[發明專利]一種政務派單方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211707614.4
• 申請日: 2022-12-27
• 公開（公告）號: CN116187676A
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 童海;孫禮紅
• 申請（專利權）人: 中國電信股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/0631
• 分類號: G06Q10/0631;G06F16/35;G06N3/08;G06N3/0464
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 任亞娟

1.一種政務派單方法，其特征在于，包括：

獲取歷史政務工單，其中，所述歷史政務工單具有對應的關鍵詞和部門標簽；

構建組織層級結構樹，其中，所述組織層級結構樹包括第一部門節點，所述第一部門節點為所述組織層級結構樹中的最底層節點；

根據所述部門標簽確定所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重；

根據所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重計算所述關鍵詞的表征向量；

基于所述關鍵詞的表征向量對待訓練的工單分類模型進行訓練，得到訓練完成的工單分類模型；

將新的政務工單輸入所述訓練完成的工單分類模型，識別得到所述新的政務工單對應的目標第一部門節點，并進行政務派單。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一部門與所述關鍵詞之間的權重與所述第一部門節點對應的相同所述關鍵詞的數量成正比，或隨所述第一部門節點對應的相同所述關鍵詞的數量增加而增加。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述部門標簽確定所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重之后，還包括：

對所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重進行歸一化處理。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重計算所述關鍵詞的表征向量，包括：

根據公開的預訓練詞向量庫獲取所述關鍵詞的初始表征向量；

根據所述關鍵詞的初始表征向量、和所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重計算所述第一部門節點的初始表征向量；

根據所述關鍵詞的初始表征向量和所述第一部門節點的初始表征向量計算所述關鍵詞的表征向量。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述待訓練的工單分類模型為TextCNN模型。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將新的政務工單輸入所述訓練完成的工單分類模型，識別得到所述新的政務工單對應的目標第一部門節點，包括：

將新的政務工單輸入所述訓練完成的工單分類模型，得到所述新的政務工單屬于各所述第一部門節點的概率分布；

當最高概率大于預設閾值時，將所述最高概率對應的所述第一部門節點作為所述新的政務工單的目標第一部門節點。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述組織層級結構樹包括第二部門節點，所述第二部門節點是所述第一部門節點的父節點，在所述將新的政務工單輸入所述訓練完成的工單分類模型，得到所述新的政務工單屬于各所述第一部門節點的概率分布之后，還包括：

當最高概率小于或等于預設閾值時，根據所述概率分布從高到低確定出預設數量的所述第一部門節點；

當所述預設數量的所述第一部門節點具有同一個所述第二部門節點時，將所述同一個所述第二部門節點作為所述新的政務工單的目標第二部門節點，并進行政務派單。

8.一種政務派單裝置，其特征在于，包括：

歷史政務獲取模塊，用于獲取歷史政務工單，其中，所述歷史政務工單具有對應的關鍵詞和部門標簽；

結構樹構建模塊，用于構建組織層級結構樹，其中，所述組織層級結構樹包括第一部門節點，所述第一部門節點為所述組織層級結構樹中的最底層節點；

權重確定模塊，用于根據所述部門標簽確定所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重；

表征向量計算模塊，用于根據所述第一部門節點與所述關鍵詞之間的權重計算所述關鍵詞的表征向量；

模型訓練模塊，用于基于所述關鍵詞的表征向量對待訓練的工單分類模型進行訓練，得到訓練完成的工單分類模型；

政務派單模塊，用于將新的政務工單輸入所述訓練完成的工單分類模型，識別得到所述新的政務工單對應的目標第一部門節點，并進行政務派單。