基于语义识别的投诉分析方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本申请实施例属于人工智能技术领域，涉及一种基于语义识别的投诉分析方法，包括获取投诉文本数据集，预处理投诉文本数据集，对预处理后的所述投诉文本数据集进行标注，得到标注数据集，基于所述标注数据集对预构建的循环神经网络模型进行训练，得到语义识别模型，将待分析投诉文本输入所述语义识别模型，输出投诉标签，根据所述投诉标签建立投诉可视化图表，以进行投诉分析。本申请还提供一种基于语义识别的投诉分析装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，投诉可视化图表可存储于区块链中。本申请可以准确识别投诉内容，提升识别效果，提高投诉分析效率。提高投诉分析效率。提高投诉分析效率。

【技术实现步骤摘要】
基于语义识别的投诉分析方法、装置、计算机设备及介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种基于语义识别的投诉分析方法、装置、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能的发展，客户服务领域也逐渐引入人工智能来提升客户服务体验，其中，处理客户投诉是客户服务中最重要的事项之一。投诉对话中蕴含大量有价值的信息，可以从对话中标签化关键信息，对客户投诉原因进行分析，并形成数据报表，可以直观地观察到哪些问题才是急需解决的。目前，主要是使用关键词识别技术来标签化关键信息，但是，单纯的关键词识别在一些情况下无法正确识别，导致无法正确识别到客户的投诉原因，进而也使得对客户投诉的处理效率比较低效。

技术实现思路

[0003]本申请实施例的目的在于提出一种基于语义识别的投诉分析方法、装置、计算机设备及介质，以解决相关技术中无法正确识别到客户的投诉原因，导致对客户投诉的处理效率比较低效的技术问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于语义识别的投诉分析方法，采用了如下所述的技术方案：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义识别的投诉分析方法，其特征在于，包括下述步骤：获取投诉文本数据集，预处理所述投诉文本数据集；对预处理后的所述投诉文本数据集进行标注，得到标注数据集；基于所述标注数据集对预构建的循环神经网络模型进行训练，得到语义识别模型；将待分析投诉文本输入所述语义识别模型，输出投诉标签；根据所述投诉标签建立投诉可视化图表，以进行投诉分析。2.根据权利要求1所述的基于语义识别的投诉分析方法，其特征在于，所述循环神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述基于所述标注数据集对预构建的循环神经网络模型进行训练，得到语义识别模型的步骤包括：根据所述标注数据集获得训练集，将所述训练集输入循环神经网络模型，通过输入层对所述训练集进行向量特征转换处理，获得特征数据；将所述特征数据输入隐藏层，计算出隐藏层的隐藏层结果；将所述隐藏层结果输入至所述输出层中进行计算，得到输出结果；根据所述输出结果对所述循环神经网络模型进行迭代更新，得到语义识别模型。3.根据权利要求2所述的基于语义识别的投诉分析方法，其特征在于，所述将所述特征数据输入隐藏层，计算出隐藏层的隐藏层结果的步骤包括：获取输入层到隐藏层的第一权重矩阵、上一时刻隐藏层到当前时刻隐藏层的第二权重矩阵以及上一时刻隐藏层结果；采用激活函数，根据所述特征数据、所述第一权重矩阵、所述第二权重矩阵以及所述上一时刻隐藏层结果计算出所述隐藏层结果。4.根据权利要求2所述的基于语义识别的投诉分析方法，其特征在于，所述根据所述输出结果对所述循环神经网络模型进行迭代更新，得到语义识别模型的步骤包括：根据所述输出结果计算损失函数；基于所述损失函数更新所述循环神经网络模型的模型参数，直至模型收敛，输出语义识别模型。5.根据权利要求1所述的基于语义识别的投诉分析方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪桂锋，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：