公开(公告)号：CN107861942B

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN201710938687.7

申请日：2017-10-11

Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 ,  浙江华云信息科技有限公司

Inventor： 罗欣 ,  张爽 ,  景伟强 ,  朱蕊倩 ,  魏骁雄 ,  孙婉胜 ,  葛岳军

IPC: G06F40/289 ,  G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/00 ,  G06Q50/06

Abstract: 一种基于深度学习的电力疑似投诉工单识别方法，涉及电力客户服务的投诉识别方法。电力疑似投诉工单采用人工识别，效率低下、及时性差且浪费人力资源。本发明包括以下步骤：1）深度学习模型配置；2）投诉特征标签提炼；3）投诉样本格式化；4）模型学习训练；5）疑似投诉识别；6）疑似投诉分类。本技术方案通过深度学习技术投诉清单进行数据清理排序、投诉倾向词提炼、数据建模调优、样本迭代学习训练、机器学习预测等一系列工作，实现疑似投诉工单深度学习智能识别与分类，提升智能工作体验，提高服务质量管控工作效率。

公开(公告)号：CN109685240A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201811247204.X

申请日：2018-10-24

Applicant: 国网浙江省电力有限公司 ,  国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 ,  浙江华云信息科技有限公司

Inventor： 罗欣 ,  张爽 ,  沈皓 ,  景伟强 ,  朱蕊倩 ,  魏骁雄 ,  陈博 ,  麻吕斌 ,  葛岳军 ,  陈奕汝 ,  钟震远 ,  叶红豆

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM深度学习的95598话务工单预测与异动预警方法，涉及一种电力话务工单分析方法。目前人为通过同比、环比数值、增幅数值来确定异动阀值，不能实时、准确、科学地设定阀值，导致监控预警、问题定位、趋势预测能力不足。本发明基于LSTM神经网络深度学习技术，通过建立科学的指标异动预测模型，研究各项指标的数理关系，实现短期话务工单置信异动预测与智能预警应用。本技术方案更高效、更精益、更智能地从大量指标中取得指标分析预警，提高客服指标分析与质量管控的工作效率。弥补传统曲线拟合建模需要定期模型修正的不足，支持在线实时动态学习预测与预警分析，提升日常指标的监控预警、问题定位、趋势预测能力。

公开(公告)号：CN107741971A

公开(公告)日：2018-02-27

申请号：CN201710936219.6

申请日：2017-10-10

Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 ,  浙江华云信息科技有限公司

Inventor： 张爽 ,  景伟强 ,  朱蕊倩 ,  罗欣 ,  魏骁雄 ,  孙婉胜 ,  葛岳军

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于自定义动态数据的在线可视分析PPT方法，涉及一种PPT技术。目前，专题指标分析材料准备工作需要进一步简化和高效。一种基于自定义动态数据的在线可视分析PPT方法，其基于OpenOffice技术实现，包括：1）PPT模板维护：用于对根据业务需求定制的各种PPT模板进行统一维护；2）PPT自定义配置：用于对各PPT主题模板进行相关参数动态维护；3）一键PPT在线分析；用于根据上述主题PPT定制模板与各项指标对应关系。本技术方案以OpenOffice技术突破口，作为基于自定义动态数据的在线可视分析PPT技术，融合95598特有业务应用，并进行需求个性化定制，功能具有自定义动态配置、线上实时运算、PPT一键生成。