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基于微信的客服系统中客服调度及对话主题提取技术研究

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基于微信的客服系统中客服调度及对话主题提取技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstarct第6-11页
第一章 绪论第11-17页
  1.1 研究背景与意义第11-12页
  1.2 研究现状第12-15页
    1.2.1 在线客服研究现状第12-13页
    1.2.2 文本情感分类国内外研究现状第13-14页
    1.2.3 主题提取国内外研究现状第14-15页
  1.3 论文研究内容第15页
  1.4 论文组织结构第15-16页
  1.5 论文主要创新点第16页
  1.6 本章小结第16-17页
第二章 相关理论与技术介绍第17-25页
  2.1 文本预处理操作第17-19页
    2.1.1 中文分词第17页
    2.1.2 词性标注第17-18页
    2.1.3 去停用词第18-19页
  2.2 特征提取第19-20页
    2.2.1 Word2vec第19-20页
  2.3 GRU循环神经网络第20-21页
  2.4 SVM分类器第21-22页
  2.5 隐含狄利克雷主题模型第22-23页
  2.6 稀疏自编码器第23-24页
  2.7 本章小结第24-25页
第三章 基于微信的客服平台整体概述第25-31页
  3.1 基于微信的客服系统第25-26页
  3.2 平台系统业务流程第26-27页
  3.3 平台总体功能结构概述第27-28页
  3.4 客服调度与主题提取子系统架构第28-29页
  3.5 本章小结第29-31页
第四章 基于GRU实时情感分析的客服调度技术研究第31-45页
  4.1 客服调度概述第31-32页
  4.2 基于GRU实时情感分析的客服调度方法第32-40页
    4.2.1 客服调度模型第32-33页
    4.2.2 情感分析第33页
    4.2.3 情感分析模型第33-34页
    4.2.4 文本向量生成及情感分类方法第34-37页
    4.2.5 任务分类第37-39页
    4.2.6 分配调度第39-40页
  4.4 实验与分析第40-43页
    4.4.1 实验前准备第40页
    4.4.2 评价指标第40-41页
    4.4.3 实验设计和结果分析第41-43页
  4.5 本章小结第43-45页
第五章 面向对话短文本的主题提取技术研究第45-55页
  5.1 主题提取概述第45页
  5.2 基于LDA和稀疏自编码器的主题提取模型第45-50页
    5.2.1 基于LDA模型的主题分布第46-47页
    5.2.2 主题向量构建第47-48页
    5.2.3 主题特征提取第48-50页
    5.2.4 相似度计算第50页
  5.3 实验与分析第50-54页
    5.3.1 实验数据及预处理第50-51页
    5.3.2 实验评价标准第51页
    5.3.3 实验结果及分析第51-54页
  5.4 结语第54-55页
第六章 客服调度及主题提取子系统设计与实现第55-65页
  6.1 智能客服系统业务逻辑第55-56页
  6.2 系统平台结构第56页
  6.3 系统建模第56-61页
    6.3.1 系统功能静态视图描述第57-58页
    6.3.2 系统时间关系描述第58-59页
    6.3.3 系统结构化设计第59-60页
    6.3.4 系统数据存储设计第60-61页
  6.4 系统展示示例第61-64页
  6.5 本章小结第64-65页
第七章 总结与展望第65-67页
  7.1 论文工作总结第65页
  7.2 工作展望第65-67页
致谢第67-69页
参考文献第69-75页
附录A:攻读学位期间论文发表情况第75-77页
附录B:攻读学位期间参与完成的科研成果第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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