[发明专利]任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质，获取待分配任务集合中各任务的标签信息，并基于标签信息生成各个任务的任务标签向量；获取各个众包用户的个体标签信息，并基于各个个体标签信息生成各个众包用户的个体标签向量；将每个任务标签向量与每个个体标签向量分别由不同的输入端输入至预设的派单孪生神经网络中，计算得到任务与每个众包用户的匹配度；确定出与任务对应的匹配度最高的众包用户作为目标众包用户；将所述任务分配至对应的所述目标众包用户。本申请通过派单孪生神经网络计算得到与任务最匹配的众包用户，从而实现精准分配任务，提高效率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

核赔调查系统是保险理赔的重要环节，对于是否理赔提供重要依据。传统的核赔调查系统中，业务人员需要根据自己丰富的经验制定调查任务；同时，业务人员凭借自己的记忆将调查任务分配给相应的众包人员，分配不精准，效率低下；无法分配至最匹配的众包人员，使得分配的众包人员不能很好的保证调查质量。最后在众包完成任务后，复审时同样需要专业素养很高的业务人员才能完成，且十分耗时，造成效率低下。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在克服目前分配任务时无法分配至最匹配的众包人员的缺陷。

为实现上述目的，本申请提供了一种任务分配方法，包括以下步骤：

获取待分配任务集合中各任务的标签信息，并基于所述标签信息生成各个所述任务的任务标签向量；

获取各个众包用户的个体标签信息，并基于各个所述个体标签信息生成各个所述众包用户的个体标签向量；

将每个所述任务标签向量与每个所述个体标签向量分别由不同的输入端输入至预设的派单孪生神经网络中，基于所述派单孪生神经网络计算得到所述任务与每个所述众包用户的匹配度；其中，所述预设的派单孪生神经网络包括两个输入端；

确定出与所述任务对应的匹配度最高的众包用户作为目标众包用户；

将所述任务分配至对应的所述目标众包用户进行调查。

进一步地，所述获取待分配任务集合中各任务的标签信息的步骤之前，还包括：

接收发单数据；所述发单数据包括图片数据以及文本数据，所述文本数据中包括委托事项；

基于OCR系统对所述图片数据进行识别得到识别结果，并基于随机森林模型从所述识别结果中识别得到第一任务集合；

基于预设的语义分类孪生神经网络对所述文本数据中的委托事项进行识别，得到第二任务集合；其中，所述语义分类孪生神经网络基于孪生神经网络训练得到；输入所述语义分类孪生神经网络的数据包括委托事项以及对应的标准任务；

将所述第一任务集合与所述第二任务集合进行合并，并进行去重处理，得到所述待分配任务集合。

进一步地，所述将所述任务分配至对应的所述目标众包用户进行调查的步骤之后，包括：

获取所述目标众包用户对所述任务的调查结果；

基于预设的打分孪生神经网络，对所述任务的调查结果进行打分，得到打分分值；

判断所述打分分值是否大于阈值；

若不大于，则确定需要对所述调查结果进行复核；若大于，则确定不需要对所述调查结果进行复核。

进一步地，所述基于预设的打分孪生神经网络，对所述任务的调查结果进行打分，得到打分分值的步骤，包括：

获取与所述任务对应的标准任务；