本次将会介绍有关《客服中心场景下基于情感分析的业务流程预测研究》的进展情况。主要内容如下：

科研背景：

• 预测性的业务流程监控（Predictive business process monitoring）是近年来流程挖掘领域的一个研究热点。
• PBPM分析业务流程中已完成实例的事件日志，对其正在运行的实例进行预测，以采取更为有效的资源调度等执行策略，避免不必要的损失，提升业务系统的整体性能。
• 随着技术的发展和消费模式的升级，客服中心已成为推动企业和政府等组织机构开展数字化和智能化转型的重要切入点。

科研问题：

• 深度学习模型已经应用到流程监控领域，但是针对客服中心场景下的业务流程预测，几乎没有一种技术能利用以自然语言编写的客服通话文本，这些文本中可以保存对预测任务至关重要的用户情感信息。

科研目的：

• 针对客服中心的自然语言文本信息，提出一种客服中心场景下基于情感分析的业务流程预测方法，对客户的发问意图、抒发情感、表达语义等进行识别和理解，提高流程预测精度。

流程框架：

实验结果：