这是一个基于深度学习的自然语言处理（NLP）项目，旨在识别催收对话中的客户意图。模型设计灵感来源于学术界的研究成果，结合了预训练的BERT模型、递归卷积神经网络（RCNN）和双向门控循环单元（GRU），以精准分类催收场景下的客户意图。
- 准确识别客户在催收对话中的意图，如全额还款、分期还款、延期还款等。
- 提高催收效率和客户满意度，通过自动化意图识别减少人工干预。
- 支持大规模催收数据集的高效处理和模型训练。
- Python: 编程语言
- PyTorch: 深度学习框架
- Transformers: Hugging Face的库，用于预训练模型
- BERT: 预训练的语言模型，用于文本理解
- RCNN: 递归卷积神经网络，用于特征提取
- GRU: 门控循环单元，用于序列建模
- TensorBoard: 可视化训练过程
此模型使用了一个包含催收对话的Excel数据集，每个对话条目包括对话文本和对应的客户意图标签。
- 数据预处理，包括文本编码和标签编码。
- 模型训练，包括损失计算和反向传播。
- 模型评估，使用测试集验证模型准确率。
- 模型保存与加载，以便于部署和进一步开发。
-
环境准备
确保安装了所有依赖项，如transformers,torch,sklearn,pandas,torchcrf,openpyxl, 和tensorboard。 -
数据准备
准备Excel数据集，并将其路径更新到代码中的相应位置。 -
训练模型
运行代码，模型将自动进行训练。训练过程中，损失会在TensorBoard上实时显示。 -
评估模型
使用预留的测试集评估模型性能。 -
模型保存与加载
训练完成后，模型将被保存。可以通过加载保存的模型状态字典来恢复模型。
本项目的设计和实现受到了以下学术论文的影响和启发：
欢迎任何有助于改进模型精度、性能或文档的贡献。请遵循以下步骤：
- Fork仓库。
- 创建一个新分支进行修改。
- 提交更改并推送至你的Fork仓库。
- 提交Pull Request。
本项目采用MIT许可证，详情见LICENSE文件。