一种基于智能营销场景的数据建模方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于智能营销场景的数据建模方法及系统，获得通话记录，所述通话记录包括文本信息、语音信息；对所述文本信息进行特征提取，获得文本特征；对所述语音信息进行特征提取，获得语音特征；将所述文本特征、语音特征进行特征融合；将所述融合特征信息输入一层全联接层，构建双模态模型；对所述双模态模型进行训练，获得双模态神经网络模型，训练数据均包括文本特征与语音特征的融合特征信息以及标识成单意向率的标识信息。解决了现有技术中存在处理输入特征的相关性效果差，对于通话记录中语音信息的特征提取能力差，模型预测精准度较低的技术问题，达到了对营销客户的精准分析，降低营销成本，提高营销效率的效果。提高营销效率的效果。提高营销效率的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能营销场景的数据建模方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能营销领域，具体涉及一种基于智能营销场景的数据建模方法及系统。

技术介绍

[0002]智能营销指的是以大数据和人工智能为技术基础，通过智能分析和预测营销活动中隐藏的模式和发展趋势，提升企业营销的效率和效果的一种新型营销方式。相比传统营销采用数据分析技术对非结构化数据的处理存在局限，在数据的规范和预测上存在一定的滞后，智能营销则能够快速分析大规模、多样化的营销数据集，从数据中学习并表现出灵活的应变能力，可以不断自我优化并实时预测发展趋势，更有效地理解用户行为并及时响应用户的需求变化。
[0003]目前用于智能营销的信息分析和预测的实现主要有两种技术途径，其中，第一种是通过逻辑回归模型，但该模型在处理输入特征之间的相关性方面效果不佳，第二种是神经网络模型，该模型对于通话类数据的特征仅能提取语义特征，难以获得客户的个性化信息，召回效果差。
[0004]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能营销场景的数据建模方法，其中，所述方法包括：获得通话记录，所述通话记录包括文本信息、语音信息；对所述文本信息进行特征提取，获得文本特征；对所述语音信息进行特征提取，获得语音特征；将所述文本特征、语音特征进行特征融合，获得融合特征信息；将所述融合特征信息输入一层全联接层，通过回归逻辑进行分类预测，构建双模态模型；对所述双模态模型进行训练，获得双模态神经网络模型，所述双模态神经网络模型为通过多组训练数据经过训练获得，其中，每组训练数据均包括文本特征与语音特征的融合特征信息以及标识成单意向率的标识信息。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述文本信息进行特征提取，获得文本特征，包括：通过查表法将所述文本信息转换为输入向量；对所述输入向量进行编码，并采用多种不同卷积核大小进行特征提取，获得所述文字特征。3.如权利要求1所述的方法，其中，所述对所述语音信息进行特征提取，获得语音特征，包括：通过开源工具对所述语音信息进行特征提取，获得第一特征、第二特征，其中，所述第一特征为40维特征，所述第二特征为100维特征；将所述第一特征与所述第二特征进行拼接，获得第三特征，所述第三特征为140维特征；对所述第三特征进行编码，并采用多种不同卷积核大小进行特征提取，获得所述语音特征。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述文本特征、语音特征进行特征融合，获得融合特征信息，包括：将所述文本特征、所述语音特征通过自注意力机制进行计算，并将所述文本特征计算结果加到所述语音特征上，得到语音特征表达；将所述本文特征、所述语音特征表达通过融合算法进行融...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏伟，冯鑫，王彤，马啸阳，
申请(专利权)人：百融云创科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：