面向电力工单文本的服务失误识别

服务失误会引发客户的负面情绪,是阻碍提升用户服务体验的主要因素.传统的人工分析方法在服务失误识别的效率和及时性上存在明显不足.为此,提出一种面向电力工单文本的服务失误识别方法.首先,采用情感分类从电力工单文本中选取负面电力工单本文;其次,使用IF-TDF计算负面电力工单文本TOP-N关键词,并使用词袋模型将文本向量化表示;然后,使用K-means方法将向量化文本进行聚类,得到服务失误簇;最后,使用文本支持度从服务失误簇中提取高频词.实验结果表明:该方法可以有效识别电力工单文本中的服务失误簇及簇内的高频词.