阈值cos(yd，yd′)y，上述工单文本向量的夹角余弦的值不小于上述指定的经验阈值，则视为相同的工单文本并将其排列展示。
指定的经验值为l＝35，指定的经验值为n＝5；指定的经验阈值cos(yd，yd′)y＝0.85。
所述步骤(6)中，可视化展示方式包括大屏可视化展示化方式、PC端可视化展示方式和智能移动端可视化展示方式。
本发明的有益效果为：
(1)通过语音识别自动获取工单文本，提高工单文本信息准确度，解决了人工录入工单文本造成的的信息丢失；
(2)利用自然语言处理技术，自动提取工单文本语义信息，能够反映用电户的用电问题及用电信息；
(3)通过工单向量化，构建重复工单计算方法，从海量工单文本中自动获取重复来电工单，计算时间短、分析效率高，为提升用电户满意度提供有效技术方法支撑。
附图说明
图1是本发明的流程结构示意框图；
具体实施方式
参考图1所示，本发明提供了一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其包括以下步骤：
(1)对客服来电进行语音识别，获取结构化工单文本信息，形成工单文本记录；获取结构化工单文本信息包括：客户编号、联系电话、供电公司、用电信息，以及用电户反映的其他信息。
(2)将结构化工单文本记录存储到数据库，形成工单文本集合；所述数据库是关系型数据库或非关系型数据库；关系型数据为Oracle关系型数据；非关系型数据库为NoSQL非关系型数据。
(3)从关系型数据库提取工单文本，对工单文本信息进行清洗、转换；
(4)对工单文本集合建立语义向量空间，进行工单文本向量化表示；
(5)对向量化后的工单建立相似度计算模型，进行相似度计算，根据计算结构确定重复来电工单；
(6)将计算确定后的工单结果进行可视展示及分析。
所述步骤(3)中，对工单文本信息进行清洗方法是对无故挂断来电、测试来电和12345异常来电的工单文本进行删除；对工单文本信息进行转换方法是按照特定字段转换规则，对工单文本信息中相应字段进行转换。
所述步骤(4)中，工单文本向量化定义为：对工单文本集合S中的任意工单文本d，指定一个固定长度l的实值向量
称为工单文本d的向量化，l为文本向量的长度，其中，d为工单集合S中的任意文本，v(d)为文本向量化函数，为l维的实值向量；并设定指定的文本向量。
所述步骤(4)中，对工单文本信息建立语义向量化空间的方法包括：
(1)对工单文本信息进行切词处理，形成工单文本词袋模型；
(2)对切词后的文本信息中每个词w，将Context(w)取值为w前n-1个词的统计个数，则(Context(w)，w)构成一个训练样本，并设定指定的经验值n；
(3)建立含有隐藏层的人工神经网络模型，隐藏层规模为(n-1)*l；
(4)使用含有隐藏层的人工神经网络模型对训练数据进行训练，得到训练工单文本向量
yd＝v(d)＝(yd1，yd2，...ydi，...，ydl)
其中，yd是工单文本d的向量化表示，ydi是工单文本d的向量化表示的第i维；
(5)对工单文本向量进行softmax归一化
所述步骤(5)中，工单建立相似度计算模型为工单文本向量的夹角余弦表示
根据指定的经验阈值cos(yd，yd′)y，上述工单文本向量的夹角余弦的值不小于上述指定的经验阈值，则视为相同的工单文本(重复来电)并将其排列展示。
本发明中，指定的经验值为l＝35，指定的经验值为n＝5；指定的经验阈值cos(yd，yd′)y＝0.85，并且利用大量的数据和结合上述计算，根据上述经验值，可以更加高效、准确地识别重复来电工单，提高工单文本信息准确度，解决了人工录入工单文本造成的的信息丢失。
在本发明中，上述切词处理指的是中文切词，又称中文分词，指的是将一个汉字序列或者一句话切分成一个一个单独的词，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。其包括基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法三种，其具体的分词方法和步骤为现有技术，在此不再赘述。
所述步骤(6)中，可视化展示方式包括大屏可视化展示化方式、PC端可视化展示方式和智能移动端可视化展示方式。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式和有效性进行了描述和验证，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (8)

1.一种服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对客服来电进行语音识别，获取结构化工单文本信息，形成工单文本记录；
(2)将结构化工单文本记录存储到数据库，形成工单文本集合；
(3)从关系型数据库提取工单文本，对工单文本信息进行清洗、转换；
(4)对工单文本集合建立语义向量空间，进行工单文本向量化表示；
(5)对向量化后的工单建立相似度计算模型，进行相似度计算，根据计算结构确定重复来电工单；
(6)将计算确定后的工单结果进行可视展示及分析。
2.如权利要求1中所述的服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，所述步骤(1)中，获取结构化工单文本信息包括：客户编号、联系电话、供电公司、用电信息，以及用电户反映的其他信息。
3.如权利要求1中所述的服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，所述步骤(2)中，所述数据库是关系型数据库或非关系型数据库；关系型数据为Oracle关系型数据；非关系型数据库为NoSQL非关系型数据。
4.如权利要求1中所述的服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，所述步骤(3)中，对工单文本信息进行清洗方法是对无故挂断来电、测试来电和12345异常来电的工单文本进行删除；对工单文本信息进行转换方法是按照特定字段转换规则，对工单文本信息中相应字段进行转换。
5.如权利要求1-4中任一项所述的服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，所述步骤(4)中，工单文本向量化定义为：对工单文本集合S中的任意工单文本d，指定一个固定长度l的实值向量
称为工单文本d的向量化，l为文本向量的长度，其中，d为工单集合S中的任意文本，v(d)为文本向量化函数，为l维的实值向量；并设定指定的文本向量。
6.如权利要求5所述的服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，所述步骤(4)中，对工单文本信息建立语义向量化空间的方法包括：
(1)对工单文本信息进行切词处理，形成工单文本词袋模型；
(2)对切词后的文本信息中每个词w，将Context(w)取值为w前n-1个词的统计个数，则(Context(w)，w)构成一个训练样本，并设定指定的经验值n；
(3)建立含有隐藏层的人工神经网络模型，隐藏层规模为(n-1)*l；
(4)使用含有隐藏层的人工神经网络模型对训练数据进行训练，得到训练工单文本向量
yd＝v(d)＝(yd1，yd2，...ydi，...，ydl)
其中，yd是工单文本d的向量化表示，ydi是工单文本d的向量化表示的第i维；
(5)对工单文本向量进行softmax归一化
所述步骤(5)中，工单建立相似度计算模型为工单文本向量的夹角余弦表示
根据指定的经验阈值cos(yd，yd′)y，上述工单文本向量的夹角余弦的值不小于上述指定的经验阈值，则视为相同的工单文本并将其排列展示。
7.如权利要求5所述的服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，指定的经验值为l＝35，指定的经验值为n＝5；指定的经验阈值cos(yd，yd′)y＝0.85。
8.如权利要求1-4中任一项所述的服务调度重复来电的工单文本语义向量分析方法，其特征在于，所述步骤(6)中，可视化展示方式包括大屏可视化展示化方式、PC端可视化展示方式和智能移动端可视化展示方式。
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