客户服务热线是企业提供给顾客反映意见和建议的渠道,也是企业收集客户需求、推广产品的途径。因此,对客服热线数据进行分析,可以了解用户需求、优化系统、改善服务、优化产品质量等。随着通信行业客服热线的增长以及业务范围的扩展,使得仅靠人工监听的传统客服热线语音分析已经不能满足企业的需求。近年来,快速发展的语音识别技术可以有效地将语音转换成文本,但是客服语音具有鲜明的语言特点,直接使用通用领域的文本处理技术还不能充分发挥客服语音的价值。因此,本文将通信客服语音转换成文本,研究通信行业客服热线的应用和系统开发,主要包括以下几个方面工作:第一,研究通信行业客服热线数据的预处理。首先,针对通信行业客服语音的特点,构建通信行业客服文本的词典。利用词典对从交互式语音应答系统获得数据进行处理,最终获得44万条客服文本。其次,通过数据清洗获得11万条用户订购流量包建模数据。第二,研究了客服热线的两个具体应用。第一个应用是基于主题模型识别通信行业用户关注的热点问题,进一步分析了本文构建的同义词词典对客服热线文本热点识别的影响,验证了词典的有效性。第二个应用是基于机器学习实现流量包的订购预测,通过真实数据分析了逻辑回归、决策树和随机森林在流量包订购预测上的性能差异。第三,本文设计并实现了客服热线的应用系统,该系统实现了通信行业客服文本的分析和流量包订购预测接口。其中,客服文本分析模块,基于Spark实现客服文本的分词、主题识别、相关性和时序性分析;客服文本可视化模块基于Spring Boot和My Batis Plus框架和Admin LTE前端框架,结合Echarts图形化工具,实现分析结果的可视化。流量包订购预测接口,依托于大数据平台,将构建的模型根据Restful接口规范封装成AI接口,提供给客服交互式语音应答系统进行调用。