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申请/专利权人：西安银信博锐信息科技有限公司

摘要：本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及基于NLP的客户意图分析方法及系统，该方法包括：获取整段客户语料文本数据中每个句子的各文本词语；根据整段客户语料文本数据中每个句子与其相邻句子之间的叠词频率差异程度及情感差异程度，确定整段客户语料文本数据中每个句子的情感倾向偏差系数；根据每个句子与整段客户语料文本数据之间的词义差异情况，确定整段客户语料文本数据中每个句子的歧义关注系数；基于所述情感倾向偏差系数和歧义关注系数，确定每个句子的语料引导权重，采用神经网络模型，获得客户的意图信息，对客户意图进行分析。本申请能够更加准确地把握语料文本数据中的重要信息，提高对用户意图分析的准确度。

主权项：1.基于NLP的客户意图分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取整段客户语料文本数据，提取整段客户语料文本数据中每个句子的各文本词语；根据整段客户语料文本数据中每个句子与其相邻句子之间的叠词频率差异程度及情感差异程度，确定整段客户语料文本数据中每个句子的情感倾向偏差系数；根据每个句子与整段客户语料文本数据之间的词义差异情况，确定整段客户语料文本数据中每个句子的歧义关注系数；基于所述情感倾向偏差系数和歧义关注系数，确定每个句子的语料引导权重，采用神经网络模型，对客户意图进行分析；所述确定整段客户语料文本数据中每个句子的情感倾向偏差系数，包括：将与每个句子相邻的多个句子，组成每个句子的局部情感集合；根据每个句子与其所述局部情感集合内各个句子之间的叠词频率差异，确定局部情感集合内各个句子的叠词差异度；根据每个句子与其所述局部情感集合内各个句子之间的情感词差异程度，确定局部情感集合内各个句子的情感差异度；基于所述情感差异度和所述叠词差异度，确定局部情感集合内各个句子的情感差异指数，所述情感差异指数分别与所述情感差异度和所述叠词差异度呈正向关系；根据每个句子的局部情感集合内所有句子的情感差异指数之间的离散情况，确定每个句子的情感倾向偏差系数；所述确定整段客户语料文本数据中每个句子的歧义关注系数，包括：获取每个句子的多义词的词向量以及整段客户语料文本数据的同型多义词的词向量；根据每个句子中各个多义词的词向量与整段客户语料文本数据中同型多义词的词向量之间的距离，记为每个句子中各个多义词的词义偏差；基于每个句子中各个多义词的词义偏差，计算每个句子的词义差异度和词义离散度；基于所述词义差异度和所述词义离散度，确定每个句子的歧义关注系数，其中所述歧义关注系数分别与所述词义差异度和所述词义离散度呈正向关系，若句子中不存在多义词，则句子的歧义关注系数赋值为1。

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