检索结果-南通市图书馆

电子器件 2022年第6期45卷 1424-1428页

作者：朱龙珠张明杰张全宫立华徐青国家电网有限公司客户服务中心天津300300

对话中自动识别用户的具体诉求是电力智能服务平台中的一项关键技术。通过诉求识别,可以对海量对话材料进行及时高效的电子建档、信息挖掘,降低人力成本、提升服务质量。针对这一问题,提出一种结合词汇、文段与上下文级别多层次语义信... 详细信息

对话中自动识别用户的具体诉求是电力智能服务平台中的一项关键技术。通过诉求识别,可以对海量对话材料进行及时高效的电子建档、信息挖掘,降低人力成本、提升服务质量。针对这一问题,提出一种结合词汇、文段与上下文级别多层次语义信息表示的诉求识别方法。在每个层次上,引入ELMo预训练模型,通过设计不同的语义传递方式训练出表示不同层次语义信息的词向量。在真实的电力服务对话数据集上验证了该方法的有效性。

关键词：电力服务诉求识别自然语言处理表示学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向电力服务情绪识别的图卷积网络方法研究

电子器件 2022年第4期45卷 959-963页

作者：盛妍朱龙珠丁毛毛刘鲲鹏刘海龙国家电网有限公司客户服务中心天津300309

情绪识别对于提升电力交互式服务平台的工作效率与服务质量有重要意义。传统的情绪识别技术通常使用基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)或类似结构的模型刻画对话中的上下文关系,上下文之间的语义传递具有局限性。针对这... 详细信息

情绪识别对于提升电力交互式服务平台的工作效率与服务质量有重要意义。传统的情绪识别技术通常使用基于循环神经网络(recurrent neural network,RNN)或类似结构的模型刻画对话中的上下文关系,上下文之间的语义传递具有局限性。针对这一问题,提出了一种引入图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的情绪识别模型,利用图结构对对话文本内容的上下文依赖性建模,以刻画对话中更为复杂的上下文结构。实验表明,该方法相比传统方法在情绪识别任务中具有更好的表现。

关键词：情绪识别电力服务人机交互图卷积网络自然语言处理

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于语义分析的语音情感在线识别方法研究

电子设计工程 2021年第11期29卷 151-154,159页

作者：朱龙珠田诺张全国家电网有限公司客户服务中心天津300000

针对传统的语音情感在线识别方法存在语音信号识别准确率低、识别完整度差的问题,该文基于语义分析研究了一种新的语音情感在线识别方法。结合数据操作理论及内部信息掌控方式,以语义分析为基础,收集语音数据。综合决策树算法理论,按照... 详细信息

针对传统的语音情感在线识别方法存在语音信号识别准确率低、识别完整度差的问题,该文基于语义分析研究了一种新的语音情感在线识别方法。结合数据操作理论及内部信息掌控方式,以语义分析为基础,收集语音数据。综合决策树算法理论,按照语义分析数据分类语音情感信息,精准把握系统数据,较高程度上完善了在线识别条件与操作数据需求信息,提升识别的准确率,有效缩减了识别操作所需时间,增强研究的可行性及科学性,在语义分析的前提下完成语音情感识别,提高了识别程序的识别力度。实验结果表明,基于语义分析的语音情感在线识别方法能够提高信号识别准确度,与传统方法相比,识别完整度更高,可操作性更强。

关键词：语义分析语音情感在线识别决策树算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于大数据挖掘的客户感知监控预警模型

电子设计工程 2024年第2期32卷 134-137,142页

作者：田诺宫立华朱龙珠国家电网有限公司客户服务中心天津300309

为了及时发现安全隐患,减少预警数据与真实数据存在的偏差,结合大数据挖掘方法构建客户感知监控预警模型。根据客户感知监控数据挖掘关联规则,捕捉电压偏离度、耗损量、电压不平衡率、电流不平衡率指标。结合动态聚类方法,更新客户感知... 详细信息

为了及时发现安全隐患,减少预警数据与真实数据存在的偏差,结合大数据挖掘方法构建客户感知监控预警模型。根据客户感知监控数据挖掘关联规则,捕捉电压偏离度、耗损量、电压不平衡率、电流不平衡率指标。结合动态聚类方法,更新客户感知监控数据集群。以聚类中心波动小于设置门限为基准判定收敛性,并计算不同层次间连接权值。在满足收敛性条件下构建监控预警模型,并进行动态预警和划分预警等级,实现客户感知监控预警。实验结果表明,该模型与标准值最大相差0.005 V、0.12 A,说明使用该模型预警范围精准,能够为客户提供精准预警数据。

关键词：大数据挖掘客户感知监控预警动态聚类

基于深度学习的95598重大服务事件识别研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电力信息与通信技术 2018年第11期16卷 19-23页

作者：朱龙珠徐宏刘莉莉国家电网公司客户服务中心天津300302 北京数洋智慧科技有限公司北京100081

目前,95598重大服务事件报送为全人工方式,效率低下且存在主观偏差,一次提报精确率为30%左右。文章以95598语音转写文本数据为研究对象,构建文本分类模型。首先针对语音转写文本语言特点,引入电力专业词库及停止词典,并对转写有误词语... 详细信息

目前,95598重大服务事件报送为全人工方式,效率低下且存在主观偏差,一次提报精确率为30%左右。文章以95598语音转写文本数据为研究对象,构建文本分类模型。首先针对语音转写文本语言特点,引入电力专业词库及停止词典,并对转写有误词语及同义词进行归一化表示;其次针对传统文本表示缺点,引入分布式表示方法;然后针对数据分布不平衡特性,引入改进的损失函数;最终对多种基于深度学习及传统机器学习算法的模型进行全面比较。结果表明,基于GRU算法及MSFE损失函数的TextRNN模型精确率达72%,远高于人工方式,可有效支撑国家电网公司客服中心风险管控工作。

关键词：重大服务事件识别深度学习文本分类语义分析

基于深度学习的海量语音数据识别及分类方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子设计工程 2021年第9期29卷 116-120页

作者：朱龙珠盛妍刘鲲鹏国家电网有限公司客户服务中心天津300000

传统海量语音数据识别及分类方法容易受到噪声影响,导致识别效果较差,基于此提出了基于深度学习的海量语音数据识别及分类方法。以DSP TMS320VC5410为核心,调节电路进入TLC 320AD 50C模拟/数字(A/D)转换阶段,放大语音信号,读取响应中断... 详细信息

传统海量语音数据识别及分类方法容易受到噪声影响,导致识别效果较差,基于此提出了基于深度学习的海量语音数据识别及分类方法。以DSP TMS320VC5410为核心,调节电路进入TLC 320AD 50C模拟/数字(A/D)转换阶段,放大语音信号,读取响应中断的C5410样本数据,回放语音,读取FIFO,去除工频干扰,将信号写成数据形式,完成海量语音信号采集。构建去噪自动编码器,叠加随机噪声,计算语音词序列,获取语音数据识别精准程度评分。提取隐藏层中原始数据特征,使用深度学习方法处理大量未标记数据,经过训练阶段,实现语音识别。以块为单位,不断迭代寻找稀疏向量,以此表示语音数据分类结果,使语音识别结果避免噪声干扰。由实验结果可知,该方法识别i音标和A音标结果时,与系统归一化频率一致,具有良好的识别与分类效果。

关键词：深度学习海量语音数据识别随机噪声

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电力客户缴费渠道业务量预测

电力大数据 2019年第12期22卷 9-14页

作者：宫立华杨菁刘鲲鹏朱龙珠国家电网有限公司客户服务中心

当前电力公司在缴费渠道管理中存在营业厅布局优化不科学、线上缴费比例少、引流方式效果不好、客户缴费类投诉意见诉求多等问题,客服中心联合天津公司融合95598诉求与缴费数据,其中95598网站数据1.46亿条、工单数据2.76亿条,缴费记录数... 详细信息

当前电力公司在缴费渠道管理中存在营业厅布局优化不科学、线上缴费比例少、引流方式效果不好、客户缴费类投诉意见诉求多等问题,客服中心联合天津公司融合95598诉求与缴费数据,其中95598网站数据1.46亿条、工单数据2.76亿条,缴费记录数据2189.2万条,开展居民客户缴费渠道业务量预测主题的研究,建立渠道效能综合评价体系,从业务流量、渠道收入、客户价值、运营成本、战略价值、客户评价等6个维度选用时间序列算法建立预测模型,建立ARIMA模型对缴费业务量进行预测。首先对数据进行平稳的处理,然后通过ACF和PACF确定模型的参数,评价服务渠道效率,分析客户体验,预测渠道业务流量,发掘客户渠道迁移规律,并针对目标客户开展精准线上引流,实现渠道效率与客户体验的最优匹配。

关键词：缴费业务量时间序列渠道迁移正态性假设置信区间

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于随机森林算法的投诉预警模型优化方法

电力信息与通信技术 2018年第8期16卷 60-65页

作者：朱龙珠宫立华刘鲲鹏杨菁赵强国家电网客服中心天津300000 北京数洋智慧科技有限公司北京100081

为提高基于随机森林算法重复拨打投诉预警模型的效果,文章从数据、指标、参数3个方面对模型进行优化。在数据处理方面,利用SMOTE算法平衡投诉与非投诉比例,一方面防止了模型出现过拟合;另一方面消除了非平衡数据对模型效果的影响。在特... 详细信息

为提高基于随机森林算法重复拨打投诉预警模型的效果,文章从数据、指标、参数3个方面对模型进行优化。在数据处理方面,利用SMOTE算法平衡投诉与非投诉比例,一方面防止了模型出现过拟合;另一方面消除了非平衡数据对模型效果的影响。在特征选择方面,使用基尼系数进行特征选择,从而减少数据的噪声,提高模型预测的准确度。在参数调整方面,使用R语言软件对模型决策树数量参数和最大特征参数进行调整,模型最终的OOB误差率为5.03%,准确率和召回率均超过70%。目前投诉预警模型已经进行试点应用,实现了投诉业务的提前识别,通过采用相应服务策略,减少了服务升级事件,降低了客户投诉率,有效提升了客户感知。

关键词：参数优化随机森林重复拨打 SMOTE算法投诉预警

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电e查产品的设计与应用

集成电路应用 2021年第11期38卷 88-89页

作者：宫立华赵振东朱龙珠朱静左华林国家电网有限公司客户服务中心天津300304 国网信通产业集团北京中电普华信息技术有限公司北京100192 佰聆数据股份有限公司广东510663

针对不同用电客户群体的消费行为建立数据库与指标库,阐述企业用电情况的监测,电e查结果可视化展示、用电运营监测、企业消费行为分析报告生成,从而提升统一的数据服务应用能力。

关键词：用电监测可视化展示电e查