电信运营商网络投诉工单智能语义稽核技术

• 作者: 黄堃 赵东明
• 来源期刊: 电信工程技术与标准化
• 关键词: 自然语言处理 神经网络 语义相似度 模型泛化 实体识别
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 开发与研究|DEVELOPMENT AND RESEARCH
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5599.2021.07.010

摘要

本文基于自然语言处理、语义相似度和实体识别等算法,构建了面向网络投诉工单的智能语义自动稽核系统,挖掘回单中自然语言的命名实体、事件和关系,通过特征提取、模型构建、语义泛化和匹配度计算等环节,输出质检所需的语义关键信息,实现对网络投诉工单传统质检方法的智能化提升.同时,本文设计和实施了一种投诉工单专家规则泛化词构建方法,实现对有限专家规则特征词的补充,提升语义质检的泛化性能.通过与传统关键字匹配算法进行比较,本方法在识别精准度方面效果更优,有效降低运营商投诉工单重派率,提升了客户满意度.