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一种用电客户情感指数的量化评估方法

阅读:160发布:2020-05-08

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1.一种用电客户情感指数的量化评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:针对电行业的特征,根据客户服务历史记录,建立4个独立的且无交叉的数据模,分别是:积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、副词模块;任何一个词不会同时属于2个模块;
步骤2:将客户的来电信息全部转化为文本信息;
步骤3:以发言者是否连续,将文本拆分为M个段落;
步骤4:对于第j个段落,将段落拆分为N个向量词组,每一个向量词组在积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、程度副词模块中进行匹配,无匹配者,情感得分为0;
步骤5:第j个段落的情感分值Qj的计算,具体过程如下:
初始状态,i=1;Qj=0
步骤5.1:判断i是否小于或等于N,是则转步骤5.2,否则转步骤5.40;
步骤5.2:判断第i个向量词组是否与积极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.11,否则转步骤5.20;
步骤5.11:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤
5.12,否则转步骤5.13;
步骤5.12:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+2,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.13:判断该向量词组是否满足以下条件,
条件a:该向量词组的前一个向量词组与否定词模块可以匹配;
条件b:该向量词组的前一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
条件c:该向量词组的后一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
如果满足以上三个条件中的至少一个,转步骤5.14,否则转步骤5.15;
步骤5.14:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.15:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.20:判断该向量词组是否与消极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.21,否则转步骤5.30;
步骤5.21:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤
5.22,否则转步骤5.23;
步骤5.22:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.23:判断该向量词组的前一向量词组是否与否定词模块匹配,是则转步骤5.24,否则转步骤5.25;
步骤5.24:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.25:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-1,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.30:判断该向量词组是否与否定词模块匹配,匹配转步骤5.31,否则转步骤
5.32;
步骤5.31:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-0.5,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.32:返回步骤5.1;
步骤5.40:此时的Qj值为情感分值;
步骤6:将M个Qj值相加,得到文本的情感总值Q总。
2.根据权利要求所述一种用电客户情感指数的量化评估方法,其特征在于,还包括后续的以下步骤:
步骤7:计算M个Qj值的标准差,若标准差大于或等于预先设置的阈值,则表示该客户情绪不稳定;否则表示该客户情绪稳定。
3.一种用电客户情感指数的量化评估方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:针对电力行业的特征,根据客户服务历史记录,建立4个独立的且无交叉的数据模块,分别是:积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、副词模块;任何一个词不会同时属于2个模块;
步骤2:将客户的来电信息全部转化为文本信息;
步骤3:以发言者是否连续,将文本拆分为M个段落;以段落为单位,将文本拆分为M个段落;再将M个段落分为沟通阶段何结束阶段;
步骤4:对于第j个段落,将段落拆分为N个向量词组,每一个向量词组在积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、程度副词模块中进行匹配,无匹配者,舍弃;
步骤5:第j个段落的情感分值Qj的计算,具体过程如下:
初始状态,i=1;Qj=0
步骤5.1:判断i是否小于或等于N,是则转步骤5.2,否则转步骤5.40;
步骤5.2:判断第i个向量词组是否与积极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.11,否则转步骤5.20;
步骤5.11:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤
5.12,否则转步骤5.13;
步骤5.12:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+2,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.13:判断该向量词组是否满足以下条件,
条件a:该向量词组的前一个向量词组与否定词模块可以匹配;
条件b:该向量词组的前一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
条件c:该向量词组的后一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
如果满足以上三个条件中的至少一个,转步骤5.14,否则转步骤5.15;
步骤5.14:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.15:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.20:判断该向量词组是否与消极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.21,否则转步骤5.30;
步骤5.21:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤
5.22,否则转步骤5.23;
步骤5.22:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.23:判断该向量词组的前一向量词组是否与否定词模块匹配,是则转步骤5.24,否则转步骤5.25;
步骤5.24:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.25:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-1,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.30:判断该向量词组是否与否定词模块匹配,匹配转步骤5.31,否则转步骤
5.32;
步骤5.31:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-0.5,i=i+1,返回步骤5.1;
步骤5.32:返回步骤5.1;
步骤5.40:此时的Qj值为情感分值;
步骤7:将沟通阶段的Qj相加得到Q沟通值,将结束阶段的Qj相加得到Q结束值,文本总体的情感值:
Q总=(1-t)*Q沟通+t*Q结束
t为结束阶段的权重,取0到1之间的数值。

说明书全文

一种用电客户情感指数的量化评估方法

技术领域:

[0001] 本发明涉及借助计算机系统的客户服务技术领域,具体涉及一种用电客户情感指数的量化评估方法。背景技术:
[0002] 随着社会经济的不断发展及生活平的日益提高,电客户的诉求越来越多样,对供电服务的期望值越来越高。在电力市场改革日益深入的今天,供电企业若想在同业竞争中巩固市场占有率,就必须准确把握客户诉求,及时预警客户的不满情绪,最终达到为客户提供超预期服务的目标,以确保客户忠诚度。
[0003] 95598供电服务热线每天业务量达20-30万通,客户的诉求、情绪、期望都集中于此。能否及时发现并消除客户的不满情绪对于公司而言至关重要。当前主要通过两个渠道了解客户感知,一是后期的客户满意度调查,由于其时间上的滞后性,无法实时发现客户不满情绪,主要用来为工作优化及员工考核提供参考;二是客服专员的重要服务事件报送,即客服专员在同客户沟通后,将其认为存在服务险的事件及时报送至相关部。人为报送的准确性和及时性受限于客服专员的服务意识,且对于风险的描述也需要客服专员完成,首先于客服专员的理解能力和文字表述能力,风险信息在传递过程中容易出现信息衰减、遗漏、失真等问题。综上所述,为解决当前电力客户服务风险人为预警存在的信息记录不全面、判定不客观、报送不及时等问题。因此,亟需要一种基于计算机系统的用电客户情感指数的量化评估方法。发明内容:
[0004] 本发明基于客户服务录音转译文本及工单受理内容文本对客户情感指数进行评分,客观地确定客户服务风险,确保了风险发掘的准确性、客户诉求记录的全面性以及风险报送的及时性。
[0005] 客户情感指数的高低反映了客户对服务的满意程度,当某区域内负面情感客户较多时,诉求风险等级较高。情感指数评估是指利用基于语义分析的情感分析技术,建立客户情感分析模型,对客户语音转译文本及工单受理内容文本进行情感判定,最终输出诉求的情感指数。
[0006] 由于可获得的带有标注的语音转移文本数量有限,故本发明采用基于情感词典的文本情感分类方法来构建情感指数模型,进一步地,通过基于段落级文本情感倾向分析方法发现文本情感倾向。不同的段落表达的情感不同,对文本按段落级处理,获得每个段落的情感权值,将所有的段落值按段落在文本中出现的顺序整合起来,即可反映出文本整体的情感状态。本次研究以文本的综合情感得分、情感波动情况、对话结束阶段的情感得分三个指标来衡量文本所表征的情感。
[0007] 其中,文本的综合情感得分以及结束阶段的情感得分结果以数值表示。数值越高,表征情感越正向,即客户主观满意度越高;数值越低,表征情感越负向,即客户主观满意度越低。情感波动以有起伏以及无起伏表征。
[0008] 我们首先分析一些基本情感词汇,如否定词语有“不”,积极词语有“喜欢”、“爱”,消极词语有“讨厌”、“恨”等。
[0009] 比如“我喜欢数学”,“喜欢”这个词就是积极词汇,所以我们判断它具有积极的情感。
[0010] 考虑到电力行业的数据特征,本发明将主要提取四类与情感有关的词:积极情感词汇、消极情感词汇、否定词汇以及程度副词词汇;对于名词、介词、语气词等等不予关注。
[0011] 比如,积极情感词汇包括“及时”、“客户至上”、“不用这么客气”、“服务好”、“管用”;消极情感词汇包括“电老虎”、“糊弄老百姓”等情感词。
[0012] 基于上述思路,通过以下几个步骤实现基于情感词典的文本情感分类,过程如下图所示。
[0013] 具体技术方案如下:
[0014] 技术方案一:
[0015] 一种用电客户情感指数的量化评估方法,包括如下步骤:
[0016] 步骤1:针对电力行业的特征,根据客户服务历史记录,建立4个独立的且无交叉的数据模,分别是:积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、副词模块;任何一个词不会同时属于2个模块;
[0017] 步骤2:将客户的来电信息全部转化为文本信息;
[0018] 步骤3:以发言者是否连续,将文本拆分为M个段落;
[0019] 步骤4:对于第j个段落,将段落拆分为N个向量词组,每一个向量词组在积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、程度副词模块中进行匹配,无匹配者,情感得分为0;
[0020] 步骤5:第j个段落的情感分值Qj的计算,具体过程如下:
[0021] 初始状态,i=1;Qj=0
[0022] 步骤5.1:判断i是否小于或等于N,是则转步骤5.2,否则转步骤5.40;
[0023] 步骤5.2:判断第i个向量词组是否与积极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.11,否则转步骤5.20;
[0024] 步骤5.11:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤5.12,否则转步骤5.13;
[0025] 步骤5.12:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+2,i=i+1,返回步骤5.1;
[0026] 步骤5.13:判断该向量词组是否满足以下条件,
[0027] 条件a:该向量词组的前一个向量词组与否定词模块可以匹配;
[0028] 条件b:该向量词组的前一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
[0029] 条件c:该向量词组的后一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
[0030] 如果满足以上三个条件中的至少一个,转步骤5.14,否则转步骤5.15;
[0031] 步骤5.14:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
[0032] 步骤5.15:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
[0033] 步骤5.20:判断该向量词组是否与消极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.21,否则转步骤5.30;
[0034] 步骤5.21:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤5.22,否则转步骤5.23;
[0035] 步骤5.22:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
[0036] 步骤5.23:判断该向量词组的前一向量词组是否与否定词模块匹配,是则转步骤5.24,否则转步骤5.25;
[0037] 步骤5.24:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
[0038] 步骤5.25:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-1,i=i+1,返回步骤5.1;
[0039] 步骤5.30:判断该向量词组是否与否定词模块匹配,匹配转步骤5.31,否则转步骤5.32;
[0040] 步骤5.31:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-0.5,i=i+1,返回步骤5.1;
[0041] 步骤5.32:返回步骤5.1;
[0042] 步骤5.40:此时的Qj值为情感分值;
[0043] 步骤6:将M个Qj值相加,得到文本的情感总值Q总。
[0044] 优选方案,还包括后续的以下步骤:
[0045] 步骤7:计算M个Qj值的标准差,若标准差大于或等于预先设置的阈值,则表示该客户情绪不稳定;否则表示该客户情绪稳定。
[0046] 技术方案二:
[0047] 一种用电客户情感指数的量化评估方法,包括如下步骤:
[0048] 步骤1:针对电力行业的特征,根据客户服务历史记录,建立4个独立的且无交叉的数据模块,分别是:积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、副词模块;任何一个词不会同时属于2个模块;
[0049] 步骤2:将客户的来电信息全部转化为文本信息;
[0050] 步骤3:以发言者是否连续,将文本拆分为M个段落;以段落为单位,将文本拆分为M个段落;再将M个段落分为沟通阶段何结束阶段;
[0051] 步骤4:对于第j个段落,将段落拆分为N个向量词组,每一个向量词组在积极情感用词模块、消极情感用词模块、否定词模块、程度副词模块中进行匹配,无匹配者,舍弃;
[0052] 步骤5:第j个段落的情感分值Qj的计算,具体过程如下:
[0053] 初始状态,i=1;Qj=0
[0054] 步骤5.1:判断i是否小于或等于N,是则转步骤5.2,否则转步骤5.40;
[0055] 步骤5.2:判断第i个向量词组是否与积极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.11,否则转步骤5.20;
[0056] 步骤5.11:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤5.12,否则转步骤5.13;
[0057] 步骤5.12:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+2,i=i+1,返回步骤5.1;
[0058] 步骤5.13:判断该向量词组是否满足以下条件,
[0059] 条件a:该向量词组的前一个向量词组与否定词模块可以匹配;
[0060] 条件b:该向量词组的前一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
[0061] 条件c:该向量词组的后一个向量词组与消极情感用词词模块可以匹配;
[0062] 如果满足以上三个条件中的至少一个,转步骤5.14,否则转步骤5.15;
[0063] 步骤5.14:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
[0064] 步骤5.15:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
[0065] 步骤5.20:判断该向量词组是否与消极情感用词模块匹配,匹配转步骤5.21,否则转步骤5.30;
[0066] 步骤5.21:判断该向量词组的前一向量词组是否与程度副词模块匹配,是则转步骤5.22,否则转步骤5.23;
[0067] 步骤5.22:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-2,i=i+1,返回步骤5.1;
[0068] 步骤5.23:判断该向量词组的前一向量词组是否与否定词模块匹配,是则转步骤5.24,否则转步骤5.25;
[0069] 步骤5.24:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj+1,i=i+1,返回步骤5.1;
[0070] 步骤5.25:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-1,i=i+1,返回步骤5.1;
[0071] 步骤5.30:判断该向量词组是否与否定词模块匹配,匹配转步骤5.31,否则转步骤5.32;
[0072] 步骤5.31:第i个向量词组的情感分值为Qj=Qj-0.5,i=i+1,返回步骤5.1;
[0073] 步骤5.32:返回步骤5.1;
[0074] 步骤5.40:此时的Qj值为情感分值;
[0075] 步骤7:将沟通阶段的Qj相加得到Q沟通值,将结束阶段的Qj相加得到Q结束值,文本总体的情感值:
[0076] Q总=(1-t)*Q沟通+t*Q结束
[0077] t为结束阶段的权重,取0到1之间的数值。
[0078] 本发明相对于现有技术的有益效果是:
[0079] (一)本发明通过对文本数据的挖掘,实现了对于客户服务风险的自动识别,以技术手段消除了人工识别客户风险中存在的不全面、不及时、不客观的问题,有助于提高风险预警工作质效。
[0080] (二)风险评估结果查询使用方便,同一局域网下的用户可以共享数据。一方面有助于一线供电服务人员及时了解客户诉求,制定针对性服务举措,提前做好不满情绪疏导准备工作,降低客户服务风险;另一方面有助于数据分析人员及时总结客户服务需求并指导优化服务流程及管理手段,持续优化客户感知,为客户提供超预期服务。附图说明:
[0081] 图1为本发明一种用电客户情感指数的量化评估方法的流程示意图。具体实施方式:
[0082] 实施例
[0083] 下面以一具体客户来电为例,说明客户情感指数的评估过程。客户来电录音文本如下:
[0084] 客服:您好,这里是国网客服中心,请问有什么可以帮您?
[0085] 客户:你好,我这是**区**小区,现在家里没电了,请问是什么原因?[0086] 客服:您不要着急,请问是您一家没电还是周围都停电了?
[0087] 客户:整个小区都没电。
[0088] 客服:请您提供一下您的客户编号,我帮您查询一下停电原因。
[0089] 客户:我的户号是********。
[0090] 客服:好的,请您稍等,上为您查询。
[0091] 客服:您好,查询到您小区目前是系统导致的停电,预计送点时间是**点**分。
[0092] 客户:好的,最近怎么老是停电,这个月已经三次了,是什么原因。
[0093] 客服:实在抱歉,请您不要着急,您反映的问题已经帮您记录了,稍后会有您当地的工作人员联系您帮您解决问题。
[0094] 客户:好。
[0095] 客服:请问您还有其他诉求么?
[0096] 客户:没了。
[0097] 客服:好的,请您保持来电号码******畅通,稍后会有工作人员联系您告知处理结果。
[0098] 客户:好的,谢谢。
[0099] 客服:请您不要挂机,稍后对我的服务进行评价。
[0100] 摘取客户文本并分词,结果如下:
[0101] 段1:你好我这是**区**小区现在家里没电了请问是什么原因
[0102] 段2:整个小区都没电
[0103] 段3:我的户号是******
[0104] 段4:好的最近怎么老是停电这个月已经三次了是什么原因
[0105] 段5:好
[0106] 段6:没了
[0107] 段7:好的谢谢
[0108] 计算文本情感得分
[0109] 沟通阶段:
[0110] 段1:你好我这是**区**小区现在家里没电了请问是什么原因
[0111] 1 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1
[0112] 段2:整个小区都没电
[0113] 0 0 0 -2
[0114] 段3:我的户号是******
[0115] 0 0 0 0
[0116] 段4:好的最近怎么老是停电这个月已经三次了是什么原因
[0117] 1 0 0 0 -2 0 0 0 -2
[0118] 段5:好
[0119] 1
[0120] 结束阶段:
[0121] 段6:没了
[0122] 0
[0123] 段7:好的谢谢
[0124] 1 1
[0125] 综上,客户文本单句情感得分分别为{-1,-2,0,-3,1,0,2},标准差为1.59,小于阈值2,说明客户无情绪波动。
[0126] 沟通阶段得分的权重确定为88%,结束阶段得分权重确定为12%,客户情感得分为:
[0127] 情感得分=(-1-2+0-3+1)×88%+(0+2)×12%=-4.16。
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