[發明專利]一種基于社區場景的工單處理方法及相關組件

在審

• 申請號: 202010763044.5
• 申請日: 2020-07-31
• 公開（公告）號: CN111881296A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發明（設計）人: 張俊
• 申請（專利權）人: 深圳市萬物云科技有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36;G06F40/295;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 武志峰

本發明公開了一種基于社區場景的工單處理方法及相關組件。該方法依據工單語料構建序列標注模型，以及依據工單分類語料和工單語料構建分類模型；當接收到的目標工單時，利用所述序列標注模型對所述目標工單進行特征提取以及標注，得到多個實體信息；然后利用所述分類模型對所述目標工單進行分類得到分類標簽；根據所述目標工單的實體信息和分類標簽生成工單任務并派發給工單處理人。該方法實現了對基于社區場景的工單進行準確分類并派發的優點。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于社區場景的工單處理方法及相關組件。

背景技術

社區場景下的社區服務機構通常會收到大量面向客戶的工單，傳統的社區工單是通過電話/短信/APP通信等方式發送到社區服務機構，由機構客服專員人工判定信息內容，再派發給工單處理人處理事務，進一步核銷工單。

但在大型社區和高頻工單場景下，傳統的社區場景工單系統運行效率較低，難以滿足高質量的社區運營場景，普通的工單分類系統難以滿足多元個性化的社區服務類型。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于社區場景的工單處理方法及相關組件，旨在解決現有技術對社區場景的工單分配及智能派發的效率及準確性不高的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種基于社區場景的工單處理方法，其包括：

對工單語料進行文本預處理，得到第一文本序列；

通過語言表示模型對所述第一文本序列進行向量化處理，再利用命名實體識別算法對第一文本序列的向量進行學習，得到多個實體信息，從而構建序列標注模型；

根據服務類型構建工單分類語料，將所述工單分類語料以及工單語料進行文本序列表示以及向量化處理，輸出第二文本序列的向量，然后輸入到LSTM神經網絡模型中，輸出深層語義特征，然后連接至softmax激活函數進行多分類訓練，得到分類標簽，從而構建分類模型；

當接收到目標工單時，利用所述序列標注模型對所述目標工單進行標注，得到多個實體信息；以及利用所述分類模型對所述目標工單進行分類得到分類標簽；

根據所述目標工單的實體信息和分類標簽生成工單任務并派發給工單處理人。

第二方面，本發明實施例提供了一種基于社區場景的工單處理裝置，其包括：

預處理單元，用于對工單語料進行文本預處理，得到第一文本序列；

第一構建單元，通過語言表示模型對所述第一文本序列進行向量化處理，再利用命名實體識別算法對第一文本序列的向量進行學習，得到多個實體信息，從而構建序列標注模型；

第二構建單元，用于根據服務類型構建工單分類語料，將所述工單分類語料以及工單語料進行文本序列表示以及向量化處理，輸出第二文本序列的向量，然后輸入到LSTM神經網絡模型中，輸出深層語義特征，然后連接至softmax激活函數進行多分類訓練，得到分類標簽，從而構建分類模型；

分類單元，用于當接收到目標工單時，利用所述序列標注模型對所述目標工單進行標注，得到多個實體信息；以及利用所述分類模型對所述目標工單進行分類得到分類標簽；

派發單元，用于根據所述目標工單的實體信息和分類標簽生成工單任務并派發給工單處理人。

第三方面，本發明實施例又提供了一種計算機設備，其包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述第一方面所述的基于社區場景的工單處理方法。

第四方面，本發明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其中所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序當被處理器執行時使所述處理器執行上述第一方面所述的基于社區場景的工單處理方法。