[发明专利]一种问卷调查分析方法、装置、存储介质及设备在审
申请号: | 202210731392.3 | 申请日: | 2022-06-24 |
公开(公告)号: | CN115080741A | 公开(公告)日: | 2022-09-20 |
发明(设计)人: | 史文鑫 | 申请(专利权)人: | 平安银行股份有限公司 |
主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F16/34;G06F40/216;G06Q40/02;G06Q30/02 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 周春霞 |
地址: | 518000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 问卷调查 分析 方法 装置 存储 介质 设备 | ||
1.一种问卷调查分析方法,其特征在于,包括:
获取各用户对NPS调查问卷的答复结果,所述答复结果包括评论内容;
基于预设模型对各评论内容进行编码,得到各评论内容对应的表征特征;
对各评论内容的表征特征进行聚类;
针对聚类后的评论内容,提取每一个类别中的关键短语。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述答复结果还包括评分分值;所述方法还包括:
基于评分分值对各答复结果进行分段统计;
对每个分段的评论内容进行词云展示。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设模型的训练数据包括初始数据和搜索引擎针对所述初始数据得到的检索数据;所述预设模型基于以下方式训练得到:
使用预训练模型对所述初始数据进行处理,生成预测数据;
基于所述预测数据和所述检索数据构建第一损失函数,基于所述预测数据和所述检索数据之间的相似度构建第二损失函数;
将所述第一损失函数和所述第二损失函数累加,得到目标损失函数,利用所述目标损失函数对所述预训练模型进行训练。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述预训练模型是统一预训练语言模型UniLM。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述训练数据基于以下方式得到:
将初始数据作为问题在搜索引擎中进行检索,得到检索结果;
使用文本相似度算法对所述检索结果进行相似度排序;
将排序在前的预设个数检索结果确定为所述检索数据。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对各评论内容的表征特征进行聚类,包括:
使用K-means聚类算法对各评论内容的表征特征进行聚类,聚类的个数是基于肘部法则确定得到的。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述关键短语是使用TextRank算法提取得到的。
8.一种问卷调查分析装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取各用户对NPS调查问卷的答复结果,所述答复结果包括评论内容;
编码模块,用于基于预设模型对各评论内容进行编码,得到各评论内容对应的表征特征;
聚类模块,用于对各评论内容的表征特征进行聚类;
提取模块,用于针对聚类后的评论内容,提取每一个类别中的关键短语。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机设备,其特征在于,包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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