[发明专利]工单处理方法、装置,以及,电子设备在审

专利信息
申请号: 202210779881.6 申请日: 2022-07-04
公开(公告)号: CN115204822A 公开(公告)日: 2022-10-18
发明(设计)人: 周乔松;管元恺;白静雯;孙鸿雁;佟铮;艾清;周翔;黄长青;黄立 申请(专利权)人: 中国电信股份有限公司
主分类号: G06Q10/10 分类号: G06Q10/10;G06Q50/30;G06F40/216;G06F40/289;G06K9/62;G06N20/20
代理公司: 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 代理人: 任亚娟
地址: 100033 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 处理 方法 装置 以及 电子设备
【说明书】:

本申请公开了一种工单处理方法,属于通信技术领域,能够提升确定工单目标责任岗的效率。方法包括:获取工单的各处理岗的岗位描述信息和反馈内容文本;根据每个处理岗的反馈内容文本中的词语和岗位描述信息中的词语,分别获取相应处理岗对应的词语列表;对每个词语列表中各词语进行词向量化,根据进行词向量化的结果,得到相应处理岗对应的文本向量;分别以每个处理岗对应的文本向量作为预设的工单定责模型的输入,获取模型输出的相应文本向量匹配目标责任岗的概率,作为相应处理岗匹配目标责任岗的概率;根据各处理岗匹配目标责任岗的概率,确定工单的目标责任岗。本方法实现了自动根据工单数据确定工单的目标责任岗,提升了工单处理效率。

技术领域

本申请涉及通信技术领域,特别是涉及工单处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

目前在通信行业,故障处理采用电子工单(下称“工单”)方式进行流转,并由人工进行处理。工单处理过程中往往需要多个岗位协作,或者,由于工单派单不准确原因导致工单在多个岗位之间流转,在工单完成时,除故障的实际处理岗外,工单中包含其他岗位及其反馈内容,给工单归档带来了很大困难。由于工单流程转过程中涉及的岗位数量的不确定性、岗位职责的不确定性、各岗位反馈内容的不确定性,在工单归档过程中,使得无法通过人工智能的方式确定工单的主要责任岗,从而对工单进行归档。

现有技术中,工单定责和归档处理仍然无法完全采用信息处理设备自动进行,工单归档存在处理效率低、处理结果规范性差的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种工单处理方法及装置,目的在于实现自动识别工单主要责任岗,从而实现工单自动归档,提升工单处理效率。

第一方面,本申请实施例提供了一种工单处理方法,包括:

获取工单的各处理岗的岗位描述信息和反馈内容文本;

根据每个所述处理岗的所述反馈内容文本中的词语和所述岗位描述信息中的词语,分别获取相应所述处理岗对应的词语列表;

对每个所述词语列表中各词语进行词向量化,并根据对所述各词语进行所述词向量化的结果,得到相应所述处理岗对应的文本向量;

分别以每个所述处理岗对应的所述文本向量作为预设的工单定责模型的输入,获取所述工单定责模型输出的相应文本向量匹配目标责任岗的概率,作为相应所述处理岗匹配目标责任岗的概率;

根据各所述处理岗匹配目标责任岗的所述概率,确定所述工单的目标责任岗。

第二方面,本申请实施例提供了一种工单处理装置,包括:

处理岗文本获取模块,用于获取工单的各处理岗的岗位描述信息和反馈内容文本;

词语列表获取模块,用于根据每个所述处理岗的所述反馈内容文本中的词语和所述岗位描述信息中的词语,分别获取相应所述处理岗对应的词语列表;

向量化模块,用于对每个所述词语列表中各词语进行词向量化,并根据对所述各词语进行所述词向量化的结果,得到相应所述处理岗对应的文本向量;

目标责任岗预测模块,用于分别以每个所述处理岗对应的所述文本向量作为预设的工单定责模型的输入,获取所述工单定责模型输出的相应文本向量匹配目标责任岗的概率,作为相应所述处理岗匹配目标责任岗的概率;

目标责任岗确定模块,用于根据各所述处理岗匹配目标责任岗的所述概率,确定所述工单的目标责任岗。

第三方面,本申请实施例还公开了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例所述的工单处理方法。

第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时本申请实施例公开的工单处理方法的步骤。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国电信股份有限公司,未经中国电信股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210779881.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top