基于深度神经网络的电力客户诉求预判

• 作者: 彭路 朱君 邹云峰
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 深度神经网络 客户诉求预判 电力客户服务工单 文本分类
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5687字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.05.004

摘要

电力企业的客户服务关系到客户的切身利益和企业的经营效益,提升客服系统对电力客户诉求预判的分析与理解能力是改善电力行业客服质量的重要途径之一.为高效、针对性地解决电力客户集中需求,做到"先于客户所想",本文以深度神经网络技术为基础,针对电力领域改进传统的中文文本分词技术以及特征提取方法,给出电力客户诉求预判的方法和流程,并通过实验验证.本文提出的方法可快速精准地对电力客户服务工单文本进行分类,挖掘出隐藏的客户用电诉求,将服务由被动变主动,第一时间解决电力客户潜在诉求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹云峰	国网江苏省电力有限公司营销服务中心	17	19	3.0	4.0
2	朱君	国网江苏省电力有限公司营销服务中心	3	0	0.0	0.0
3	彭路	河海大学计算机与信息学院	2	0	0.0	0.0