本申請(qǐng)涉及人工智能，尤其涉及一種客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、客戶(hù)評(píng)價(jià)是企業(yè)提升服務(wù)質(zhì)量、風(fēng)控決策的重要數(shù)據(jù)源。隨著人工智能的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)評(píng)價(jià)文本所屬的類(lèi)型，從而快速挖掘有用信息，已得到越來(lái)越多的應(yīng)用。

2、目前相關(guān)的深度學(xué)習(xí)算法還停留在從客戶(hù)評(píng)價(jià)文本中提取語(yǔ)義特征以進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)，這種特征提取方式忽略了可作為參考的實(shí)例樣本中信息，導(dǎo)致提取的語(yǔ)義特征不全面，在提升分類(lèi)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上容易遇到瓶頸。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)目的是提供一種客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，能夠在待預(yù)測(cè)的目標(biāo)客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的特征信息基礎(chǔ)之上，結(jié)合相似的實(shí)例客戶(hù)評(píng)價(jià)樣本的特征信息，以預(yù)測(cè)目標(biāo)客戶(hù)評(píng)價(jià)文本所屬的滿(mǎn)意度分類(lèi)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)實(shí)施例是這樣實(shí)現(xiàn)的：

3、第一方面，提供一種客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的處理方法，包括：

4、按照與目標(biāo)文本相似度由高到低的順序，從實(shí)例樣本文本集中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的實(shí)例樣本文本作為相似實(shí)例樣本文本；其中，所述目標(biāo)文本和所述實(shí)例樣本文本均為客戶(hù)評(píng)價(jià)文本，所有所述實(shí)例樣本文本屬于相同的目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)，并標(biāo)注有所述目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)的標(biāo)簽；

5、將所述目標(biāo)文本的特征向量與所有所述相似實(shí)例樣本文本的特征向量融合為目標(biāo)特征向量；

6、基于所述目標(biāo)特征向量，對(duì)所述目標(biāo)文本是否屬于所述目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

7、第二方面，提供一種客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的處理裝置，包括：

8、樣本選取模塊，用于按照與目標(biāo)文本相似度由高到低的順序，從實(shí)例樣本文本集中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的實(shí)例樣本文本作為相似實(shí)例樣本文本；其中，所述目標(biāo)文本和所述實(shí)例樣本文本均為客戶(hù)評(píng)價(jià)文本，所有所述實(shí)例樣本文本屬于相同的目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)，并標(biāo)注有所述目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)的標(biāo)簽；

9、特征融合模塊，用于將所述目標(biāo)文本的特征向量與所有所述相似實(shí)例樣本文本的特征向量融合為目標(biāo)特征向量；

10、分類(lèi)預(yù)測(cè)模塊，用于基于所述目標(biāo)特征向量，對(duì)所述目標(biāo)文本是否屬于所述目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

11、第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種電子設(shè)備，包括：處理器；以及，被配置為存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在被執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行第一方面所述的方法。

12、第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)第一方面所述的方法。

13、本申請(qǐng)?jiān)谛枰诰驅(qū)儆谀繕?biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)的客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的場(chǎng)景中，預(yù)先提供一些屬于目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)的實(shí)例樣本文本作為參考。以目標(biāo)文本為待預(yù)測(cè)的客戶(hù)評(píng)價(jià)文本為例，在預(yù)測(cè)目標(biāo)文本的滿(mǎn)意度分類(lèi)時(shí)，先確定目標(biāo)文本與實(shí)例樣本文本之間的相似度，并按照與目標(biāo)文本相似度由高到低的順序，選取預(yù)設(shè)數(shù)量的實(shí)例樣本文本作為相似實(shí)例樣本文本；之后，目標(biāo)文本的特征向量與所有相似實(shí)例樣本文本的特征向量融合為目標(biāo)特征向量，從而基于目標(biāo)特征向量，對(duì)所述目標(biāo)文本是否屬于目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于目標(biāo)特征向量不僅包含了目標(biāo)文本的特征信息，同時(shí)還包含了相似實(shí)例樣本文本的特征信息，因此能夠在目標(biāo)文本原本的特征信息基礎(chǔ)之上，以相似實(shí)例樣本文本的特征信息作為參考，來(lái)確定目標(biāo)文本是否屬于目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)，從而使得預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性得到了大幅提高。

技術(shù)特征：

1.一種客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的處理方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，

7.根據(jù)權(quán)利要求1至5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，

8.一種客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的處理裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，包括：處理器；以及被安排成存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，其特征在于，所述可執(zhí)行指令在被執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行以下操作：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N客戶(hù)評(píng)價(jià)文本的處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：按照與目標(biāo)文本相似度由高到低的順序，從實(shí)例樣本文本集中選取預(yù)設(shè)數(shù)量的實(shí)例樣本文本作為相似實(shí)例樣本文本；目標(biāo)文本和實(shí)例樣本文本均為客戶(hù)評(píng)價(jià)文本，所有實(shí)例樣本文本屬于相同的目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)并標(biāo)注有目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)的標(biāo)簽。將目標(biāo)文本的特征向量與所有相似實(shí)例樣本文本的特征向量融合為目標(biāo)特征向量，以對(duì)目標(biāo)文本是否屬于目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本申請(qǐng)?jiān)谀繕?biāo)文本原本的特征信息基礎(chǔ)之上，以相似實(shí)例樣本文本的特征信息作為參考，來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)文本是否屬于目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)，從而使得預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性得到了大幅提高，方便企業(yè)精確找出屬于目標(biāo)滿(mǎn)意度分類(lèi)的客戶(hù)評(píng)價(jià)文本。

技術(shù)研發(fā)人員：柴豪駿,尚新宇,張遠(yuǎn)思,慕明磊,田康,張偉,朱宇昕,陸陽(yáng)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中移雄安信息通信科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21