利用自然语言处理理解金融领域客户致电的原因与动机
计算与语言
2022-09-09 v1
摘要
在数字信息丰富的时代，客户满意度已成为任何业务成功的突出因素之一。客户希望几乎所有事情都能一键解决。如果他们必须致电处理本可在线完成的事务，他们往往会感到不满。此外，呼入电话对任何企业而言都是高成本组成部分。因此，开发一个能够挖掘客户致电原因和动机的框架至关重要。本文提出了两个模型。首先，采用基于注意力的堆叠双向 Long Short Term Memory Network，随后进行 Hierarchical Clustering，以从呼入电话记录中提取这些原因。其次，一组基于 Support Vector Machines 和 Logistic Regression 概率的集成模型。它能够检测导致这些致电的因素。广泛的评估证明了这些模型的有效性。
引用
@article{arxiv.2110.09094,
title = {Using Natural Language Processing to Understand Reasons and Motivators Behind Customer Calls in Financial Domain},
author = {Ankit Patil and Ankush Chopra and Sohom Ghosh and Vamshi Vadla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.09094},
year = {2022}
}
备注
Accepted at ICCMDE-2021. To be published in Springer - Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies