【摘 要】
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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。
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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。
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