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题名基于混合神经网络的电力短文本分类方法研究
被引量:6
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作者
曹湘
李誉坤
钱叶
闫晨阳
杨忠光
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机构
上海电力大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机与数字工程》
2019年第5期1145-1150,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:61672337)资助
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文摘
随着移动互联网时代的到来,如何保持一个良好的用户群,提高用户的满意度,成为各个领域关注的焦点。客户投诉是直接反馈用户的意见,可以通过多个渠道获得大量的用户投诉数据,从这些数据中获得很多有用信息,而目前的用户投诉往往依靠人工审核,缺乏系统和自动化的投诉分析工具。论文从电力用户投诉短文本入手,对用户投诉的自动分类进行研究,并结合用户的投诉与用户的属性,提取有用的投诉信息。通过这些研究,最终将有助于改善电网综合服务水平。
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关键词
短文本分类
投诉文本分类
混合神经网络
深度学习
投诉分析模型
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Keywords
short text categorization
classification of complaint texts
hybrid neural network
deep learning
complaint analysis model
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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