【摘 要】
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应用神经网络进行电力服务中的语音情感分析和文本诉求分类是一种新颖的算法。相比于传统的方法,它避免了特征工程的做法,不需要人为进行特征选择,同时可以学习到更鲁棒的特
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应用神经网络进行电力服务中的语音情感分析和文本诉求分类是一种新颖的算法。相比于传统的方法,它避免了特征工程的做法,不需要人为进行特征选择,同时可以学习到更鲁棒的特征。受多任务学习的启发,本文设计一种多模态多任务的模型,可对语音和文本2种不同模态的数据进行处理,一方面使用情感分析来进行供电服务评估,另一方面引入用户诉求分类,用相似的任务提高单一任务的性能。实验表明,本文模型在单个任务上的结果与目前最好的模型结果接近。
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