(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210057424.6 (22)申请日 2022.01.19 (71)申请人 平安国际智慧城市科技股份有限公 司 地址 518000 广东省深圳市前海深港合作 区妈湾兴海 大道3048号前海自贸大厦 1-34层 (72)发明人 纪桂锋　 (74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理 有限公司 4 4385 代理人 杨晖琼 (51)Int.Cl. G06F 16/33(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06Q 30/00(2012.01) (54)发明名称 基于语义识别的投诉分析方法、 装置、 计算 机设备及 介质 (57)摘要 本申请实施例属于人工智能技术领域， 涉及 一种基于语义识别的投诉分析方法， 包括获取投 诉文本数据集， 预处理投诉文本数据集， 对预处 理后的所述投诉文本数据集进行标注， 得到标注 数据集， 基于所述标注数据集对 预构建的循环神 经网络模型进行训练， 得到语义识别模型， 将待 分析投诉文本输入所述语义识别模 型， 输出投诉 标签， 根据所述投诉标签建立投诉可视化图表， 以进行投诉分析。 本申请还提供一种基于语义识 别的投诉分析装置、 计算机设备及存储介质。 此 外， 本申请还涉及区块链技术， 投诉可视化图表 可存储于区块链中。 本申请可以准确识别投诉内 容， 提升识别效果， 提高投诉分析效率。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 114398466 A 2022.04.26 CN 114398466 A 1.一种基于语义识别的投诉分析 方法， 其特 征在于， 包括下述 步骤： 获取投诉文本数据集， 预处 理所述投诉文本数据集； 对预处理后的所述投诉文本数据集进行 标注， 得到标注数据集； 基于所述标注数据集对预构建的循环神经网络模型进行训练， 得到语义识别模型； 将待分析投诉文本 输入所述语义识别模型， 输出投诉标签； 根据所述投诉标签建立投诉可视化图表， 以进行投诉分析。 2.根据权利要求1所述的基于语义识别的投诉分析方法， 其特征在于， 所述循环神经网 络模型包括输入层、 隐藏层和输出层， 所述基于所述标注数据集对预构建的循环神经网络 模型进行训练， 得到语义识别模型的步骤 包括： 根据所述标注数据集获得训练集， 将所述训练集输入循环神经网络模型， 通过输入层 对所述训练集进行向量特 征转换处 理， 获得特征数据； 将所述特 征数据输入隐藏层， 计算出隐藏层的隐藏层结果； 将所述隐藏层结果输入至所述输出层中进行计算， 得到 输出结果； 根据所述输出 结果对所述循环神经网络模型进行迭代更新， 得到语义识别模型。 3.根据权利要求2所述的基于语义识别的投诉分析方法， 其特征在于， 所述将所述特征 数据输入隐藏层， 计算出隐藏层的隐藏层结果的步骤 包括： 获取输入层到隐藏层的第 一权重矩阵、 上一 时刻隐藏层到当前时刻隐藏层的第 二权重 矩阵以及上一时刻隐藏层结果； 采用激活函数， 根据 所述特征数据、 所述第一权重矩阵、 所述第二权重矩阵以及所述上 一时刻隐藏层结果计算出 所述隐藏层结果。 4.根据权利要求2所述的基于语义识别的投诉分析方法， 其特征在于， 所述根据 所述输 出结果对所述循环神经网络模型进行迭代更新， 得到语义识别模型的步骤 包括： 根据所述输出 结果计算损失函数； 基于所述损 失函数更新所述循环神经网络模型的模型参数， 直至模型收敛， 输出语义 识别模型。 5.根据权利要求1所述的基于语义识别的投诉分析方法， 其特征在于， 所述根据 所述投 诉标签建立投诉可视化图表的步骤 包括： 将所述投诉标签存 储至数据库； 从所述数据库中获取 预定时间段内的所述投诉标签作为目标投诉标签； 基于所述目标投诉标签的统计信息， 建立投诉可视化图表。 6.根据权利要求5所述的基于语义识别的投诉分析方法， 其特征在于， 所述基于所述目 标投诉标签的统计信息， 建立投诉可视化图表的步骤 包括： 确定每个所述目标投诉标签的第一数量和所有所述目标投诉标签的第二数量； 根据所述第一数量以及所述第二数量， 确定每 个目标投诉标签的统计参数； 根据所述统计参数生成投诉可视化图表。 7.根据权利要求1所述的基于语义识别的投诉分析方法， 其特征在于， 在所述将待分析 投诉文本 输入所述语义识别模型， 输出投诉标签的步骤之后还 包括： 确定所述投诉标签对应的答复文本； 将所述答复文本发送至所述待分析投诉文本对应的用户终端。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114398466 A 28.一种基于语义识别的投诉分析装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取投诉文本数据集， 预处 理所述投诉文本数据集； 标注模块， 用于对预处 理后的所述投诉文本数据集进行 标注， 得到标注数据集； 训练模块， 用于基于所述标注数据集对预构建的循环神经网络模型进行训练， 得到语 义识别模型； 识别模块， 用于将待分析投诉文本 输入所述语义识别模型， 输出投诉标签； 创建模块， 用于根据所述投诉标签建立投诉可视化图表， 以进行投诉分析。 9.一种计算机设备， 包括存储器和处理器， 所述存储器中存储有计算机可读指令， 所述 处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于语义识别的 投诉分析 方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 可读指令， 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的基于 语义识别的投诉分析 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114398466 A 3