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申请/专利权人：深圳启程智远网络科技有限公司

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，揭露了一种基于通话大数据分析的客户群体筛选系统及方法，该系统语音文本提取模块、多模态特征计算模块、补充文本计算模块、文本语义特征计算模块及意向分类模块，通过提取每个所述通话语音的语音文本；根据通话语音对语音文本进行停顿编码，得到编码文本，根据编码文本及通话语音计算多模态特征；构建语音文本的文本词向量，根据文本词向量计算补充文本；构建语音文本及补充文本的全局文本图及短语文本图，根据全局文本图及短语文本图计算文本语义特征；根据多模态特征及文本语义特征对通话语音集对应的目标客户群体进行意向分类，得到意向客户群体。本发明可以提高产品推荐时目标客户群体的准确度。

主权项：1.一种基于通话大数据分析的客户群体筛选系统，其特征在于，所述系统包括语音文本提取模块、多模态特征计算模块、补充文本计算模块、文本语义特征计算模块及意向分类模块，其中：所述语音文本提取模块，用于获取目标客户群体对应的通话语音集，对所述通话语音集中的每个通话语音进行语音帧合并，得到合并语音帧序列，根据所述合并语音帧序列提取每个所述通话语音的语音文本；所述多模态特征计算模块，用于根据所述通话语音对所述语音文本进行停顿编码，得到编码文本，根据所述编码文本及所述通话语音计算每个所述通话语音的多模态特征；所述补充文本计算模块，用于构建所述语音文本的文本词向量，根据所述文本词向量计算所述语音文本的补充文本；所述补充文本计算模块在根据所述文本词向量计算所述语音文本的补充文本时，具体用于：对预设的补充文本集中的每个补充文本进行文本分词，得到补充文本分词；计算每个所述补充文本分词对应的补充嵌入向量及补充权重；根据所述补充嵌入向量及所述补充权重计算每个所述补充文本分词与所述文本词向量之间的文本向量距离；利用如下公式计算每个所述补充文本分词与所述文本词向量之间的文本向量距离：其中，表示第个补充文本分词与第个文本词向量之间的文本向量距离，表示第个补充文本分词对应的补充权重，表示第个补充文本分词对应的补充嵌入向量，表示第个文本词向量，表示欧几里得范数；根据所述文本向量距离在所述补充文本集中选取所述语音文本的补充文本；所述文本语义特征计算模块，用于构建所述语音文本及所述补充文本的全局文本图及短语文本图，根据所述全局文本图及所述短语文本图计算每个所述通话语音的文本语义特征；所述文本语义特征计算模块在构建所述语音文本及所述补充文本的全局文本图及短语文本图时，具体用于：分别对所述语音文本及所述补充文本进行文本分词，得到文本分词集；利用预设的滑动窗口对所述文本分词集进行分词划分，得到滑动分词集；根据所述滑动分词集确定所述文本分词集之间的连接边，根据所述连接边构建所述语音文本及所述补充文本的全局文本图；对所述文本分词集中的每个文本分词进行词性标注，得到分词词性，根据所述分词词性利用预设的语法规则提取所述文本分词集中的词性短语；根据所述词性短语及所述滑动窗口构建所述语音文本及所述补充文本的短语文本图；所述文本语义特征计算模块在根据所述全局文本图及所述短语文本图计算每个所述通话语音的文本语义特征时，具体用于：根据所述全局文本图及所述短语文本图构建所述通话语音的语音文本图及补充文本图；对所述语音文本图及所述补充文本图进行图卷积计算，得到所述通话语音的语音文本特征及补充文本特征；对所述语音文本特征及所述补充文本特征进行特征融合，得到每个所述通话语音的文本语义特征；所述意向分类模块，用于根据所述多模态特征及所述文本语义特征对所述通话语音集对应的目标客户群体进行意向分类，得到意向客户群体。

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