深度学习在电力潜在投诉识别分类中的应用

• 作者: 张爽 罗欣
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 95598 投诉 文本分类 深度学习
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 电力企业管理
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.521
• 字数: 1369字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.201710016

摘要

随着用户对用电服务的要求及维权意识的不断提高,供电企业需开展海量客户诉求分析,从而实现供电业务薄弱点的发现和改进.因此,提出基于深度学习的电力疑似投诉工单识别分类技术应用,通过深度学习建模、 投诉特征标签提炼、 模型学习训练、 疑似投诉识别,优化投诉风险预警与管理工作,缓解一线工作人员服务压力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张爽	国网浙江省电力公司电力科学研究院	8	37	4.0	6.0
2	罗欣	国网浙江省电力公司电力科学研究院	5	19	3.0	4.0