大模型深度数据挖掘——文本摘要生成与商机智能识别研究

摘要：该文探讨了如何运用大语言模型有效挖掘外呼数据和万号数据，针对两类语音转文本数据设计并实施定制化的NLP解决方案，提升业务洞察力，优化客户服务流程，并驱动潜在商机的精准识别与转化。

关键词：大语言模型；NLP；文本摘要；商机挖掘

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.09.015

中图分类号：TP 311.13 文献标志码：A 文章编码：1672-7274（2024）09-00-03

Deep Data Mining of Large Models--Research on Text Abstract Generation and Intelligent Business Opportunity Recognition

HONG Pei， DAI Shenglin， QIU Guoqing， LIU Hengzhi， MA Liang

（China Telecom Anhui Branch， Hefei 230001， China）

Abstract： This article explores how to effectively mine outbound call data and Wanhao data using big language models， design and implement customized NLP solutions for two types of speech to text data， enhance business insights， optimize customer service processes， and drive accurate identification and conversion of potential business opportunities.

Keywords： big language model; NLP; text summary; business opportunity exploration

0 引言

外呼与万号数据是构成中国电信电话营销数据的重要组成部分，其分别提供客户主被动电话服务在坐席互动中的全方位信息，蕴含着丰富的客户行为、需求、反馈以及商机信息。对于电信语音通话数据，传统人工分析的方案效率低下，人为对录音数据进行摘要及标注存在强烈的主观性，且结果优化方向往往不可控制。另外，通话数据可能包含客户的个人敏感信息（如身份证号、地址、银行账号等），在挖掘过程中运用不恰当的方式会导致客户信息泄露风险。对于多轮对话、跳跃性强或涉及专业知识的对话文本，传统自然语言处理技术很难完全理解上下文对话，影响信息提取的准确性。

本文旨在全面深入地理解客户行为、需求和潜在商机，为电信运营商提供精准的客户洞察力和决策支持。通过外呼摘要能力，摘要总结坐席外呼通话中客户往期接受的营销历史，帮助坐席快速理解客户画像，提升本次营销中客户的满意度；通过商机挖掘能力，找出每日万号数据中存在的商机分布，帮助上层决策营销方向，以及针对定点人群做单独销售优化，提升转化率。

1 建模方案

1.1 数据预处理

首先对数据进行细致的样本筛选，通过分析真实通话记录，识别并剔除那些无法提供有效信息的通话（无效外呼），对于因客户不便接听而导致的短暂、无实质内容的通话，亦应纳入无效数据范畴，以避免干扰后续分析结果。在完成无效数据筛选后，进一步聚焦于有效通话文本的核心信息提取，这包括识别客户对推广活动的反应态度、对产品或服务的具体问询、对价格或优惠政策的关注程度等关键信息点。对这些核心信息进行精准捕捉，能够为后续模型提供丰富的特征输入，有助于模型更准确地理解和预测客户行为。

在对外呼数据与万号数据分别进行上述特定预处理后，还需进行一系列通用的文本预处理操作，以进一步提升数据质量，为模型构建做好准备，包括但不限于停用词去除、分词、词向量化等常规NLP预处理操作。通过上述专业且细致的预处理与预分析流程，原始的外呼数据与万号数据得以净化、结构化，并提炼出关键信息与特征，为后续模型构建提供高质量的数据输入，确保模型能够准确捕捉客户行为模式、购买意向等核心信息，为电信运营商的精准营销、优质服务、高效运营及社交化营销等业务决策提供有力支持[1]。

1.2 外呼摘要

在对外呼数据集的处理中，本文采取以人工标注摘要文本为基准的监督学习方法，以大模型LORA为基础进行领域特定的微调，精确提取通信行业外呼文本的三大关键摘要特征：坐席的推广内容阐述、客户的实时反馈，以及营销活动的最终结果。这一过程旨在对一次完整的外呼营销交互过程进行系统性的梳理与精炼，提炼出与业务核心密切相关的关键信息，以服务于后续的策略优化与决策支持。

本文构建了一套外呼摘要标注体系，涵盖上述三要素的具体子类别与标注规则。专业标注团队可依据此体系，对外呼数据集中的每一条通话记录进行人工摘要标注，确保标注内容精准、全面地反映坐席的介绍内容、客户的实时反馈以及营销结果。

之后，利用大模型LORA的强大语言理解和生成能力，对其进行通信行业外呼文本的微调。微调过程中可将人工标注摘要作为模型的监督信号，特意强调对坐席介绍内容、客户反馈与营销结果三要素专项学习。通过调整模型参数，如学习率、正则化强度、优化器选择等，确保模型在保持泛化能力的同时，对特定领域特征有良好的捕捉与表达能力。

经过多轮迭代优化，在保留大模型LORA原有语言理解与生成能力的基础上，成功习得通信行业外呼文本特有的摘要特征，其能够系统性地梳理并精炼一次外呼营销流程中的核心业务内容。实证结果显示，该模型在摘要质量、信息完整性、领域特异性等多个维度均展现出优秀的表现，为电信运营商的外呼营销效果评估、策略优化以及客户行为分析提供有力的数据支撑工具[2]。

1.3 商机挖掘

本文中设计了一种融合大模型微调与深度学习文本聚类算法的智能挖掘框架，实现已有商机的持续追踪与新商机的前瞻性探索。该框架的核心在于，通过人工标注体系赋予大模型初始的微调样本，使其具备从复杂的万号文本中精准抽取出潜在商业机会的能力，继而运用深度学习聚类算法对大模型输出的商机信息进行分类归纳，从而系统性地构建起规范化的商机类别体系，并保持对新出现商机的高度敏感与及时响应。

首先对万号数据集中的各类文本进行详尽的人工标注，明确界定商机的定义、类型及其在文本中的表现形式。以这些人工标注的商机实例作为大模型微调的标准，可确保模型在学习过程中能准确把握商机的核心特征与上下文关联。采用预训练的大规模语言模型，通过微调其参数以适应万号数据集的特定语境和商机识别任务，强化其在复杂对话、业务描述及客户意图解读等方面的理解力与判断力。

在大模型初步识别出文本中的潜在商机后，引入文本聚类算法对这些商机信息进行高层次的组织与整合。利用诸如词嵌入、深度自编码器、图神经网络等先进技术，从语义、结构、关系等多维度刻画商机特征，进而进行无监督的聚类分析。聚类结果不仅揭示了商机间的内在相似性和差异性，还自然地形成了一个层次分明、逻辑连贯的商机类别体系，这一体系不仅有助于系统性地规范商机的分类标准，确保各类商机的辨识与管理的一致性，还能够随着新商机的不断涌现，动态更新类别边界，保持模型对市场变化的高度适应性[3]。

2 结果评估

在对外呼摘要模型和商机挖掘模型的建模结果评估过程中，评估方案将融合定量分析与定性评估，同时考虑模型在各自核心任务上的具体表现以及它们协同工作时的综合效能。

对于外呼摘要模型，运用ROUGE系列指标进行量化评估，衡量其生成的摘要与人工标注摘要在词汇、短语及句子层面的匹配度。ROUGE-N、ROUGE-L等指标分别反映模型在保留关键信息和保持文本结构一致性上的能力。此外，人工专家评审同样不可或缺。人工依据预定义的评估准则对样例摘要进行细致评估，提供对模型生成内容在语义理解、逻辑连贯性以及行业适应性等方面的深度反馈，尤其针对外呼摘要中的特定业务要素，实施专项评估，确保模型能够精准提炼并结构化呈现这些关键信息。

对于商机挖掘模型，评估重点在于其识别潜在商业机会的准确率和召回率。评估方案利用混淆矩阵统计模型在真实数据集上的分类表现，计算精确率、召回率和F1分数，以衡量其在识别有效商机、排除无效线索以及避免错判方面的性能。同时，引入AUC-ROC曲线和Precision-Recall曲线来可视化模型在不同阈值下的整体表现，帮助调整模型决策边界以适应业务对假阳性与假阴性的容忍度。

外呼摘要模型和商机挖掘模型的建模结果评估兼顾各自任务的专项评估与模型间协同工作的整体评估，运用多元化的评估手段确保模型既在技术层面达标，又能在实际业务应用中发挥实效，助力电信运营商实现外呼营销的智能化与精准化。

3 展望与迭代

外呼摘要与商机挖掘模型作为电信运营商外呼营销体系中的核心技术组件，共同构建起从海量通话数据中提取关键信息、识别并转化潜在商机的有效路径，对提升业务运营效率与决策精准度产生显著影响。前者以高效的信息萃取能力为后者提供精准的数据输入，后者则凭借敏锐的商机洞察力将提炼的信息转化为可行动的商业策略。两者共同构成外呼营销智能化的核心动力，助力电信运营商在海量数据中精准定位高价值商机，驱动营销效率与效果的双重提升，实现业务增长与客户满意度上的双赢。

为进一步提升模型性能，可通过标注平台系统不断扩充训练样本规模，纳入更多具有代表性的外呼通话记录。同时，通过数据增强、欠采样、过采样等技术手段，优化样本分布，确保模型在各种情境下的稳健性和泛化能力。此外，该项目还持续对标注质量进行监控与改进，通过定期回标、专家审核、标注员培训等方式，不断提升标注数据的准确性和一致性，为模型提供更为优质的训练素材。

参考文献

[1] 庞超，尹传环．基于分类的中文文本摘要方法[J]．计算机科学，2018（1）：145-146．

[2] 王乃钰，叶育鑫，刘露，等．基于深度学习的语言模型研究进展[J]．软件学报，2021（4）：19-26．

[3] 刘建伟，刘俊文，罗雄麟．深度学习中注意力机制研究进展[J]．工程科学学报，2021，43（11）：1501-1505．