【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及客户投诉挖掘领域。
技术介绍
1、客户生成的评论和投诉可以揭露购买者的真实和代表性意见，因此是公司可以用于监控可能的问题并处理随后召回危机的有成本效益的信息源。它们还可以帮助监管机构了解公司的质量保证实践并确定公司是否违反法律。及时发布产品召回是重要的，因为任何延迟都可能增加风险并导致进一步的财务损失。在召回密集型行业(例如汽车、食品、饮料和药品)中，几乎所有的召回，自愿或非自愿的，都是由客户对公司的投诉引起的。
2、为了持续改进召回管理以便减轻安全危险，监管机构鼓励客户提出关于潜在缺陷的投诉。例如，美国食品和药品管理局(fda)发现medwatch收集关于医疗保健中不良事件的数据，并且美国国家高速公路交通安全管理局(nhtsa)启动safercar app以向公众传送安全信息。然而，fda对受污染配方和其它关键的健康、安全和营养问题的投诉反应迟缓，因而受到批评，并且nhtsa也因其未能分析数据和识别威胁而受到批评。根据美国政府问责办公室，nhtsa在其对车辆安全缺陷的监督方面面临若干挑战。例如，nhtsa有少...
【技术保护点】
1.一种生成客户投诉分析模型的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，在进行参数估计之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，将每个主题建模为词汇表中所有单词上的狄利克雷分布，
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，基于Pitman-Yor过程生成所述第一模型和所述第二模型。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，使用狄利克雷多项式回归模型来指定与召回声明相关联的客户投诉对应的权重。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种生成客户投诉分析模型的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，在进行参数估计之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，将每个主题建模为词汇表中所有单词上的狄利克雷分布，
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，基于pitman-yor过程生成所述第一模型和所述第二模型。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，使用狄利克雷多项式回归模型来指定与召回声明相关联的客户投诉对应的权重。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，采用马尔可夫链蒙特卡罗来进行模型推理。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其中，使用分块和压缩的吉布斯采样器的组合用于模型推理。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，特定于客户投诉的结构化信息包括投诉日期、制造商、型号、型号年份...
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