[發明專利]工單類別識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202111189153.1
• 申請日: 2021-10-12
• 公開（公告）號: CN113850082A
• 公開（公告）日: 2021-12-28
• 發明（設計）人: 平高明
• 申請（專利權）人: 未鯤（上海）科技服務有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F40/216
• 代理公司: 深圳市明日今典知識產權代理事務所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝;羅秦

本申請涉及人工智能領域，提供了一種工單類別識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，獲取工單數據；根據工單數據進行分詞處理，并基于分詞處理后的結果提取工單數據對應的特征詞；根據各個類別所對應的特征詞表和特征詞構建工單數據對應各個類別的特征矩陣；根據各個特征矩陣和各個特征詞表對應的似然概率矩陣構造各個類別對應的命中矩陣；根據各個類別的命中矩陣計算工單數據屬于對應類別的概率；對概率進行排序，將工單數據發送至概率排序在前預設個數的類別所對應的部門。通過本申請提供的工單類別識別方法能夠快速地對工單數據進行識別，發送至對應的部門進行處理。

技術領域

本申請涉及人工智能的技術領域，特別涉及一種工單類別識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

對于金融公司和互聯網公司來說，隨著上線的產品越來越多，客戶在使用過程中遇到的問題會反饋給客服人員，客服人員會根據問題進行解答，客服人員在遇到解決不了的問題時會將問題生成工單數據，發送至后端的異常團隊，異常團隊需要人工來判斷工單數據該報送至哪個部門來進行處理，由于產品條線比較多，相應的工單數據量也較多，通過人工來判斷工單數據需要報送給哪個部門會比較耗費人力，同時效率較低。因此，為了提高效率，在工單上設置不同的字符編號，通過識別字符編號完成工單的分類，但這種方式雖然提高了分類效率，但是在確定對應的字符編號時的準確性較低。

發明內容

本申請的主要目的為提供一種工單類別識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，旨在解決工單數據分類的準確性較低的技術問題。

為實現上述目的，本申請提供了一種工單類別識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取工單數據；

對所述工單數據進行分詞處理，并基于分詞處理后的結果提取所述工單數據對應的特征詞；

根據各個類別所對應的特征詞表和所述特征詞構建所述工單數據對應各個類別的特征矩陣；其中，各個類別的所述特征詞表包括有對應類別的若干訓練特征詞，每個類別分別與一個所述特征詞表對應，各個所述特征詞表分別和一個似然概率矩陣對應；

根據各個所述特征矩陣和各個所述特征詞表對應的所述似然概率矩陣構造各個類別對應的命中矩陣；

根據各個類別的命中矩陣計算所述工單數據屬于對應類別的概率；

對所述概率進行降序排序，將所述工單數據發送至所述概率排序在前預設個數的類別所對應的部門。

進一步地，所述根據各個類別所對應的特征詞表和所述特征詞構建所述工單數據對應各個類別的特征矩陣的步驟，包括：

在各個類別中，檢測各個所述特征詞是否存在于對應的特征詞表中；

若所述特征詞全部存在于對應的特征詞表中，從所述特征詞表中獲取各個所述特征詞所對應的訓練特征詞的下標；其中，所述特征詞表中的訓練特征詞的下標與對應的似然概率矩陣的一列對應；

根據所述下標從對應的所述似然概率矩陣中獲取第一列矩陣；

將各個所述特征詞獲取的第一列矩陣形成對應類別的特征矩陣。

進一步地，所述檢測各個所述特征詞是否存在于對應的特征詞表中的步驟之后，包括：

若所有的所述特征詞中有特征詞未存在于對應的所述特征詞表中，為未存在于對應的所述特征詞表中的特征詞獲取一個預設概率，并為存在特征詞表中的特征詞從對應的似然概率矩陣獲取第二列矩陣；

根據所述預設概率和所述第二列矩陣構建特征矩陣。

進一步地，所述檢測各個所述特征詞是否存在于對應的特征詞表中的步驟之后，包括：