【深度学习在电力潜在投诉识别分类中的应用】
随着社会对电力服务质量和用户权益保护的重视，供电企业面临着处理大量客户诉求的压力。为了有效地分析和管理这些投诉，深度学习技术被引入到电力潜在投诉的识别与分类中。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，它能通过多层非线性变换对数据进行抽象，从而实现复杂模式的识别。
在本文中，作者罗欣和张爽提出了一种基于深度学习的电力疑似投诉工单识别分类技术。这一技术首先利用深度学习建模，构建一个能够理解和处理大量文本数据的神经网络架构。接着，通过投诉特征标签提炼，将投诉信息转化为可被模型理解的特征向量，这一步骤对于识别关键投诉信息至关重要。随后，模型通过学习和训练，不断优化对投诉的识别能力。通过疑似投诉识别，系统能提前预警并管理潜在的投诉风险，从而减轻一线工作人员的服务压力。
传统的投诉分析方法，如人工抽样录音质检，效率低下且准确性有限。在浙江省年话务量高达八百万通的情况下，使用深度学习技术可以显著提高工作效率，准确提取客户的投诉点和不满意点，降低人工投入，并且这种技术在未来全面客户诉求挖掘中具有巨大的潜力。
深度学习框架如TensorFlow和DL4J等的开源，使得深度学习技术得以广泛应用。在本应用中，深度学习的过程包括训练和推理两个阶段：训练阶段，模型通过大量数据学习和调整权重，以优化其性能；推理阶段，训练好的模型被用来对新的数据进行预测，即识别潜在的投诉工单。
2.1 贪婪无监督特征学习算法是一种常用的深度学习策略，它能在没有标签数据的情况下自动发现数据的内在结构和特征。在电力投诉识别中，这种方法可以自动生成有意义的投诉特征，帮助系统更有效地理解客户的需求和不满。
深度学习在电力潜在投诉识别分类中的应用展示了其在大数据分析中的强大能力，不仅可以提升服务质量，还可以预防投诉升级，为企业决策提供有力支持。随着深度学习技术的进一步发展和优化，其在电力行业的应用将更加广泛，有助于提升整个行业的运营效率和服务水平。
