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龙图腾网获悉友邦人寿保险有限公司申请的专利保费催缴话术提取与分析方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114281995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111613750.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权保费催缴话术提取与分析方法、装置、设备和介质是由顾雷设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本保费催缴话术提取与分析方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种保费催缴话术提取与分析方法、装置、设备和介质，通过获取保费催缴电话录音的文本数据，并对所述文本数据分类以筛选出无续保意愿类别的对话文本；将所述对话文本中每个句子进行主题分类，以供分析不同成功率的各坐席的对话文本之间的主题缺失率及顺序差异；删除无意义句子，对各句子提取关键词以分析不同成功率的各坐席的对话文本在同一主题中关键词的用词差异，和或对各主题下不同成功率的各坐席的对话文本进行打分以汇总高分对话文本。本申请能够更容易定位到续保挽留业务中的优秀话术和词语，从而提升坐席电话续保的成功率。

本发明授权保费催缴话术提取与分析方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种保费催缴话术提取与分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取保费催缴电话录音的文本数据，并对所述文本数据分类以筛选出无续保意愿类别的对话文本； 所述对所述文本数据分类以筛选出无续保意愿类别的对话文本的方法包括： 对预先标注有不同分类标签的训练文本进行分词并使用Bert模型生成第一词向量； 将所述第一词向量作为TextCNN模型的输入以对TextCNN模型进行训练； 通过训练好的TextCNN模型对所述文本数据进行初筛分类，以选出分类标签为无续保意愿的对话文本； 将所述对话文本中每个句子进行主题分类，以供分析不同成功率的各坐席的对话文本之间的主题缺失率及顺序差异； 所述将所述对话文本中每个句子进行主题分类的方法包括： 对预先标注有不同主题标签的训练文本的每个句子进行分词并使用Bert模型生成第二词向量； 将所述第二词向量以每个句子为一组输入句子级Bi-LSTM模型以得到每个句子的句向量； 将每个所述句向量和对话人身份信息按对话顺序输入Bi-LSTM模型，以得到对应每个句子的会话向量； 用全连接的SoftMax层将所述会话向量转换成每个句子为一主题段落起始句的概率； 将所述概率作为CRF层的输入并对概率值进行优化，以得到修正后的最终概率； 用预先标注有不同主题标签的训练文本对Bi-LSTM模型进行训练，以供通过训练好的Bi-LSTM模型对所述对话文本中每个句子进行主题分类； 删除无意义句子，对各句子提取关键词以分析不同成功率的各坐席的对话文本在同一主题中关键词的用词差异，和或对各主题下不同成功率的各坐席的对话文本进行打分以汇总高分对话文本； 所述对各主题下不同成功率的各坐席的对话文本进行打分以汇总高分对话文本的方法包括： 对预先标注有不同分数标签的训练文本的每个句子进行分词并使用Bert模型生成第三词向量； 将所述第三词向量以每个段落为一组输入TextCNN模型以得到每个段落的评分； 用预先标注有不同分数标签的训练文本对TextCNN模型进行训练，以供通过所述训练好的TextCNN模型对所有对话文本进行评分。

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