电力营业厅智能服务机器人个性化情感分析技术研究

• 作者: 徐志远 李力刚 潘明明 王忠锋 王楚 田世明
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化 情感分析 社交媒体 智能客服 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 特别策划
• 页码范围: 21-26
• 页数: 6页
• 分类号: TM92
• 字数: 5010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2020.06.004

摘要

在社交网络媒体中应用的文本情感分析技术,作为一种基础的信息处理技术,可用于分析、处理、汇总和推理带有情感的主观文本.近年来该技术在学界、商界和产业界都受到了广泛的关注,并已应用于互联网的诸多领域.目前该技术在电力营业厅的智能客服以及外呼问答领域都拥有广泛的应用前景.以往针对情感分析的文本研究主要侧重于分析文本表面所表达情感,这样就忽视了用户个体在情感表达上的先天差异,也就对分析结果的准确性产生了不良影响.为解决这些问题,研究侧重于提升在社交媒体中的个性化情感分析的实用性,并以此为基础将模型应用于智能电力客服等相关领域.具体来说,考虑到BP神经网络技术在文本分析处理中的普遍应用,提出了多种基于BP神经网络的模型来解决文本中可能遭遇的个性化情感分析挑战.实验证明该模型可以很好地解决个性化情感分析问题,并可以应用于电力营业厅客服机器人的情感分析领域.