[發明專利]一種工單類別確定方法、裝置、設備及介質在審
| 申請號: | 201910945506.2 | 申請日: | 2019-09-30 |
| 公開(公告)號: | CN112667805A | 公開(公告)日: | 2021-04-16 |
| 發明(設計)人: | 張南;陳洪濤;許鵬 | 申請(專利權)人: | 北京沃東天駿信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/35 | 分類號: | G06F16/35;G06Q10/06;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 100176 北京市大興區北京經濟*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 類別 確定 方法 裝置 設備 介質 | ||
1.一種工單類別確定方法,其特征在于,包括:
獲取待處理工單,提取出所述待處理工單中包含的工單信息,其中,所述工單信息包括工單標題、工單內容和工單提示信息;
將所述工單標題與各類別的標題關鍵詞相匹配,根據所述工單標題與各所述類別標題關鍵詞的匹配結果生成所述待處理工單的標題特征向量;
將所述工單內容與各類別的內容關鍵詞相匹配,根據所述工單內容與各所述類別內容關鍵詞的匹配結果生成所述待處理工單的內容特征向量;
計算所述工單提示信息與各所述類別對應的異常庫信息之間的相似度,根據各所述相似度生成所述待處理工單的提示信息特征向量;
將所述標題特征向量、所述內容特征向量和所述提示信息特征向量進行拼接,得到所述待處理工單的特征向量;
將所述特征向量輸入至預先訓練好的工單分類模型中,并獲得所述工單分類模型輸出的分類結果;
根據所述分類結果確定所述待處理工單的類別。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述工單標題與各類別的標題關鍵詞相匹配,根據所述工單標題與各所述類別標題關鍵詞的匹配結果生成所述待處理工單的標題特征向量,包括:
針對每一類別,將所述工單標題與所述類別的標題關鍵詞相匹配,根據匹配結果生成與所述類別對應的標題特征值;
將各所述類別對應的標題特征值作為所述標題特征向量中各元素的元素值,生成所述待處理工單的標題特征向量。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述工單內容與各類別的內容關鍵詞相匹配,根據所述工單內容與各所述類別內容關鍵詞的匹配結果生成所述待處理工單的內容特征向量,包括:
針對每一類別,將所述工單內容與所述類別的內容關鍵詞相匹配,根據匹配結果生成與所述類別對應的內容特征值;
將各所述類別對應的內容特征值作為所述內容特征向量中各元素的元素值,生成所述待處理工單的標題特征向量。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述計算所述工單提示信息與各所述類別對應的異常庫信息之間的相似度,根據各所述相似度生成所述待處理工單的提示信息特征向量,包括:
針對每一類別,計算所述工單提示信息與所述類別對應的異常庫信息中各異常信息之間的相似度,將相似度最大值作為所述工單提示信息與所述類別對應的異常庫信息之間的相似度;
將各所述類別對應的相似度作為所述提示信息特征向量中各元素的元素值,生成所述待處理工單的提示信息特征向量。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述將所述標題特征向量、所述內容特征向量和所述提示信息特征向量進行拼接,得到所述工單信息的特征向量,包括:
將所述標題特征向量、所述內容特征向量和所述提示信息特征向量進行串行拼接,得到所述待處理工單的一維特征向量;或者,
將所述標題特征向量、所述內容特征向量和所述提示信息特征向量進行并行拼接,得到所述待處理工單的三維特征向量。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述獲取待處理工單,提取出所述待處理訂單對應的工單信息之前,還包括:
獲取至少一個歷史工單對應的歷史工單特征向量以及所述歷史工單的歷史工單類別;
基于所述歷史工單特征向量與所述歷史工單類別生成樣本對,對預先建立的工單分類模型進行訓練,得到訓練好的工單分類模型。
7.根據權利要求1-6中任一項所述的方法,其特征在于,在所述根據所述分類結果確定所述待處理工單的類別之后,還包括:
根據預先設置的類別與處理組的對應關系,確定與所述類別對應的處理組;
根據預先設置的工單分配規則,從所述處理組中選取一處理人作為所述待處理工單的處理人。
8.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述根據預先設置的工單分配規則,從所述處理組中選取一處理人作為所述待處理工單的處理人,包括:
計算所述處理組中各處理人未處理工單的總處理時長,將總處理時長最短的處理人作為所述待處理工單的處理人。
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