【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，具体而言，涉及一种投诉数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、目前，为了提高业务产品的服务质量，各公司正逐渐开通投诉热线来接收客户投诉，客户反馈的投诉数据大多通过客服人员的文本记录，记录内容多为问题的描述及问题解决的方案。
2、但是，现有的投诉数据现多用于解决单个投诉问题、修复产品明显缺陷，并无法用于整体的数据分析，更无法对业务产品的建设意见、预警、优化的提供支撑，投诉数据的可利用价值较低，且占用较大的人力成本。同时，分析动作只能以人工形式为主，判断依据也只能以人为判断为主，从而导致了投诉数据分析的信息量少。而现有的分词技术进行投诉分析虽然降低了人工成本，但是因为投诉文本的标准化程度低，导致此技术形成的数字化信息质量差，可用于做粗略的挖掘性分析，但无法做系统性整体的分析。
技术实现思路
1、本公开实施例至少提供一种投诉数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以拓宽投诉数据的维度并增加投诉数据的可分析信息量，提升投诉数据的可利用价值，使得投诉数据可从原有的解决单个投诉问题升级至适用于进行综合性分析。
2、本公开实施例提供了一种投诉数据的处理方法，包括：
3、获取目标投诉数据，确定对应的投诉文本以及客户身份标识；
4、根据所述客户身份标识，针对预设的每个客户属性类型，确定该客户属性类型对应的客户属性信息；
5、根据所述投诉文本，确定所述目标投诉数据对应的目标投诉业务，以及所述目标投诉业
6、将所述客户属性信息作为客户标签，所述目标投诉业务、所述业务环节信息以及所述业务属性信息作为业务标签，标注对应的所述目标投诉数据，并将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库。
7、一种可选的实施方式中，所述确定所述目标投诉数据对应的目标投诉业务，以及所述目标投诉业务对应的业务环节信息、业务属性信息，具体包括：
8、将所述投诉文本输入至预先训练好的语义识别模型，确定所述目标投诉业务以及所述业务环节信息；
9、携带所述目标投诉业务，访问预先存储有多种业务属性类型的业务属性数据库，针对每种所述业务属性类型，确定所述目标投诉业务对应该业务属性类型的所述业务属性信息。
10、一种可选的实施方式中，在所述将所述投诉文本输入至预先训练好的语义识别模型，确定所述目标投诉业务以及所述业务环节信息之后，所述方法还包括：
11、确定所述语义识别模型识别所述目标投诉业务以及所述业务环节信息对应的置信度；
12、确定所述置信度是否大于预设的置信度阈值；
13、若小于，则针对所述投诉文本中包含的所述目标投诉业务以及所述业务环节信息进行人工标注。
14、一种可选的实施方式中，在将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库之后，所述方法还包括：
15、确定所述目标投诉数据对应的投诉处理流程信息；
16、将所述投诉处理流程信息作为投诉流转标签，标注对应的所述目标投诉数据，并将标注后的所述目标投诉数据存储至所述数据库。
17、一种可选的实施方式中，在将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库之后，所述方法还包括：
18、获取目标筛选条件，确定所述目标筛选条件所携带的目标客户标签以及所述目标业务标签；
19、构建针对所述目标客户标签以及所述目标业务标签的目标查询语句；
20、执行所述目标查询语句，在所述数据库中查询与所述目标客户标签以及所述目标业务标签相匹配的所述目标投诉数据；
21、确定用户的数据展示需求，将所述目标投诉数据组织为所述数据展示需求对应的统计样式。
22、一种可选的实施方式中，基于以下步骤训练所述语义识别模型：
23、获取预设的样本投诉文本；
24、为所述样本投诉文本配置对应的投诉业务标签以及业务环节标签；
25、将配置有所述投诉业务标签以及所述业务环节标签的所述样本投诉文本，输入至所述语义识别模型进行训练。
26、一种可选的实施方式中，所述将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库，具体包括：
27、针对所述目标投诉数据配置对应的投诉数据身份编码；
28、确定所述客户属性信息对应的预设第一属性值，所述业务属性信息对应的预设第二属性值以及所述业务环节信息对应的预设第三属性值；
29、将所述投诉数据身份编码与所述预设第一属性值、所述预设第二属性值以及所述预设第三属性值绑定为投诉数据键值对，存储于所述数据库。
30、本公开实施例还提供一种投诉数据的处理装置，包括：
31、获取模块，用于获取目标投诉数据，确定对应的投诉文本以及客户身份标识；
32、第一数据扩充模块，用于根据所述客户身份标识，针对预设的每个客户属性类型，确定该客户属性类型对应的客户属性信息；
33、第二数据扩充模块，用于根据所述投诉文本，确定所述目标投诉数据对应的目标投诉业务，以及所述目标投诉业务对应的业务环节信息、业务属性信息；
34、数据标签化模块，用于将所述客户属性信息作为客户标签，所述目标投诉业务、所述业务环节信息以及所述业务属性信息作为业务标签，标注对应的所述目标投诉数据，并将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库。
35、本公开实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述投诉数据的处理方法，或上述投诉数据的处理方法中任一种可能的实施方式中的步骤。
36、本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述投诉数据的处理方法，或上述投诉数据的处理方法中任一种可能的实施方式中的步骤。
37、本公开实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序、指令被处理器执行时实现上述投诉数据的处理方法，或上述投诉数据的处理方法中任一种可能的实施方式中的步骤。
38、本公开实施例提供的一种投诉数据的处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取目标投诉数据，确定对应的投诉文本以及客户身份标识；根据所述客户身份标识，针对预设的每个客户属性类型，确定该客户属性类型对应的客户属性信息；根据所述投诉文本，确定所述目标投诉数据对应的目标投诉业务，以及所述目标投诉业务对应的业务环节信息、业务属性信息；将所述客户属性信息作为客户标签，所述目标投诉业务、所述业务环节信息以及所述业务属性信息作为业务标签，标注对应的所述目标投诉数据，并将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库。可以拓宽投诉数据的维度并增加投诉数据的可分析信息量，提升投诉数据的可利用价值，使得投诉数据可从原有的解决本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种投诉数据的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标投诉数据对应的目标投诉业务，以及所述目标投诉业务对应的业务环节信息、业务属性信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述投诉文本输入至预先训练好的语义识别模型，确定所述目标投诉业务以及所述业务环节信息之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于以下步骤训练所述语义识别模型：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库，具体包括：
8.一种投诉数据的处理装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7中任一项所述的投诉数据的处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种投诉数据的处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标投诉数据对应的目标投诉业务，以及所述目标投诉业务对应的业务环节信息、业务属性信息，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将所述投诉文本输入至预先训练好的语义识别模型，确定所述目标投诉业务以及所述业务环节信息之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将标注后的所述目标投诉数据存储至数据库之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓，李孟园，武玉龙，
申请(专利权)人：北京领雁科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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