【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及一种投诉类型识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、投诉是一种常见的沟通方式，可以帮助消费者表达对某一产品、服务或机构的不满意。通过识别投诉类型，企业能够为不同类型的投诉定制个性化的解决方案，可以更好地满足消费者的需求，增强他们的满意度；企业可以深入了解客户的需求和关注点，有助于企业建立良好的客户关系，提高客户忠诚度；企业可以发现潜在的问题和趋势，可以帮助企业预测市场趋势，制定相应的业务策略；企业可以树立良好的品牌形象，对投诉类型进行识别帮助企业更快地响应和解决投诉，展示其对客户满意度和服务质量的重视，有助于增加消费者对品牌的信任和忠诚度，提高企业的竞争力；企业可以识别内部管理和业务流程中的不足之处，并进行改进，提高内部管理效率，减少投诉数量，提升整体业务水平。因此，对投诉进行识别具有重要的意义。
2、目前，在对投诉文本的类型进行识别的过程中，通常采取较多数量的样本进行识别，然而缺少针对数量较少的样本进行识别的方法，对数量较少的样本进行类型识别的准确性较低。因此，亟需一种具有较高识别准确性的投诉类型识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术实现思路
1、本公开提供了一种投诉类型识别方法、装置、电子设备和存储介质。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种投诉类型识别方法。该方法包括：
3、获取待识别投诉文本；
4、将所述待识别投诉文本输入预设模板，得到输入模板；其中，所述输入模板包括所述待识别投诉文
5、通过预设类型识别模型对所述输入模板进行映射，得到embedding向量；
6、通过所述预设类型识别模型对所述embedding向量进行映射，得到待识别向量；
7、通过所述预设类型识别模型对所述待识别向量进行识别，得到类型识别结果。
8、进一步地，所述方法还包括：
9、对所述待识别投诉文本进行同义词替换、随机插入、随机交换或随机删除，得到处理后的待识别投诉文本，并将所述处理后的待识别投诉文本输入到所述预设模板。
10、进一步地，所述方法还包括：
11、将所述待识别投诉文本输入到pycorrector，得到增强后的待识别投诉文本，并将所述增强后的待识别投诉文本输入到所述预设模板。
12、进一步地，所述第一提示词和第二提示词在所述输入模版中的位置分别在所述待识别投诉文本的两侧。
13、进一步地，所述输入模板为t＝{|p0:i|,x,|pi+1:m|,y}，其中，t为输入模板，|p0:i|为第一提示词，|pi+1:m|为第二提示词。
14、进一步地，所述预设类型识别模型是通过采用n-gram的掩码策略对初始预设识别模型进行mlm任务训练得到的。
15、进一步地，所述预设类型识别模型的损失函数通过以下公式进行训练得到，
16、
17、根据本公开的第二方面，提供了一种投诉类型识别装置。该装置包括：
18、获取模块，用于获取待识别投诉文本；
19、输入模块，用于将所述待识别投诉文本输入预设模板，得到输入模板；其中，所述输入模板包括所述待识别投诉文本、第一提示词和第二提示词；
20、第一映射模块，用于通过预设类型识别模型对所述输入模板进行映射，得到embedding向量；
21、第二映射模块，用于通过所述预设类型识别模型对所述embedding向量进行映射，得到待识别向量；
22、识别模块，用于通过所述预设类型识别模型对所述待识别向量进行识别，得到类型识别结果。
23、根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述方法。
24、根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现所述方法。
25、(独权的技术效果，独权中没有出现的特征，不要写出来它的技术效果出来。)本公开通过。。。实现。。。提高
26、应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
【技术保护点】
1.一种投诉类型识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述第一提示词和第二提示词在所述输入模版中的位置分别在所述待识别投诉文本的两侧。
5.根据权利要求4所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述输入模板为T＝{|P0:i|,x,|Pi+1:m|,y}，其中，T为输入模板，|P0:i|为第一提示词，|Pi+1:m|为第二提示词。
6.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述预设类型识别模型是通过采用N-Gram的掩码策略对初始预设识别模型进行MLM任务训练得到的。
7.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述预设类型识别模型的损失函数通过以下公式进行训练得到，
8.一种投诉类型识别装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种存储有计
...【技术特征摘要】
1.一种投诉类型识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述第一提示词和第二提示词在所述输入模版中的位置分别在所述待识别投诉文本的两侧。
5.根据权利要求4所述的投诉类型识别方法，其特征在于，所述输入模板为t＝{|p0:i|,x,|pi+1:m|,y}，其中，t为输入模板，|p0:i|为第一提示词，|pi+1:m|为第二提...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹游，张睿，
申请(专利权)人：重庆特斯联启智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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