[發明專利]訓練任務分類模型的方法、任務分類方法和裝置

在審

• 申請號: 202011316966.8
• 申請日: 2020-11-20
• 公開（公告）號: CN112381167A
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 周旭輝
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q50/26
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 王江選

1.一種訓練任務分類模型的方法，包括：

獲取多個第一歷史投訴任務，所述多個第一歷史投訴任務中的每個第一歷史投訴任務具有標簽，所述第一歷史投訴任務的標簽指示處理所述第一歷史投訴任務的機構；

從每個第一歷史投訴任務中提取特征數據，所述特征數據表征了所述第一歷史投訴任務中的投訴問題和問題發生地點；以及

利用每個第一歷史投訴任務的特征數據和標簽，對待訓練任務分類模型進行訓練以得到經訓練任務分類模型。

2.根據權利要求1所述的方法，還包括：

獲取多個第二歷史投訴任務，所述多個第二歷史投訴任務中的每個第二歷史投訴任務具有標簽，所述第二歷史投訴任務的標簽指示處理所述第二歷史投訴任務的機構；

利用所述多個第二歷史投訴任務，對所述經訓練任務分類模型進行測試，得到測試分類結果；

在所述測試分類結果指示測試錯誤率大于預設錯誤率的情況下，基于所述測試分類結果更新所述多個第一歷史投訴任務；以及

基于更新后的多個第一歷史投訴任務優化所述經訓練任務分類模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述測試錯誤率包括目標歷史投訴任務的數量與所述多個第二歷史投訴任務的數量之間的比值，所述預設錯誤率包括預設比值，其中，所述目標歷史投訴任務為所述多個第二歷史投訴任務中測試分類結果與標簽不一致的第二歷史投訴任務。

4.根據權利要求2所述的方法，其中：

所述多個第一歷史投訴任務被劃分為與多個機構一一對應的多個第一分組，每個第一分組中的第一歷史投訴任務具有相同標簽；

所述多個第二歷史投訴任務被劃分為與多個機構一一對應的多個第二分組，每個第二分組中的第二歷史投訴任務具有相同標簽。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述基于所述測試分類結果更新所述多個第一歷史投訴任務包括：

基于所述測試分類結果，從所述多個第二分組中確定出目標第二分組，其中，與所述目標第二分組對應的測試錯誤率大于與其他第二分組對應的測試錯誤率，所述其他第二分組為所述多個第二分組中除所述目標第二分組之外的第二分組；

基于所述目標第二分組，從多個第一分組中確定出目標第一分組，所述目標第一分組中的第一歷史投訴任務的標簽和所述目標第二分組中的第二歷史投訴任務的標簽一致；以及

增加所述目標第一分組中第一歷史投訴任務的數量。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述經訓練任務分類模型包括LightGBM模型。

7.一種任務分類方法，包括：

獲取當前投訴任務；

利用根據權利要求1至6中任意一項所述的經訓練任務分類模型對所述當前投訴任務進行分類處理，得到針對所述當前投訴任務的分類結果；以及

基于所述分類結果，從多個機構中確定所述當前投訴任務所屬的機構。

8.根據權利要求7所述的方法，其中：

所述方法還包括：提取所述當前投訴任務的特征數據，所述特征數據表征了所述當前投訴任務中的投訴問題和問題發生地點；

所述利用經訓練任務分類模型對所述當前投訴任務進行分類處理，得到針對所述當前投訴任務的分類結果包括：利用經訓練任務分類模型對所述當前投訴任務的特征數據進行分類處理，得到針對所述當前投訴任務的分類結果。

9.一種用于訓練任務分類模型的裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取多個第一歷史投訴任務，所述多個第一歷史投訴任務中的每個第一歷史投訴任務具有標簽，所述第一歷史投訴任務的標簽指示處理所述第一歷史投訴任務的機構；

數據提取模塊，用于從每個第一歷史投訴任務中提取特征數據，所述特征數據表征了所述第一歷史投訴任務中的投訴問題和問題發生地點；以及

訓練模塊，用于利用每個第一歷史投訴任務的特征數據和標簽，對待訓練任務分類模型進行訓練以得到經訓練任務分類模型。