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公开(公告)号：CN118536593A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410368750.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种文本推理问题处理优化方法和系统，包括：获取无思维链标注的文本推理问题数据集，通过大语言模型对所述无思维链标注的文本推理问题数据集进行思维链标注，得到第一思维链数据集；其中，所述第一思维链数据集中每组数据包括问题、若干条思维链和若干个答案；计算所述每组数据中各答案的熵，并过滤熵大于预设过滤值的数据，得到第二思维链数据集；获取测试问题，通过双塔模型，从所述第二思维链数据集中检索与所述测试问题语义相关的若干条数据，作为候选组；根据所述测试问题与各所述候选组，通过大语言模型得到测试问题参考组，并根据所述测试问题参考组，得到所述测试问题对应的答案。本发明实现了更高效的文本推理问题处理。
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公开(公告)号：CN118260424A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368742.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/16 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于大数据分析与情感预测的热点信息提取方法及系统，所述方法包括：获取文本数据并将所述文本数据输入至预设的bert模型，以使所述bert模型提取所述文本数据中的多个关键词，输出关键词集合，所述文本数据包括若干个文本；对所述关键词集合中的同义关键词进行语义合并，构建同义关键词包；根据所述同义关键词包构建所述文本数据中各个文本各自对应的文本关键词矩阵；基于所述各个文本关键词矩阵对所述各个文本进行聚类，获得多个不同的主题；从所述多个不同的主题中提取各个所述主题对应的关键特征词；基于所述各个关键特征词提炼对应的主题内容，分析主题情感，提取热点信息，提高抓取热点信息的效率与准确率。
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公开(公告)号：CN118260423A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410368726.4
申请日：2024-03-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种面向情境学习的机器学习模型训练的方法及系统，其中方法包括：获取预设的训练集，通过预设的信息评分方法对所述训练集的示例进行计算，得到所述示例的信息评分；根据所述示例的信息评分，通过预设的筛选条件，筛选出所有无信息量的示例，并得到高信息量的示例集合；根据高信息量的示例集合，通过预设的示例搜索方法进行处理，得到情境学习核心集；根据情境学习核心集，对机器学习模型进行情境学习训练。本发明通过得到适用于情景学习的核心集，提升了关于情境学习的机器学习模型的性能和训练精确度。
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公开(公告)号：CN118194847A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410587159.1
申请日：2024-05-13
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于扩散模型的遮拦语言去噪方法及装置，包括：获取被遮拦的语句信息；其中，所述被遮拦的语句信息包括被遮拦词语和未被遮拦语句；将所述被遮拦的语句信息输入至预设吸收状态的离散扩散模型之中，从而输出得到对应该被遮拦词语的去噪信息，进而得到完整的语句信息。本发明通过获取被遮拦的语句信息，可以准确地识别出被遮拦的词语，从而避免了对完整语句信息的误解或丢失，同时将所述被遮拦的语句信息输入至预设吸收状态的离散扩散模型中，可以利用模型对被遮拦词语进行去噪处理，得到更准确的去噪信息，本发明相比其他文本扩散模型，提升了质量、效率和多样性，可以大大加速训练过程，降低计算成本，减少碳足迹。
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公开(公告)号：CN118093783A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410371833.2
申请日：2024-03-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F40/58
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言表示学习的语义检索方法、装置和终端设备，所述方法包括：获取待检索文本；将待检索文本输入到预设的编码模型中，以使编码模型根据所述待检索文本，生成对应的语义向量；计算语义向量与预设数据集中的各个文本分别对应的相似度，并将最高相似度对应的文本作为检索结果。而编码模型的训练，是通过对比学习目标和去噪学习目标对编码器和解码器进行分别训练，并通过解码器将从噪声数据和原始数据中提取出的语义特征，作为编码器进行对比学习的监督信号，使得编码器的监督信号来源于样本数据内的语义，从而可以使得编码器能够更好地理解文本的语义，则通过本发明的编码器，可以进一步提高语义检索的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117714601A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311719835.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种IVR服务方法、装置、设备以及存储介质，所述方法包括：根据用户输入的语音信息生成对应的交互数据；提取所述交互数据对应的交互特征信息；若预设的自动回复特征库内包含所述交互特征信息，则从所述自动回复特征库中匹配与所述交互特征信息对应的自动回复数据，根据所述自动回复数据生成一语音控制信号，以使所述语音控制信号控制语音端中预设的语音虚拟形象对所述语音信息进行回复；否则将所述语音信息发送至对应的语音端后台，以使语音端后台的客服工作人员对所述语音信息进行回复。通过本发明可以有效解决IVR系统中的客服工作人员出现回复错误的问题，提高语音回复的准确性。
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公开(公告)号：CN117709336A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311723951.7
申请日：2023-12-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F40/242 , G06F40/216 , G06N3/0464 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种在线客服应答方法、装置以及终端设备，所述方法通过获取用户输入的问题并识别出所对应的表达方式，根据问题的表达方式将其转换为可编辑文字文档，并根据所述文档从预设数据库中提取对应的问答对，当所述文档与所述问答对中的问题不匹配时，去除所述文档以及问答对中原始词语的序列，得到词频列表并筛选出现频率高于预设频率的若干选定词语；对于每一选定词语，计算所述选定词语与预存语义词典中词语之间的相似度，并筛选出相似度高于预设相似度的词语时，得到待解析词语，对所述待解析词语进行语义解析，生成所述问题的答复。通过实施本发明，可以根据用户输入的问题识别出对应的表达方式，从而对问题作出有效回应。
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公开(公告)号：CN117575202A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311449540.3
申请日：2023-11-02
Applicant: 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/015
Abstract: 本发明的考虑话务空闲‑繁忙度的电网客服三段式人员调度方法，包括以下步骤：采集日前话务量预测结果和过去多个工作日内客服人员疲劳度信息；识别坐席疲劳度中的异常数据；对异常数据进行填补；构建人员数量规划函数；对规划函数权重进行分配；建立考虑历史规划效果的第一段人员规划模型；在话务空闲时段，安排部分坐席接通话务，其他空闲人员处理增值业务主动推送；在客服话务极度繁忙时段，调用旁岗人员的第二段后备人员参与接线处理话务；当前两段客服人员数量仍无法应对话务繁忙程度时，启动调用闲岗人员的第三段后备人员远程接线处理话务。本发明方法能够充分利用人力资源，减少人员冗余，保障客服调度系统稳定和经济运行。
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公开(公告)号：CN116233312B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310498368.4
申请日：2023-05-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分解的电网客服话务量预测方法，包括采集电网客服话务量数据、用户信息、气象信息和停电信息，形成话务量数据信息库；采用孤立森林算法进行异常数据识别；建立拉格朗日插值函数对异常数据/缺失数据进行修补；利用层次分析法量化用户信息、气象信息和停电信息；采用回归分解的方法将话务量分解为周期分量、趋势分量和随机分量；采用改进灰色关联法分析各分量的影响因子；将各分量的影响因子作为输入，采用CNN卷积神经网络预测各分量；最后叠加各分量得到总的话务量预测结果；考虑电网客服增值服务，将预测结果进行修正，得到最终的话务量预测结果。本实施例实现了精细化预测电网客服的话务量，提高话务量预测准确率。
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