[發(fā)明專利]一種基于機器學習的能力模型與工單匹配方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911407744.4
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111144113A
• 公開（公告）日: 2020-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 丁志龍;甘松云;余眾澤
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽智恒信科技股份有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F40/30;G06F40/242;G06F16/31;G06Q10/06;G06N20/00
• 代理公司: 安徽知問律師事務所 34134
• 代理人: 代群群

1.一種基于機器學習的能力模型與工單匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：

S100、對工單進行分詞處理得到準分詞結(jié)果，根據(jù)準分詞結(jié)果生成特征項，根據(jù)特征項建立特征項數(shù)據(jù)庫；

S200、根據(jù)特征項數(shù)據(jù)庫生成特征項-需求文檔矩陣，建立隱性語義索引數(shù)據(jù)庫；

S300、對專業(yè)詞典中的特征項進行技術(shù)領(lǐng)域?qū)傩詣澐?，將特征項打上技術(shù)領(lǐng)域標簽，對特征項賦予權(quán)值，生成技術(shù)能力模型，將現(xiàn)有工單進行準分詞和相似度匹配處理，得到特征項，通過特征項計算出技術(shù)領(lǐng)域能力值，將能力值帶入技術(shù)能力模型進行訓練完善；

S400、當系統(tǒng)獲得新工單時，對該工單進行準分詞和相似度匹配處理，生成工單的特征項，將特征項與技術(shù)能力模型進行匹配。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的能力模型與工單匹配方法，其特征在于，所述步驟S100中對需求文檔進行分詞處理得到準分詞結(jié)果，根據(jù)準分詞結(jié)果生成特征項包括以下步驟：

S101、遍歷工單中的需求文檔和技術(shù)文檔，對文檔進行準分詞處理得到準分詞結(jié)果；

S102、建立包括專業(yè)詞匯的專業(yè)詞典；

S103、將專業(yè)詞典中的專業(yè)詞匯與準分詞結(jié)果進行相似度匹配，如果相似度匹配得到的相似度超過設(shè)定閾值的分詞結(jié)果，則生成特征項，否則進行下一個準分詞結(jié)果的匹配。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的能力模型與工單匹配方法，其特征在于：所述步驟S200根據(jù)特征項數(shù)據(jù)庫生成特征項-需求文檔矩陣，建立隱性語義索引數(shù)據(jù)庫包括以下步驟：

S201、基于標引矩陣生成技術(shù)，結(jié)合特征項數(shù)據(jù)庫中的特征項和工單中的需求文檔，生成特征項-需求文檔矩陣；

S202、對矩陣進行奇異值分解，并剔除不符合標準的奇異值；

S203、根據(jù)篩選后奇異值生成隱性語義索引數(shù)據(jù)庫。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的能力模型與工單匹配方法，其特征在于，所述步驟S300中將特征項打上技術(shù)領(lǐng)域標簽，對特征項賦予權(quán)值包括以下步驟：

S301、讀取專業(yè)詞典的專業(yè)詞匯，選取專業(yè)詞匯中的技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)詞匯，生成技術(shù)領(lǐng)域標簽；

S302、將特征項關(guān)聯(lián)技術(shù)領(lǐng)域標簽，使特征項與技術(shù)領(lǐng)域標簽建立映射關(guān)系；

S303、根據(jù)特征項與對應標簽的實際關(guān)聯(lián)性對映射關(guān)系進行權(quán)值計算。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機器學習的能力模型與工單匹配方法，其特征在于，所述步驟S400中生成工單的隱性語義特征項包括以下步驟：

S401、將該工單的需求文檔與索引數(shù)據(jù)庫中其他包含相同特征項或部分特征項的需求文檔進行比對，以確定不同特征文檔之間的語義相關(guān)性以及需求文檔與特征項之間的相關(guān)性；

S402、將該需求文檔與具有高語義相關(guān)性的需求文檔進行比對，從中找出特定需求文檔中存在的隱性特征項。

S403、根據(jù)特征項與隱性特征項，計算技術(shù)領(lǐng)域需求值；

S404、將技術(shù)領(lǐng)域需求值與技術(shù)能力模型進行匹配。

6.一種基于機器學習的技術(shù)人員能力模型與工單匹配系統(tǒng)，其特征在于，包括：

特征項生成單元，用于對工單進行分詞處理得到準分詞結(jié)果，根據(jù)準分詞結(jié)果生成特征項，根據(jù)特征項建立特征項數(shù)據(jù)庫；

隱性語義索引生成單元，根據(jù)特征項數(shù)據(jù)庫生成特征項-需求文檔矩陣，對矩陣進行奇異值分解，生成隱性語義索引數(shù)據(jù)庫；

模型訓練單元，對專業(yè)詞典中的特征項進行技術(shù)領(lǐng)域?qū)傩詣澐郑瑢⑻卣黜棿蛏霞夹g(shù)領(lǐng)域標簽，對特征項賦予權(quán)值，生成技術(shù)能力模型，將現(xiàn)有工單進行準分詞和相似度匹配處理，得到特征項，通過特征項計算出技術(shù)領(lǐng)域能力值，將能力值帶入技術(shù)能力模型進行訓練完善；

能力匹配單元，當系統(tǒng)獲得新工單時，對該工單進行準分詞和相似度匹配處理，生成工單的特征項和隱性語義特征項，根據(jù)特征項和隱性語義特征項計算技術(shù)領(lǐng)域需求值，與模型訓練單元中的技術(shù)能力模型進行匹配。