现代电信科技
現代電信科技
현대전신과기
MODERN SCIENCE & TECHNOLOGY OF TELECOMMUNICATIONS
2013年
5期
4-7
,共4页
投诉分析%文本处理%机器学习
投訴分析%文本處理%機器學習
투소분석%문본처리%궤기학습
complaint analysis%text preprocessing%machine learning
文中提出了一个面向电信客户投诉和建议的自动快速分析模型，通过网络爬虫采集互联网上客户的投诉和建议，通过客服录入获取客户的电话投诉和建议信息，然后对这些投诉和建议文本进行预处理，包括中文分词、消去停用词、构建向量空间模型等。最后使用结合了人工信息和统计信息的自动识别算法对客户的投诉和建议进行分析、识别，把它们转交给相应的部门处理。
文中提齣瞭一箇麵嚮電信客戶投訴和建議的自動快速分析模型，通過網絡爬蟲採集互聯網上客戶的投訴和建議，通過客服錄入穫取客戶的電話投訴和建議信息，然後對這些投訴和建議文本進行預處理，包括中文分詞、消去停用詞、構建嚮量空間模型等。最後使用結閤瞭人工信息和統計信息的自動識彆算法對客戶的投訴和建議進行分析、識彆，把它們轉交給相應的部門處理。
문중제출료일개면향전신객호투소화건의적자동쾌속분석모형，통과망락파충채집호련망상객호적투소화건의，통과객복록입획취객호적전화투소화건의신식，연후대저사투소화건의문본진행예처리，포괄중문분사、소거정용사、구건향량공간모형등。최후사용결합료인공신식화통계신식적자동식별산법대객호적투소화건의진행분석、식별，파타문전교급상응적부문처리。
