[發明專利]一種基于政務工單的突發事件檢測方法

有效

• 申請號: 202210063986.1
• 申請日: 2022-01-20
• 公開（公告）號: CN114372458B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 鄭文博;湯灝;包利安
• 申請（專利權）人: 北京零點遠景網絡科技有限公司;北京零點有數數據科技股份有限公司
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06F18/21;G06F40/216;G06F40/289;G06Q50/26;G06N5/04;G06N3/09
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 李傳亮

本申請提供了一種基于政務工單的突發事件檢測方法，涉及人工智能算法技術領域。該方法包括：獲取訓練樣本，訓練樣本包括正樣本和負樣本，其中，正樣本為帶有突發事件的文本數據，負樣本為帶有非突發事件的文本數據；以正樣本和負樣本為輸入，以所有突發事件的概率值為輸出，對突發事件模型進行訓練，獲得訓練好的突發事件模型。以此方式，可以提高對政務工單中突發事件識別的準確率。

技術領域

本申請涉及人工智能算法技術領域，尤其是涉及一種基于政務工單的突?發事件檢測方法。

背景技術

隨著政府不同數據服務的數據匯聚，發生的事件種類越來越多，而事件?和事件的定義范圍存在近義、互斥等現象。因此，需要一種技術來準確提取?政務工單中的突發事件，幫助業務人員立刻協調相應單位對突發事件進行處?置。

目前，現有的提取方法，更多的是人為定義特定關鍵詞并進行簡單的文?本匹配，但使用此種方法，規則和關鍵詞都需要人工定義，缺乏泛化能力，?遷移能力弱，且無法基于文本的語義環境做分析，從而不能準確高效地是識?別出政務工單中的突發事件。

發明內容

為了提高對政務工單中突發事件識別的準確率，本申請提供了一種基于?政務工單的突發事件檢測方法。

在本申請的第一方面，提供了一種突發事件模型的訓練方法，包括：

獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括正樣本和負樣本，其中，所述正樣本?為帶有突發事件的文本數據，所述負樣本為帶有非突發事件的文本數據；

以所述正樣本和負樣本為輸入，以所有突發事件的概率值為輸出，對突?發事件模型進行訓練，獲得訓練好的所述突發事件模型。

可選的，該方法還包括：將訓練好的所述突發事件模型通過損失函數進?行優化，獲得優化后的所述突發事件模型。

可選的，該方法還包括：獲取驗證集，利用驗證集對優化后的所述突發?事件模型進行驗證。

在本申請的第二方面，提供了一種突發事件模型的訓練裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括正樣本和負樣本，其?中，所述正樣本為帶有突發事件的文本數據，所述負樣本為帶有非突發事件?的文本數據；

訓練模塊，用于以所述正樣本和負樣本為輸入，以所有突發事件的概率?值為輸出，對突發事件模型進行訓練，獲得訓練好的所述突發事件模型。

可選的，該裝置還包括：優化模塊，用于將訓練好的所述突發事件模型?通過損失函數進行優化，獲得優化后的所述突發事件模型。

可選的，該裝置還包括：驗證模塊，用于獲取驗證集，利用驗證集對優?化后的所述突發事件模型進行驗證。

在本申請的第三方面，提供了一種基于政務工單的突發事件檢測方法，?包括：

獲取政務工單；

將所述政務工單輸入至訓練好的突發事件模型，獲得所述政務工單中的?突發事件。

可選的，所述獲得所述政務工單中的突發事件包括：

利用所述突發事件模型計算出所有突發事件的概率值，取所述概率值最?大的突發事件作為最終要獲得的突發事件。

在本申請的第四方面，提供了一種電子設備，包括存儲器和處理器，所?述存儲器上存儲有計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如第一方面?中任一項所述的方法或第三方面中任一項所述的方法。

在本申請的第五方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計?算機程序，所述程序被處理器執行時實現如第一方面中任一項所述的方法或?第三方面中任一項所述的方法。