基于预训练模型的语义相似性计算在智能工单推荐中的应用

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2023065

电信科学 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (Z1): 216-220.doi: 10.11959/j.issn.1000-0801.2023065

基于预训练模型的语义相似性计算在智能工单推荐中的应用

代晓菊¹, 张杰², 董斌², 李铮¹

¹ 上海理想信息产业（集团）有限公司，上海 201315
² 中国电信股份有限公司上海分公司，上海 200120

修回日期:2023-04-17 出版日期:2023-05-30 发布日期:2023-05-01
作者简介:代晓菊（1990- ），女，上海理想信息产业（集团）有限公司工程师，主要从事自然语言处理领域的研究和技术开发工作
张杰（1980- ），男，中国电信股份有限公司上海分公司工程师，主要从事人工智能、“12345”智能化升级等方向的工作
董斌（1972- ），男，中国电信股份有限公司上海分公司正高级工程师，主要从事人工智能、5G业务平台等领域的研究和技术支撑工作
李铮（1986- ），男，上海理想信息产业（集团）有限公司工程师，主要从事自然语言处理领域的研究和技术开发工作

Revised:2023-04-17 Online:2023-05-30 Published:2023-05-01

摘要/Abstract

摘要：

文本相似度计算是文本挖掘领域的重要方向，在企业的智能化升级中也得到了广泛的应用。运营商的客服工单处理场景产生很多非结构化的文本数据，通过引入文本相似度计算，完成工单的智能推荐，为客服提供经典案例推荐解决方案，增强客服人员的接单处理能力，大大提升客服人员的服务效率及准确率，释放人力成本、提高响应效率。

中图分类号:

TP393

代晓菊, 张杰, 董斌, 李铮. 基于预训练模型的语义相似性计算在智能工单推荐中的应用[J]. 电信科学, 2023, 39(Z1): 216-220.

相似度阈值	工单量	工单覆盖率
0.6	1 551	91.5%
0.7	1 298	76.6%
0.8	683	40%

数据	Top1	Top2	Top3	Top4	Top5	汇总
准确率	64%	12%	4%	4%	2%	86%

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