工单类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能领域，提供了一种工单类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质，获取工单数据；根据工单数据进行分词处理，并基于分词处理后的结果提取工单数据对应的特征词；根据各个类别所对应的特征词表和特征词构建工单数据对应各个类别的特征矩阵；根据各个特征矩阵和各个特征词表对应的似然概率矩阵构造各个类别对应的命中矩阵；根据各个类别的命中矩阵计算工单数据属于对应类别的概率；对概率进行排序，将工单数据发送至概率排序在前预设个数的类别所对应的部门。通过本申请提供的工单类别识别方法能够快速地对工单数据进行识别，发送至对应的部门进行处理。发送至对应的部门进行处理。发送至对应的部门进行处理。

【技术实现步骤摘要】
工单类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能的
，特别涉及一种工单类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]对于金融公司和互联网公司来说，随着上线的产品越来越多，客户在使用过程中遇到的问题会反馈给客服人员，客服人员会根据问题进行解答，客服人员在遇到解决不了的问题时会将问题生成工单数据，发送至后端的异常团队，异常团队需要人工来判断工单数据该报送至哪个部门来进行处理，由于产品条线比较多，相应的工单数据量也较多，通过人工来判断工单数据需要报送给哪个部门会比较耗费人力，同时效率较低。因此，为了提高效率，在工单上设置不同的字符编号，通过识别字符编号完成工单的分类，但这种方式虽然提高了分类效率，但是在确定对应的字符编号时的准确性较低。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的为提供一种工单类别识别方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决工单数据分类的准确性较低的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本申请提供了一种工单类别识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工单类别识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取工单数据；对所述工单数据进行分词处理，并基于分词处理后的结果提取所述工单数据对应的特征词；根据各个类别所对应的特征词表和所述特征词构建所述工单数据对应各个类别的特征矩阵；其中，各个类别的所述特征词表包括有对应类别的若干训练特征词，每个类别分别与一个所述特征词表对应，各个所述特征词表分别和一个似然概率矩阵对应；根据各个所述特征矩阵和各个所述特征词表对应的所述似然概率矩阵构造各个类别对应的命中矩阵；根据各个类别的命中矩阵计算所述工单数据属于对应类别的概率；对所述概率进行降序排序，将所述工单数据发送至所述概率排序在前预设个数的类别所对应的部门。2.根据权利要求1所述的工单类别识别方法，其特征在于，所述根据各个类别所对应的特征词表和所述特征词构建所述工单数据对应各个类别的特征矩阵的步骤，包括：在各个类别中，检测各个所述特征词是否存在于对应的特征词表中；若所述特征词全部存在于对应的特征词表中，从所述特征词表中获取各个所述特征词所对应的训练特征词的下标；其中，所述特征词表中的训练特征词的下标与对应的似然概率矩阵的一列对应；根据所述下标从对应的所述似然概率矩阵中获取第一列矩阵；将各个所述特征词获取的第一列矩阵形成对应类别的特征矩阵。3.根据权利要求2所述的工单类别识别方法，其特征在于，所述检测各个所述特征词是否存在于对应的特征词表中的步骤之后，包括：若所有的所述特征词中有特征词未存在于对应的所述特征词表中，为未存在于对应的所述特征词表中的特征词获取一个预设概率，并为存在特征词表中的特征词从对应的似然概率矩阵获取第二列矩阵；根据所述预设概率和所述第二列矩阵构建特征矩阵。4.根据权利要求2所述的工单类别识别方法，其特征在于，所述检测各个所述特征词是否存在于对应的特征词表中的步骤之后，包括：若所述工单数据的所有特征词均不存在于对应的所述特征词表中，从先验概率矩阵中根据先验概率获取与所述特征词个数相同的先验概率；其中，所述先验概率矩阵根据对应的所述特征词表计算得到；为每个不存在于特征词表中的所述特征词赋予一个获取到的先验概率；根据所述先验概率构建特征矩阵。5.根据权利要求2所述的工单类别识别方法，其特征在于，所述检测各个所述特征词是否存在于对应的特...

【专利技术属性】
技术研发人员：平高明，
申请(专利权)人：未鲲上海科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：