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公开(公告)号：CN115171453A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210667185.6
申请日：2022-06-13
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
Abstract: 本发明提供一种基于智能电网的人工客服训练方法及客服系统，涉及电网智能客服技术领域，包括：步骤S1，模拟人工坐席实际工作环境，并进行坐席仿真培训环境搭建；步骤S2，选择典型训练场景示例，并进行对应业务操作学习；步骤S3，选择不同类型的业务场景，并进行话务仿真实训；步骤S4，对培训过程进行标准评测，本发明通过设置系统化的培训模型，并对最终的培训进行评测，提高了培训效果，以解决现有的人工客服系统化培训存在困难导致客服质量较低的问题。
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公开(公告)号：CN113554527A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110859805.1
申请日：2021-07-28
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: G06Q50/06 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种电费数据处理方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取原始用电数据，计算所述原始用电数据的特征重要性；按照特征重要性的大小对原始用电数据进行排序，并按照预设比例对排序后的用电数据进行数据删除，得到特征用电数据；建立特征用电数据的特征子集，计算特征子集的袋外错误率，以确定目标特征集；按照目标特征集对所述特征用电数据进行特征选择，生成电费数据处理结果。本发明能够在删除大量无效、冗余电费数据特征的同时，保留最有效、利于电费差错分析的特征，从而有效进行特征集优化。本发明能够降低筛查工作难度，减少计算资源和时间成本的浪费，同时提高筛查工作的效率和结果的准确率。
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公开(公告)号：CN113435536A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110804375.3
申请日：2021-07-15
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: 本发明公开了一种电费数据预处理方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：获取第一电费数据集，按照是否有缺失值字段将第一电费数据集划分为完备电费数据子集和非完备电费数据子集；利用K‑means聚类算法对完备电费数据子集进行聚类，生成聚类结果；根据聚类结果，利用KNN算法对非完备电费数据子集中的缺失值进行填充，将填充后的结果与完备电费数据子集组合得到第二电费数据集；对第二电费数据集进行分层采样，生成采样结果。本发明先通过K‑means算法对完备电费数据子集进行聚类，然后在聚类结果的基础上再使用KNN来进行缺失值填充，不仅操作简单、同时提高了数据处理效率及缺失值填充的准确率。
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公开(公告)号：CN111738742A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010379848.5
申请日：2020-05-07
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: G06Q30/00 , G06Q50/06 , G06F16/51 , G06F16/583 , G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种电力客服用画像数据处理系统，包括：画像采集源，画像采集源的输出端分别单向电连接有画像信息采集模块和画像大数据信息库，画像大数据信息库的输出端单向电连接有对比模块，对比模块和画像信息采集模块的输出端均交互电连接有画像信息云计算分析模块，画像信息云计算分析模块的输出端分别单向电连接有警报模块和画像信息无线传输模块。本发明通过画像采集源预先对所有电力用户的证件照、正装和生活电子画像进行采集，采集后经过对比模块进行匹配对比，则判断用户和画像信息数据的一致性，再对正确的画像信息数据传输至后台控制终端，匹配不正确的则再次比对，直接提高用户与画像信息之间的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110084529A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910376266.9
申请日：2019-05-07
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: 本申请实施例公开了一种绩效计算方法装置、设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：响应于坐席人员的抢单信息，给坐席人员派发对应的业务工单作为工作工单，并关闭抢单通道；当坐席人员完成工作工单后，开启抢单通道；根据所述业务工单的类型，按照预置规则触发红包；当计算坐席人员的绩效时，将红包的红包价值计入绩效中。本申请所提供的方法结合了企业工作单处理的业务特性，在总体绩效不变的情况下，以处理工单奖励红包发放的概念促进员工的工作积极性，有效的提升了企业业务人员的工作效率，解决了现有技术中坐席人员工作积极性低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110009064A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910364679.5
申请日：2019-04-30
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电网领域的语义模型训练方法，包括步骤：抓取电网领域的文档和数据，形成电网领域的专有实体；去除和电网场景无关的语句，对专有实体的内容进行分词，形成若干个电网词汇；分别对各电网词汇进行训练，得到若干个电网词汇的词向量；挑选其中的若干个电网词汇的词向量进行组合，形成电网领域的句向量；提高了电网领域语句识别的准确度，解决了不能区别在语义或句法结构上相似的句子的问题，为电网领域的人工智能奠定了重要的基础。
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公开(公告)号：CN118503377A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410625094.5
申请日：2024-05-20
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
Inventor： 谭火超 , 苏立伟 , 陶飞达 , 刘振华 , 康峰 , 曹彦朝 , 杨秋勇 , 李庭磊 , 梁瑞莹 , 张艳 , 苏林峰 , 叶枝平 , 舒畅 , 李文虎 , 皮伟丰 , 李宗隽
IPC: G06F16/332 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06F18/22 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种电力坐席辅助方法及装置，通过对用户需求信息进行分词、实体和关系的匹配，以及计算相似度等方法，可以更准确地匹配用户需求信息和电力信息，确保所提供的电力信息和提示语句与用户需求更加匹配。且通过动态获取与用户需求信息匹配的电力信息，系统具有较好的可拓展性，可以随着知识图谱的更新和扩展，提供更多的电力信息和服务。进一步地，通过识别和替换待匹配信息中的实体，可以自动补全或纠正待匹配信息中错误和缺失的部分，提高文本连贯性，进一步提高数据的质量。对电力客服信息进行预训练和微调，提取其中的实体和关系，并建立相似度关系表征，可以提高分类准确率，提升工单处理效率，改善电力客服的效率和质量。
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公开(公告)号：CN118486295A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410623310.2
申请日：2024-05-20
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: 本发明公开了一种混合语音识别方法、系统、计算机设备和存储介质，包括根据第一单语种语音数据和第二单语种语音数据，建立第一单语种模型和第二单语种模型；将第一单语种语音数据和第二单语种语音数据进行拼接，得到混合语种数据，并根据混合语种数据，建立语种分类特征提取模型；将第一单语种模型、第二单语种模型和语种分类特征提取模型进行融合，得到混合语音识别模型；将待识别的混合语音数据输入混合语音识别模型，得到语音识别结果。本发明通过融合汉语、粤语单语种模型和语种分类特征提取模型的特征，构建了混合语音识别模型，能够自动识别输入语音的语种，并综合不同语种模型提供的特征进行识别，有效提高了语音识别的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118395995A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410613710.5
申请日：2024-05-17
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: G06F40/35 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/044 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种外呼机器人智能优化培训方法、系统、设备和介质，获取客户问题信息，对客户问题信息进行情感分析和语义分析，得到文本语义信息和情感语义信息，根据文本语义信息和情感语义信息进行回答，得到外呼机器人回答策略，采集外呼机器人的运行数据，并根据运行数据以及客户反馈信息对外呼机器人进行风险识别和评估，得到评估结果，以使人员根据评估结果对外呼机器人进行优化，本方法实现利用外呼机器人进行智能培训的方法，提高了外呼机器人的回答准确度。
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公开(公告)号：CN118194238B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410591748.7
申请日：2024-05-14
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: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及情感识别技术领域，尤其涉及一种多语种多模态情感识别方法、系统及设备，包括采用自监督学习方法对无标注的多语种非平行语音、文本数据进行训练，得到自监督预训练模型，以对带标注的多语种多模态情感语料进行特征提取，得到多模态初级特征序列，并利用基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络进行多模态联合表征建模，从而根据多模态联合表征输出情感识别结果。本发明通过基于多模态重缩放注意力机制的模态协作融合网络对多模态联合表征建模，提升多模态特征融合效率，并根据多模态联合表征，通过线性层输出情感识别结果，同时引入梯度反转层进行语种对抗训练，进一步实现了跨语种深度语义对齐，提升了多语种情感识别的泛化性。
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