投诉热点自动识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种投诉热点自动识别方法及装置。其中，该方法包括：根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词的步骤；将投诉热点候选词加入到原有文本分词词库以对原有文本分词词库进行更新的步骤；根据更新后的文本分词词库对投诉内容文本进行分词，以获得投诉词语的步骤；以及，统计投诉词语在投诉内容文本中出现的频次，根据频次获得投诉热点词语的步骤。

【技术实现步骤摘要】
投诉热点自动识别方法及装置
本专利技术属于通信
，尤其涉及一种投诉热点自动识别方法及装置。
技术介绍
对于企业运营来说，不同的时间阶段，企业的关注重点不同、聚焦的重点业务不同、营销活动不同，这就导致不同的时间段，客户投诉热点不同。所以说，投诉热点是随着时间的推移而不断变化的。当前，对投诉内容的分析手段，主要是通过人工构建投诉分类，之后，对投诉内容采用手工归类或者采用文本分词等技术手段，对投诉内容进行归类，之后再统计各个投诉类别下的投诉频次，根据投诉频次确定投诉热点，再从业务的角度针对性的改进产品与服务。现有的技术方案中，投诉热点无法自动发现，必须新增投诉类别，才能通过人工的或者技术的手段，对投诉内容进行归类，才能发现新增投诉热点。然而，新出现的投诉热点，必须在数量足够巨大引起客户服务人员注意，才可能将上述新出现的投诉热点加入到投诉类别中，新增的投诉热点才能被发现、被识别。这就导致，客户服务人员无法及时识别出新增的投诉热点，更无法及时的制定针对性的服务策略，往往只能新增的投诉热点大量爆发之后，才能发现新增的投诉热点。一方面导致客户的满意度低下，服务效果差；另外一方面导致客服人员疲于应付，服务效率低下。。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种投诉热点自动识别方法及装置。第一方面，提供了一种投诉热点自动识别方法，包括：根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词的步骤；将投诉热点候选词加入到原有文本分词词库以对原有文本分词词库进行更新的步骤；根据更新后的文本分词词库对投诉内容文本进行分词，以获得投诉词语的步骤；以及，统计投诉词语在投诉内容文本中出现的频次，根据频次获得投诉热点词语的步骤。第二方面，提供了一种投诉热点自动识别装置，包括：候选词生成单元、词库更新单元、投诉词语生成单元和投诉热点词语生成单元。该候选词生成单元被配置为根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词；该词库更新单元被配置为将投诉热点候选词加入到原有文本分词词库以对原有文本分词词库进行更新；该投诉词语生成单元被配置为根据更新后的文本分词词库对投诉内容文本进行分词，以获得投诉词语；该投诉热点词语生成单元被配置为统计投诉词语在投诉内容文本中出现的频次，根据频次获得投诉热点词语。第三方面，提供了一种投诉热点自动识别装置，包括：存储器、处理器和输出设备。该存储器用于存储计算机可执行指令；该处理器用于执行存储器存储的计算机可执行指令，计算机可执行指令使得处理器执行上述投诉热点自动识别方法；该输出设备用于输出将投诉热点词语识别结果。根据本专利技术实施例提供的投诉热点自动识别方法及装置，通过采用概率统计和语言处理算法对投诉文本进行分析，获得投诉热点候选词，加入到文本分词的词库中，然后再对投诉文本进行文本分词，统计投诉词语出现的频次，根据上述投诉词语出现的频次，对新增投诉后投诉热点词语的自动识别。实现新增投诉热点后投诉热点词语的及时识别和预警，让客服人员能有时间针对新增诉热点后的投诉热点，进行针对性的准备，比如针对性的准备服务资源、对客服代表进行针对性的培训，实现提高服务效率、提升服务效果的目的。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例的投诉热点自动识别方法的示意性流程图；图2是本专利技术另一实施例的投诉热点自动识别方法的示意性流程图；图3是本专利技术实施例的投诉热点自动识别装置的示意性结构框图；图4是本专利技术另一实施例的投诉热点自动识别装置的示意性结构框图；图5是本专利技术实施例的投诉热点自动识别装置的计算设备实现的示意性结构框图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。下面将详细描述本专利技术的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本专利技术的全面理解。但是，对于本领域技术人员来说很明显的是，本专利技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本专利技术的示例来提供对本专利技术的更好的理解。本专利技术决不限于下面所提出的任何具体配置和算法，而是在不脱离本专利技术的精神的前提下覆盖了元素、部件和算法的任何修改、替换和改进。在附图和下面的描述中，没有示出公知的结构和技术，以便避免对本专利技术造成不必要的模糊。现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本专利技术更全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中，为了清晰，可能夸大了区域和层的厚度。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本专利技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本专利技术的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、材料或者操作以避免模糊本专利技术的主要技术创意。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。现有的投诉热点识别方案由于在接收到新的投诉内容文本后新增的投诉热点必须出现足够多的数量才有可能引起业务人员的注意，才有可能被加入到投诉导航中去，最后，才有可能被识别出来，使得客户服务部门无法在该类投诉大量出现之前，做好针对性的准备，比如，对客户服务代表进行服务技巧培训、针对性的调配客服资源等，导致新增投诉热点高发时疲于应对，服务效率低下，服务效果无法保障。针对上述问题，本专利技术实施例提供一种投诉热点自动识别方法及装置，下面将结合附图对上述方法及装置进行详细说明，图1是本专利技术一实施例的投诉热点自动识别方法的示意性流程图。如图1所示，该投诉热点自动识别方法，包括：S110，根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词；在S110中，上述投诉内容文本例如可以是自身以存有的也可以是接收到的用户或业务服务器发来的投诉内容文本，还可以是通过用户设备的客户端、业务服务器、投诉平台等采集来的投诉内容文本信息。S120，将投诉热点候选词加入到原有文本分词词库以对原有文本分词词库进行更新；S130，根据更新后的文本分词词库对投诉内容文本进行分词，以获得投诉词语；以及S140，统计投诉词语在投诉内容文本中出现的频次，根据频次获得投诉热点词语。在步骤S110中，根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词的步骤具体包括：将投诉内容文本拆分，统计经拆分的投诉内容文本的最小单元或组合后出现在投本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种投诉热点自动识别方法，包括：根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词；将所述投诉热点候选词加入到原有文本分词词库以对原有文本分词词库进行更新；根据更新后的所述文本分词词库对所述投诉内容文本进行分词，以获得投诉词语；以及，统计所述投诉词语在所述投诉内容文本中出现的频次，根据所述频次获得投诉热点词语。

【技术特征摘要】
1.一种投诉热点自动识别方法，包括：根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词；将所述投诉热点候选词加入到原有文本分词词库以对原有文本分词词库进行更新；根据更新后的所述文本分词词库对所述投诉内容文本进行分词，以获得投诉词语；以及，统计所述投诉词语在所述投诉内容文本中出现的频次，根据所述频次获得投诉热点词语。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词的步骤包括：将所述投诉内容文本拆分，统计经拆分的所述投诉内容文本的最小单元或组合后出现在所述投诉内容文本中的概率，并且根据所述概率在所述经拆分的所述投诉内容文本的最小单元和组合中选择投诉热点候选词。3.根据权利要求1所述的方法，还包括：剔除所述原有文本分词词库中的投诉词语以获得新增投诉热点词语。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述经拆分的所述投诉内容文本的组合后出现在所述投诉内容文本中的概率为：所述组合在所述投诉内容文本中出现的频次与组成所述组合的最后一个最小单元在所述投诉内容文本中出现的频次的比值。5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述根据更新后的所述文本分词词库对所述投诉内容文本进行分词，以获得投诉词语的步骤包括：将所述投诉内容文本拆分成最小单元或最小单元的组合，以分别到所述更新后的所述文本分词词库中进行查询，根据查询到的词语生成投诉词语。6.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：根据所述投诉词语或投诉热点词语在所述投诉内容文本中出现的频次生成投诉词语或投诉热点词语的频次高低展示图表。7.一种投诉热点自动识别装置，包括：候选词生成单元，被配置为根据投诉内容文本通过概率统计和语言处理算法获得投诉热点候选词；词库更新单元，被配置为将所述投诉热点候选词加入到原有文本...

【专利技术属性】
技术研发人员：李彭，
申请(专利权)人：中国移动通信集团山西有限公司，中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：山西,14