基于自动机器学习的电网客户语音情感分类方法

自动识别电网客户语音中的情感对电网运营具有重要的意义,语音情感分类模型往往需要专家根据经验设计,这限制了人工智能算法在这一模型上的应用.提出了一种基于自动机器学习的电网客户语音情感分类算法.首先设计了神经网络搜索空间构建方法,构建了基础的神经网络基本组成单元,并搭建了对应的元架构空间.然后,为了提高情感分类模型的准确率,利用强化学习进行神经网络模型和超参数的求解.实验结果表明,该算法可以有效完成电网客户情感分类任务,情感分类准确率达到90.93％,而且整个过程不依赖于人工设计,具有较高的效率和准确率.