客户来电意图识别研究

• 作者: 赵宁 徐俊利 徐洋航 薛超 谭乃瑜
• 来源期刊: 中文信息学报
• 关键词: 意图识别 机器学习 深度学习 BERT
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 情感分析与社会计算|Sentiment Analysis and Social Computing
• 页码范围: 125-133
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

捕捉客户来电意图信息,开展客户来电意图识别研究具有重要意义.现有的客户来电意图识别大都是采用人工分析方法,尚没有采用机器学习、深度学习模型识别客户来电意图的研究.为降低人工分析代价,提高客户来电意图识别结果,该文分别从基于传统机器学习模型、基于单/多深度学习模型、基于BERT和深度学习模型组合三个方面,进行客户来电意图识别研究.在移动客服领域客户来电数据上的实验结果显示,F1值最高达到86.30％,说明该文提出的客户来电意图识别方法是有效的,能够有效帮助移动客服人员进行客户来电意图识别分析.