基于知识图谱的电网客服智能语音监测方法

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摘要：由于电网客服数据实体在业务逻辑、用户行为或系统交互等方面存在较高的关联性，导致生成的数据本体模型维度较高，这不仅加大了计算资源的消耗，还可能引入信息冗余和干扰，进而降低了客服语音监测的效率和准确性。为此，本文提出基于知识图谱的电网客服智能语音监测方法。通过创建客服语音数据属性的三元数组，识别语料中的关键实体，并对实体的关联性进行消解处理，由此生成低维度数据本体模型，进而构建电网客服服务领域的知识图谱，在此基础上，求取语音信号的矢量函数，通过知识更新和知识补全确定图谱的顶点集，从而抽取语音序列的语义信息，结合自然语言处理技术和机器学习算法对语音数据进行智能分析和监测，从而实现电网客服智能语音高质量的监测。（剩余7192字）