[發(fā)明專利]一種基于NLP和GIS的城市事件分撥方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210108230.4
• 申請日: 2022-01-28
• 公開（公告）號: CN114446287A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓鵬鵬;李桂玲;宗洋洋;王亞軍;郭靖;沈紫陽;陸建剛;仝令瑋
• 申請（專利權(quán)）人: 山東福生佳信科技股份有限公司
• 主分類號: G10L15/18
• 分類號: G10L15/18;G06F40/35;H04W4/029;G06Q50/26;G06Q10/06
• 代理公司: 濟(jì)南圣達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37221
• 代理人: 閆偉姣

本發(fā)明公開了一種基于NLP和GIS的城市事件分撥方法及系統(tǒng)，所述城市被預(yù)先劃分為多個網(wǎng)格區(qū)域；并且基于GIS空間分析，結(jié)合業(yè)務(wù)部門區(qū)域劃分?jǐn)?shù)據(jù)和監(jiān)督部門區(qū)域劃分?jǐn)?shù)據(jù)，確定各個網(wǎng)格區(qū)域相應(yīng)的業(yè)務(wù)部門和監(jiān)督部門；所述事件分撥方法包括以下步驟：獲取城市事件數(shù)據(jù)，所述事件數(shù)據(jù)包括事件綜合描述信息和位置信息；根據(jù)城市事件的綜合描述信息和位置信息，確定所述事件的業(yè)務(wù)類型和所屬網(wǎng)格區(qū)域；根據(jù)所述事件的業(yè)務(wù)類型和所屬網(wǎng)格區(qū)域，確定相應(yīng)業(yè)務(wù)部門和監(jiān)督部門。本發(fā)明通過對城市上報問題的綜合描述信息做NLP語義分析，能夠快速確定所述業(yè)務(wù)類型，從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)分撥。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于城市事件數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于NLP和GIS 的城市事件分撥方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本部分的陳述僅僅是提供了與本發(fā)明相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

隨著數(shù)字城市的建設(shè)，城市事件數(shù)據(jù)的類型日益增多，數(shù)據(jù)量也大幅增長，對確定事件所屬業(yè)務(wù)帶來了困難。一方面，事件數(shù)據(jù)的描述一般為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，機(jī)器解讀存在困難，另一方面，每一類業(yè)務(wù)部門都有進(jìn)一步細(xì)分部門，部門的數(shù)量繁多，因此事件的分撥準(zhǔn)確性有待提高。

為了實現(xiàn)事件的準(zhǔn)確自動分撥，有研究人員采用事件相似性比對方法，根據(jù)各個部門的歷史事件建立案例庫，將待分撥事件與歷史事件進(jìn)行相似度比對，從而確定分撥部門，這種方式雖然能夠?qū)崿F(xiàn)事件的自動分撥，但是，前期工作量大，需對歷史事件進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，并且，相似性比對運(yùn)算量大，使得分撥效率較低。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于NLP和GIS的城市事件分撥方法，通過對城市上報問題的綜合描述信息做NLP語義分析，能夠快速確定所述業(yè)務(wù)類型，從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)分撥。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的一個或多個實施例提供了如下技術(shù)方案：

一種基于NLP和GIS的城市事件分撥方法，所述城市被預(yù)先劃分為多個網(wǎng)格區(qū)域，并且，根據(jù)網(wǎng)格區(qū)域分布、業(yè)務(wù)部門區(qū)域劃分?jǐn)?shù)據(jù)和監(jiān)督部門區(qū)域劃分?jǐn)?shù)據(jù)，結(jié)合GIS空間分析方法，確定各個區(qū)域網(wǎng)格相應(yīng)的業(yè)務(wù)部門和監(jiān)督部門；所述事件分撥方法包括以下步驟：

獲取城市事件數(shù)據(jù)，所述事件數(shù)據(jù)包括事件綜合描述信息和位置信息；

根據(jù)城市事件的綜合描述信息和位置信息，確定所述事件的業(yè)務(wù)類型和所屬網(wǎng)格區(qū)域；

根據(jù)所述事件的業(yè)務(wù)類型和所屬網(wǎng)格區(qū)域，確定相應(yīng)業(yè)務(wù)部門和監(jiān)督部門。

進(jìn)一步地，確定所述事件的業(yè)務(wù)類型包括：

對所述城市事件的綜合描述信息進(jìn)行分詞，并對其中的事件描述分詞進(jìn)行識別；

將事件描述分詞與預(yù)設(shè)事件清單中各類事件的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，確定該事件所屬業(yè)務(wù)類型；所述預(yù)設(shè)事件清單中包括各類事件相應(yīng)的多級分類和多個關(guān)鍵詞。

進(jìn)一步地，確定所述事件的業(yè)務(wù)類型包括：

將事件描述分詞與預(yù)設(shè)事件清單中各類事件相應(yīng)的多個關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配成功的關(guān)鍵詞個數(shù)進(jìn)行計分；

分?jǐn)?shù)超過設(shè)定閾值的事件即為匹配結(jié)果，獲取相應(yīng)業(yè)務(wù)類型。

進(jìn)一步地，根據(jù)城市事件的綜合描述信息和位置信息，還確定事件所屬層級。

進(jìn)一步地，確定事件所屬層級包括：

對所述城市事件的綜合描述信息進(jìn)行分詞，并對其中的位置描述分詞進(jìn)行識別；

根據(jù)所述位置描述分詞確定，結(jié)合位置信息，確定所屬行政層級。

一個或多個實施例提供了一種基于NLP和GIS的城市事件分撥系統(tǒng)，包括移動終端和服務(wù)器；