基于深度学习的谈判人员确定方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供了一种基于深度学习的谈判人员确定方法、装置、设备及介质，方法包括：获取待谈判对象的特征信息；将所述特征信息输入预设谈判模型中，以得到谈判人员信息；利用所述谈判人员信息与预设谈判人员库匹配以得到待谈判人员。通过上述方式，可以精准有效的获取适配于待谈判对象的待谈判人员，从而可以提高其谈判成功率和效率。可以提高其谈判成功率和效率。可以提高其谈判成功率和效率。

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的谈判人员确定方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及谈判人员确定
，具体而言，涉及一种基于深度学习的谈判人员确定方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]现有的谈判人员选择中，均是依靠过往的经验，或者基于谈判人员是否有空来进行选择，具有一定的盲目性和随机性，这样导致的谈判结果往往不够理想。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于深度学习的谈判人员确定方法、装置、设备及介质，能够更好的选取谈判人员，从而达到更好的谈判结果。
[0004]为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种基于深度学习的谈判人员确定方法，所述方法包括：
[0006]获取待谈判对象的特征信息；
[0007]将所述特征信息输入预设谈判模型中，以得到谈判人员信息；
[0008]利用所述谈判人员信息与预设谈判人员库匹配以得到待谈判人员。
[0009]通过上述技术方案，通过经验性、随机性来选取待谈判人员得到的谈判结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的谈判人员确定方法，其特征在于，获取待谈判对象的特征信息；将所述特征信息输入预设谈判模型中，以得到谈判人员信息；利用所述谈判人员信息与预设谈判人员库匹配以得到待谈判人员。2.根据权利要求1所述的谈判人员确定方法，其特征在于，所述特征信息至少包括待谈判对象的个人信息和所述谈判对象的配偶的个人信息的一种；其中，所述个人信息至少包括性别、年龄段、籍贯、常住地、教育程度、婚姻状况、子女状况、工作性质、工作职务、从事行业、住房情况、稳定年收入以及付薪日中的一种。3.根据权利要求1所述的谈判人员确定方法，其特征在于，所述将所述特征信息输入预设谈判模型中之前，包括：获取训练集，所述训练集包括预设数量的谈判事例组，所述谈判事例组包括谈判对象的特征信息和与所述谈判对象所谈判的谈判人员的谈判人员信息；获取与所述训练集中每一谈判事例组对应的谈判结果；将所述训练集作为入参自变量，将所述谈判结果作为因变量输入到初始谈判模型以对所述初始谈判模型进行训练，得到所述预设谈判模型。4.根据权利要求3所述的谈判人员确定方法，其特征在于，所述获取训练集包括：获取预设年份内多个初始谈判事例组；对每一所述初始谈判事例组进行标准化处理后得到标准谈判事例组；将所述多个标准谈判事例组中信息量缺少率大于缺失阈值的标准谈判事例组删除以得到所述预设数量的谈判事例组。5.根据权利要求1所述的谈判人员确定方法，其特征在于，所述利用所述谈判人员信息与预设谈判人员库匹配以得到待谈判人员，包括：获取所述预设谈判人员库中与所述谈判人员信息匹配度最高的谈判人员以作为所述待谈判人员。6.根据权利要求5所述的谈判人员确定方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明顺，陈鑫伟，王明君，
申请(专利权)人：四川万网鑫成信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：