【摘 要】
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电信呼叫中心客服在人工进行工单分类时存在归档耗时长、效率低、准确率难以保障的问题,但此场景下类别数量多,且类别间具有层级关联,导致传统文本分类方法准确率较低。针对此问题,提出了一种基于多模型融合的文本分类方法,根据不同层级的数据特点使用不同模型进行分类,考虑了类别的层级关联以提升准确率,并验证了此方法的有效性,可以优化客服生产系统运营流程,加快现场人工客服响应能效,提升客服热线整体运营效率,实现人
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电信呼叫中心客服在人工进行工单分类时存在归档耗时长、效率低、准确率难以保障的问题,但此场景下类别数量多,且类别间具有层级关联,导致传统文本分类方法准确率较低。针对此问题,提出了一种基于多模型融合的文本分类方法,根据不同层级的数据特点使用不同模型进行分类,考虑了类别的层级关联以提升准确率,并验证了此方法的有效性,可以优化客服生产系统运营流程,加快现场人工客服响应能效,提升客服热线整体运营效率,实现人工智能注智生产。
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