基于BERT的投诉数据聚类与概括实战：从文本预处理到模型优化

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在客服和工单系统中，处理大量投诉数据一直是个头疼的问题。传统方法主要依赖人工分类和摘要，效率低下且容易出错。即使采用自动化方法，如 TF-IDF 结合 K -means，也存在明显缺陷：

TF-IDF 无法捕捉词语的语义关系，比如 ” 慢 ” 和 ” 迟缓 ” 会被视为完全不同的特征
K-means 基于欧式距离，对高维稀疏的文本向量效果不佳
无法理解 ” 网络卡顿 ” 和 ” 视频加载慢 ” 实际上是同类问题

BERT 相比传统词嵌入方法在语义理解上有显著优势。我们通过余弦相似度来量化比较：

# 计算句子相似度示例
sentences = ["网络速度太慢", "WiFi 信号差", "套餐价格太高"]

# Word2Vec 结果（假设已训练好模型）[[1.0   0.35  0.12]
 [0.35  1.0   0.08]
 [0.12  0.08  1.0]] 

# BERT 结果
[[1.0   0.82  0.15]
 [0.82  1.0   0.13]
 [0.15  0.13  1.0]]

可以看到 BERT 正确识别了前两句的语义相似性（0.82 vs 0.35），而将第三句正确区分。

使用 HuggingFace 的预训练模型：

from transformers import BertModel, BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

取 [CLS] 标记对应的向量作为句子表示：

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
cls_embedding = outputs.last_hidden_state[:,0,:]  # [batch_size, hidden_dim]

使用 Ward 方法计算聚类：

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, fcluster

Z = linkage(embeddings, method='ward')
clusters = fcluster(Z, t=3, criterion='maxclust')

改进的 TextRank 算法：

def extract_keyphrases(text):
    # 保留名词 / 动词组合
    allowed_tags = ['n', 'vn', 'v']
    words = [word for word, tag in pos_tag(text) if tag in allowed_tags]
    # 构建共现图并运行 PageRank
    ...

import re
import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 数据清洗
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'\d{4}-\d{2}-\d{2}', '', text)  # 去除日期
    text = re.sub(r'[\u3000\xa0]', ' ', text)  # 去除特殊空格
    return text.strip()

# 动态 padding 的 DataLoader
class ComplaintDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, texts, tokenizer, max_len=128):
        self.texts = [clean_text(t) for t in texts]
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len

    def __getitem__(self, idx):
        encoding = self.tokenizer(self.texts[idx], 
            max_length=self.max_len,
            padding='max_length',
            truncation=True,
            return_tensors='pt'
        )
        return {'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
            'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten()}

    def __len__(self):
        return len(self.texts)

采用分段 attention 策略：

# 计算分段 attention 权重
def segment_attention(text, max_segment=512):
    segments = [text[i:i+max_segment] for i in range(0, len(text), max_segment)]
    segment_weights = [len(s)/len(text) for s in segments]
    return weighted_sum(segment_embeddings, segment_weights)

肘部法则实现：

from sklearn.metrics import silhouette_score

silhouette_scores = []
for k in range(2, 10):
    kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(embeddings)
    score = silhouette_score(embeddings, kmeans.labels_)
    silhouette_scores.append(score)
optimal_k = np.argmax(silhouette_scores) + 2  # 从 k = 2 开始