一种恶意投诉行为识别方法、装置及可读存储介质与流程

本申请涉及互联网，尤其涉及一种恶意投诉行为识别方法、装置及可读存储介质。

背景技术：

1、伴随着各企业对于自身服务质量的关注与提升，以及对社会责任感的落实。企业对客户投诉时，部分情形下，投诉人存在的违法问题的关切也在加深。

2、当前，业内针对投诉时违法的识别，例如：某思想较为极端的人，在投诉时，扬言会对他人采取非法行为，或者恶意投诉，以达到不纯的目的。针对这类投诉，需要在企业的客服部门接收到该投诉时，实时准确的识别该投诉属于恶意投诉或非法的行为，并结合事件的特性，给出具体的解决方案，当前主要的识别和处理方式通常以下述途径进行：

3、当接收到可能存在恶意投诉或非法的投诉，坐席无法识别时，会逐级汇报，最终由针对此事件的专员接收和处理，若专员仍无法认定该投诉是否具备投诉时违法，则需多级人员沟通，并根据个人和企业以往经验来识别，或者可能通过各种途径寻求其他资源协助，以此识别是否存在投诉时违法，最终确定对此该采取何种应对措施。

4、然而，现有处理方式存在一定的局限性，因此，如何提高恶意投诉行为识别效率以及准确性，成为需要解决的问题。

技术实现思路

1、本申请所要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，提供一种恶意投诉行为识别方法、装置及可读存储介质，用以解决现有技术存在的问题。

2、第一方面，本申请提供一种恶意投诉行为识别方法，所述方法包括：

3、s1、获取待处理投诉文本，根据所述待处理投诉文本得到关键词信息；

4、s2、基于所述关键词信息，在知识库进行匹配识别，得到匹配结果，其中，所述知识库基于历史恶意投诉事件以及法律法规信息构建；

5、s3、根据所述匹配结果，得到恶意投诉行为的识别结果。

6、在一些实施例中，s1中，根据所述待处理投诉文本得到关键词信息，包括：

7、s11、对所述待处理投诉文本进行分词处理，得到第一处理结果；

8、s12、对所述第一处理结果进行关键词提取，得到第二处理结果，所述第二处理结果包含所述待处理投诉文本的关键词信息。

9、在一些实施例中，s12，包括：

10、通过深度学习模型对所述第一处理结果进行关键词提取以得到所述第二处理结果；所述深度学习模型的输入包括预设类型的关键词，所述深度学习模型的输出包括所述预设类型的关键词对应的优先级顺序；

11、其中，所述预设类型的关键词包括以下至少一项：

12、当前预设时间段出现次数百分比大于预设阈值的词；

13、历史出现次数百分比大于预设阈值的词；

14、当前预设时间段在知识库中出现次数百分比大于预设阈值的词；

15、在知识库中历史出现次数百分比大于预设阈值的词。

16、在一些实施例中，所述知识库的构建过程，包括：

17、获取历史恶意投诉事件以及法律法规信息；

18、根据所述历史恶意投诉事件以及法律法规信息进行数据过滤，得到与恶意投诉行为相关的知识数据；

19、基于所述与恶意投诉行为相关的知识数据进行数据分类，并建立对应的索引；

20、根据所述知识数据以及对应的索引构建所述知识库。

21、在一些实施例中，s2中，所述匹配结果包括：所述关键词信息与所述索引的识别匹配信息；所述识别匹配信息包括历史事件匹配信息和/或法律法规匹配信息；

22、其中，所述历史事件匹配信息包括：检索关键词、基于关键词检索到的第一结果词、第一结果词所关联的历史事件信息，所述历史事件信息至少包括事件描述内容、处理方式、处理状态；

23、其中，所述法律法规匹配信息包括：检索关键词、基于关键词检索到的第二结果词、第二结果词所关联的法律法规信息，所述法律法规信息至少包括法律名称、法律条款、法律内容。

24、在一些实施例中，s3，包括：

25、若所述匹配结果为所述历史事件匹配信息与所述法律法规匹配信息中至少一个不为空，则确定存在恶意投诉行为。

26、在一些实施例中，还包括：

27、s4、若确定存在恶意投诉行为，输出对应的识别结果以及对应的处理方案。

28、第二方面，本申请提供一种恶意投诉行为识别装置，所述装置包括：

29、关键词获取模块，其设置为获取待处理投诉文本，根据所述待处理投诉文本得到关键词信息；

30、识别匹配模块，其设置为基于所述关键词信息，在知识库进行匹配识别，得到匹配结果，其中，所述知识库基于历史恶意投诉事件以及法律法规信息构建；

31、恶意投诉识别模块，其设置为根据所述匹配结果，得到恶意投诉行为的识别结果。

32、第三方面，本申请提供一种恶意投诉行为识别装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现上述第一方面所述的恶意投诉行为识别方法。

33、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的恶意投诉行为识别方法。

34、本申请提供的恶意投诉行为识别方法、装置及可读存储介质，所述方法包括：获取待处理投诉文本，根据所述待处理投诉文本得到关键词信息；基于所述关键词信息，在知识库进行匹配识别，得到匹配结果，其中，所述知识库基于历史恶意投诉事件以及法律法规信息构建；根据所述匹配结果，得到恶意投诉行为的识别结果。本申请提供一种恶意投诉行为识别方法，具有以下有益效果：1.近实时的识别，缩短识别的时间：自人工录入投诉内容，该方法和装置可实时抓取投诉文本，并做到近实时的识别和处理，可极大缩短处理周期。2.处理方案更具全面性：识别是否为投诉时违法的识别依据来源于现行法律条文的输入，据此识别的结果更准确。对应识别为投诉时违法后，相应的处理方案来源于内外部已经发生的投诉事件输入和相关网络信息输入，据此给出的处理方案更具全面性。

技术特征：

1.一种恶意投诉行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的恶意投诉行为识别方法，其特征在于，s1中，根据所述待处理投诉文本得到关键词信息，包括：

3.根据权利要求2所述的恶意投诉行为识别方法，其特征在于，s12，包括：

4.根据权利要求1所述的恶意投诉行为识别方法，其特征在于，所述知识库的构建过程，包括：

5.根据权利要求4所述的恶意投诉行为识别方法，其特征在于，s2中，所述匹配结果包括：所述关键词信息与所述索引的识别匹配信息；所述识别匹配信息包括历史事件匹配信息和/或法律法规匹配信息；

6.根据权利要求5所述的恶意投诉行为识别方法，其特征在于，s3，包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的恶意投诉行为识别方法，其特征在于，还包括：

8.一种恶意投诉行为识别装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种恶意投诉行为识别装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现如权利要求1-7中任一项所述的恶意投诉行为识别方法。

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程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的恶意投诉行为识别方法。

技术总结
本申请提供一种恶意投诉行为识别方法、装置及可读存储介质，所述方法包括：获取待处理投诉文本，根据所述待处理投诉文本得到关键词信息；基于所述关键词信息，在知识库进行匹配识别，得到匹配结果，其中，所述知识库基于历史恶意投诉事件以及法律法规信息构建；根据所述匹配结果，得到恶意投诉行为的识别结果。本申请可以做到近实时的识别和处理，可极大缩短处理周期。此外，识别是否为投诉时违法的识别依据来源于现行法律条文的输入，据此识别的结果更准确。对应识别为投诉时违法后，相应的处理方案来源于内外部已经发生的投诉事件输入和相关网络信息输入，据此给出的处理方案更具全面性。

技术研发人员：李伟东,谢宏菊,国琦,王步亮,柯腾辉,武振,麦建萍,吴菊菊,李珺怡
受保护的技术使用者：中国联合网络通信集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/24