[發明專利]評價合作問題解決能力的方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 201910770822.0
• 申請日: 2019-08-20
• 公開（公告）號: CN110472880A
• 公開（公告）日: 2019-11-19
• 發明（設計）人: 李峰;張娜;賀涵鏡
• 申請（專利權）人: 李峰;張娜;賀涵鏡
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20;G06N3/04
• 代理公司: 11694 北京萬思博知識產權代理有限公司
• 代理人: 劉冀<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種評價合作問題解決能力的方法，其特征在于，包括：

獲取多個對象關于預定任務進行討論的文本信息；

利用預先設置的基于深度學習的評價模型，根據所述文本信息，確定與所述多個對象的合作能力以及解決問題能力相關的指標值；以及

利用預先設置的雙因子模型，根據所確定的指標值，確定所述多個對象的合作問題解決能力。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定與所述多個對象的合作能力以及解決問題能力相關的指標值的操作包括：

利用預先設置的詞向量轉換模型，生成與所述文本信息所包含的詞語對應的詞向量；以及

利用預先設置的卷積神經網絡模型，根據所述詞向量，確定與所述多個對象的合作能力以及解決問題能力相關的指標值。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，確定與所述多個對象的合作能力以及解決問題能力相關的指標值的操作，包括：

利用所述卷積神經網絡模型，根據所述詞向量，確定所述多個對象的以下指標的指標值：報告自己的任務狀態；不了解自己的任務；拒絕任務；了解、引導成員進度；請求隊友批評、建議、信息；任務分配；無關或干擾話題；招呼、回應隊友；主動承擔任務；不了解如何解決子問題；明確任務進行狀態；確認完成任務所需信息；任務分解與合并；提供解決子問題的辦法；提供完成任務的路徑；調整解決子問題的辦法；推動任務進度；重述目標。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述多個對象的合作問題解決能力的操作，包括：

根據所確定的指標值，確定用于確定所述多個對象的合作問題解決能力的多個因子；以及

根據所述多個因子，利用所述雙因子模型，確定所述多個對象的合作問題解決能力。

5.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時由處理器執行權利要求1至4中任意一項所述的方法。

6.一種評價合作問題解決能力的裝置，其特征在于，包括：

文本獲取模塊，用于獲取多個對象關于預定任務進行討論的文本信息；

指標評價模塊，用于利用預先設置的基于深度學習的評價模型，根據所述文本信息，確定與所述多個對象的合作能力以及解決問題能力相關的指標值；以及

能力確定模塊，用于利用預先設置的雙因子模型，根據所確定的指標值，確定所述多個對象的合作問題解決能力。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，確定與所述多個對象的合作能力以及解決問題能力相關的指標值的操作包括：

詞向量轉換子模塊，用于利用預先設置的詞向量轉換模型，生成與所述文本信息所包含的詞語對應的詞向量；以及

指標值確定子模塊，利用預先設置的卷積神經網絡模型，根據所述詞向量，確定與所述多個對象的合作能力以及解決問題能力相關的指標值。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，指標值確定子模塊包括：

指標值確定單元，用于利用所述卷積神經網絡模型，根據所述詞向量，確定所述多個對象的以下指標的指標值：報告自己的任務狀態；不了解自己的任務；拒絕任務；了解、引導成員進度；請求隊友批評、建議、信息；任務分配；無關或干擾話題；招呼、回應隊友；主動承擔任務；不了解如何解決子問題；明確任務進行狀態；確認完成任務所需信息；任務分解與合并；提供解決子問題的辦法；提供完成任務的路徑；調整解決子問題的辦法；推動任務進度；重述目標。

9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，能力確定模塊，包括：

因子確定子模塊，用于根據所確定的指標值，確定用于確定所述多個對象的合作問題解決能力的多個因子；以及

能力確定子模塊，用于根據所述多個因子，利用所述雙因子模型，確定所述多個對象的合作問題解決能力。