[發明專利]用于識別問題類別的方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010841416.1
• 申請日: 2020-08-20
• 公開（公告）號: CN112131380A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 彭濤
• 申請（專利權）人: 彭濤
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F40/279;G06Q50/26
• 代理公司: 北京植德律師事務所 11780
• 代理人: 唐華東

本公開提供了用于識別問題類別的方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法的一具體實施方式包括：獲取待識別政務熱線文本；將待識別政務熱線文本切分成詞序列，基于詞序列生成待識別政務熱線文本對應的文本向量；將待識別政務熱線文本對應的文本向量輸入預設問題類別集合中的每個問題類別對應的問題類別識別模型，得到預設問題類別集合中的每個問題類別對應的問題類別識別模型的識別結果；基于各問題類別識別模型的識別結果，確定待識別政務熱線文本對應的問題類別集合。該實施方式可以實現自動地、全面地識別政務熱線文本所對應的問題類別。

技術領域

本公開涉及計算機技術領域，具體涉及用于識別問題類別的方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

為方便政府職能部門與人民群眾的溝通和交流，各地市政府職能部門開通了相關的政務熱線(12345市民服務熱線)。人們群眾可以通過該熱線進行政務咨詢、業務辦理、提出建議、意見或投訴、舉報等事項。

目前，是通過人工進行政務熱線文本的分析處理，但隨著政務熱線文本的數量日益增大、類別日益增多，傳統的人工分類已無法滿足當前需求。

發明內容

本公開提出了用于識別問題類別的方法、裝置、電子設備及存儲介質。

第一方面，本公開提供了一種用于識別問題類別的方法，該方法包括：獲取待識別政務熱線文本；將待識別政務熱線文本切分成詞序列，基于詞序列生成待識別政務熱線文本對應的文本向量；將待識別政務熱線文本對應的文本向量輸入預設問題類別集合中的每個問題類別對應的問題類別識別模型，得到預設問題類別集合中的每個問題類別對應的問題類別識別模型的識別結果，其中，各問題類別識別模型是基于深度學習模型訓練得到的；基于各問題類別識別模型的識別結果，確定待識別政務熱線文本對應的問題類別集合。

在一些可選的實施方式中，預設問題類別集合中各個問題類別對應的問題類別識別模型是通過如下訓練步驟預先訓練得到的：獲取樣本集，其中，樣本集中的樣本包括歷史政務熱線文本對應的文本向量和該歷史政務熱線文本所屬于的標注問題類別集合；對于預設問題類別集合中的每個預設問題類別，執行以下識別模型訓練操作：用樣本集的各樣本中標注問題類別集合包括該預設問題類別的樣本中的文本向量生成與該預設問題類別對應的正樣本集合，以及用樣本集的各樣本中標注問題類別集合不包括該預設問題類別的樣本中的文本向量生成與該預設問題類別對應的負樣本集合；基于該預設問題類別對應的正樣本集合和負樣本集合，訓練初始深度學習模型得到該預設問題類別對應的問題類別識別模型。

在一些可選的實施方式中，基于各問題類別識別模型的識別結果，確定待識別政務熱線文本對應的問題類別集合，包括：根據預設問題類別集合中的每個問題類別對應的問題類別識別模型的識別結果，確定待識別政務熱線文本是否屬于該問題類別；將預設問題類別集合中待識別政務熱線文本所屬于的問題類別確定為待識別政務熱線文本的對應的問題類別集合。

在一些可選的實施方式中，獲取待識別政務熱線文本，包括：獲取待識別政務熱線通話錄音；對待識別政務熱線通話錄音進行語音識別，得到待識別政務熱線文本。

在一些可選的實施方式中，該方法還包括：將基于待識別政務熱線文本生成的電子工單分派至待識別政務熱線文本對應的問題類別集合中每個問題類別對應的職能部門。

在一些可選的實施方式中，該方法還包括：從待識別政務熱線文本對應的問題類別集合中每個問題類別對應的咨詢數據庫中確定待識別政務熱線文本對應的咨詢回復信息，其中，預設問題類別集合中每個問題類別對應的咨詢數據庫用于表征該預設問題類別對應的政務熱線文本與對應的咨詢回復信息之間的對應關系。