物流仲裁单处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种物流仲裁单处理方法、装置、设备及存储介质。通过获取物流仲裁单，并从物流仲裁单中读取工单标识和工单类型；根据工单类型，确定对应的信息项目和信息提取方式，并按照信息提取方式从物流仲裁单中提取信息项目对应的信息内容；根据工单类型确定对应的仲裁规则；判断信息内容是否满足形式规则；若满足形式规则，则判断信息内容是否满足实质规则；若满足实质规则，则根据信息内容确定通知对象，根据项目实质要求确定对应的规则标识和处考结果，并基于工单标识、通知对象、规则标识和处考结果生成物流仲裁单对应的处理结果；从而解决了现有技术中存在的无法对物流仲裁单进行自动化处理的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
物流仲裁单处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种物流仲裁单处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]快件包括快递和包裹，在运输途中可能发生遗失、破损和污染等问题，物流仲裁单是用户通过快递企业提供的渠道发起针对这些问题的仲裁时生成的工单。对物流仲裁单的处理过程包括：根据物流仲裁单上的相关信息，基于企业的仲裁规则进行审核和仲裁处理。
[0003]现有的物流仲裁单处理方案中，通常采用人工处理的方式对物流仲裁单进行处理。
[0004]综上，现有技术中存在无法对物流仲裁单进行自动化处理的问题。

技术实现思路

[0005]本申请的主要目的是提供一种物流仲裁单处理方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中存在的无法对物流仲裁单进行自动化处理的问题。
[0006]本专利技术第一方面提供了一种物流仲裁单处理方法，所述物流仲裁单处理方法包括：获取物流仲裁单，并从所述物流仲裁单中读取工单标识和工单类型；根据所述工单类型，确定对应的信息项目和信息提取方式，并按照所述信息提取方式从所述物流仲裁单中提取所述信息项目对应的信息内容；根据所述工单类型确定对应的仲裁规则，其中，所述仲裁规则包括形式规则和实质规则；判断所述信息内容是否满足所述形式规则；若不满足所述形式规则，则基于所述形式规则对所述信息内容进行形式审核，生成形式处理结果；若满足所述形式规则，则判断所述信息内容是否满足所述实质规则，其中，所述实质规则包括所述信息项目对应的项目实质要求；若不满足所述实质规则，则基于所述实质规则对所述信息内容进行实质审核，生成实质处理结果；若满足所述实质规则，则根据所述信息内容确定通知对象，根据所述项目实质要求确定对应的规则标识和处考结果，并基于所述工单标识、所述通知对象、所述规则标识和所述处考结果生成所述物流仲裁单对应的处理结果。
[0007]在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述信息项目至少包括字段名和平台信息请求，所述信息内容至少包括字段和平台信息；所述按照所述信息提取方式从所述物流仲裁单中提取所述信息项目对应的信息内容，包括：从所述物流仲裁单中识别所述字段名；提取所述字段名对应的字段；根据所述信息提取方式确定请求标识，并根据所述请求标识从所述物流仲裁单中提取所述请求标识对应的平台信息请求；在预设的物流信息平台读取所述平台信息请求对应的平台信息。
[0008]在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述信息项目还包括证据项目，所述信息内容还包括证据图片和证据信息，其中，所述证据信息包括快递破损信息和快递污染信息；所述按照所述信息提取方式从所述物流仲裁单中提取所述信息项目对应的信息内容，还包括：根据所述信息提取方式确定所述证据项目对应的证据标识，并根据所述证据标识
从所述物流仲裁单中提取所述证据图片；通过预先训练好的图片检测模型对所述证据图片进行检测，得到所述快递破损信息和所述快递污染信息。
[0009]在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述图片检测模型包括破损检测模型和污染检测模型；在所述通过预先训练好的图片检测模型对证据图片进行检测，得到所述快递破损信息和所述快递污染信息之前，还包括：获取快递破损数据和对应的破损标注数据，并基于快递破损数据和对应的破损标注数据构造快递破损数据集；将所述快递破损数据集中的数据输入至预设的第一神经网络模型进行训练，得到第一训练结果；根据所述第一训练结果，通过交叉熵函数计算第一损失值；根据所述第一损失值对所述第一神经网络模型中的参数进行修改，并记录所述第一神经网络模型的参数特征；将所述快递破损数据集中的数据循环输入至所述第一神经网络模型进行训练，直到对应的所述第一损失值和对应的所述参数特征符合预设标准，得到所述破损检测模型；获取快递污染数据和对应的污染标注数据，并基于快递污染数据和对应的污染标注数据构造快递污染数据集；将所述快递污染数据集中的数据输入至预设的第二神经网络模型进行训练，得到第二训练结果；根据所述第二训练结果，通过交叉熵函数计算第二损失值；根据所述第二损失值对所述第二神经网络模型中的参数进行修改，并记录所述第二神经网络模型的参数特征；将所述快递污染数据集中的数据循环输入至所述第二神经网络模型进行训练，直到对应的所述第二损失值和对应的所述参数特征符合预设标准，得到所述污染检测模型。
[0010]在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述判断所述信息内容是否满足所述形式规则，包括：对所述形式规则进行解析，得到各所述信息项目对应的项目形式要求，其中，所述项目形式要求包括字段形式要求和请求形式要求；判断所述字段是否满足所述字段形式要求；判断所述平台信息请求是否满足所述请求形式要求；若均满足，则输出判断结果为满足；若并非均满足，则输出判断结果为不满足。
[0011]在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述项目实质要求包括平台信息要求和证据信息要求；所述判断所述信息内容是否满足所述实质规则，包括：以所述字段为索引，在预设的仲裁类型集中查找对应的仲裁类型；根据所述仲裁类型确定所述平台信息要求和所述证据信息要求；从所述平台信息中提取物流时间和物流状态，并判断所述物流时间和物流状态是否满足所述平台信息要求；从所述信息内容中提取对应的证据信息，并判断所述证据信息是否满足所述证据信息要求；若均满足，则输出判断结果为是；若并非均满足，则输出判断结果为否。
[0012]在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述实质规则包括规则标识和处考结果，所述处理方案包括处考通知书，其中，所述处考通知书包括通知对象和处考部分；所述根据所述信息内容确定通知对象，根据所述项目实质要求确定对应的规则标识和所述处考结果，并基于所述工单标识、所述通知对象、所述规则标识和所述处考结果生成所述物流仲裁单对应的处理结果，包括：从所述平台信息提取所述通知对象；根据所述项目实质要求确定对应的所述规则标识和所述处考结果，并基于所述规则标识和所述处考结果生成所述处考部分；将所述工单标识、所述通知对象和所述处考部分封装成所述处考通知书，并传输至所述物流信息平台；通过所述物流信息平台将所述处考通知书发送至所述通知对象。
[0013]本专利技术第二方面提供了一种物流仲裁单处理装置，所述物流仲裁单处理装置包括：获取模块，用于获取物流仲裁单，并从所述物流仲裁单中读取工单标识和工单类型；提
取模块，用于根据所述工单类型，确定对应的信息项目和信息提取方式，并按照所述信息提取方式从所述物流仲裁单中提取所述信息项目对应的信息内容；确定模块，用于根据所述工单类型确定对应的仲裁规则，其中，所述仲裁规则包括形式规则和实质规则；第一判断模块，用于判断所述信息内容是否满足所述形式规则；第一生成模块，用于在不满足所述形式规则时，基于所述形式规则对所述信息内容进行形式审核，生成形式处理结果；第二判断模块，用于在满足所述形式规则时，判断所述信息内容是否满足所述实质规则，其中，所述实质规则包括所述信息项目对应的项目实质要求；第二生成模块，用于在不满足所述实质规则时，基于所述实质规则对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物流仲裁单处理方法，其特征在于，所述物流仲裁单处理方法包括：获取物流仲裁单，并从所述物流仲裁单中读取工单标识和工单类型；根据所述工单类型，确定对应的信息项目和信息提取方式，并按照所述信息提取方式从所述物流仲裁单中提取所述信息项目对应的信息内容；根据所述工单类型确定对应的仲裁规则，其中，所述仲裁规则包括形式规则和实质规则；判断所述信息内容是否满足所述形式规则；若不满足所述形式规则，则基于所述形式规则对所述信息内容进行形式审核，生成形式处理结果；若满足所述形式规则，则判断所述信息内容是否满足所述实质规则，其中，所述实质规则包括所述信息项目对应的项目实质要求；若不满足所述实质规则，则基于所述实质规则对所述信息内容进行实质审核，生成实质处理结果；若满足所述实质规则，则根据所述信息内容确定通知对象，根据所述项目实质要求确定对应的规则标识和处考结果，并基于所述工单标识、所述通知对象、所述规则标识和所述处考结果生成所述物流仲裁单对应的处理结果。2.根据权利要求1所述的物流仲裁单处理方法，其特征在于，所述信息项目至少包括字段名和平台信息请求，所述信息内容至少包括字段和平台信息；所述按照所述信息提取方式从所述物流仲裁单中提取所述信息项目对应的信息内容，包括：从所述物流仲裁单中识别所述字段名；提取所述字段名对应的字段；根据所述信息提取方式确定请求标识，并根据所述请求标识从所述物流仲裁单中提取所述请求标识对应的平台信息请求；在预设的物流信息平台读取所述平台信息请求对应的平台信息。3.根据权利要求2所述的物流仲裁单处理方法，其特征在于，所述信息项目还包括证据项目，所述信息内容还包括证据图片和证据信息，其中，所述证据信息包括快递破损信息和快递污染信息；所述按照所述信息提取方式从所述物流仲裁单中提取所述信息项目对应的信息内容，还包括：根据所述信息提取方式确定所述证据项目对应的证据标识，并根据所述证据标识从所述物流仲裁单中提取所述证据图片；通过预先训练好的图片检测模型对所述证据图片进行检测，得到所述快递破损信息和所述快递污染信息。4.根据权利要求3所述的物流仲裁单处理方法，其特征在于，所述图片检测模型包括破损检测模型和污染检测模型；在所述通过预先训练好的图片检测模型对证据图片进行检测，得到所述快递破损信息和所述快递污染信息之前，还包括：获取快递破损数据和对应的破损标注数据，并基于快递破损数据和对应的破损标注数
据构造快递破损数据集；将所述快递破损数据集中的数据输入至预设的第一神经网络模型进行训练，得到第一训练结果；根据所述第一训练结果，通过交叉熵函数计算第一损失值；根据所述第一损失值对所述第一神经网络模型中的参数进行修改，并记录所述第一神经网络模型的参数特征；将所述快递破损数据集中的数据循环输入至所述第一神经网络模型进行训练，直到对应的所述第一损失值和对应的所述参数特征符合预设标准，得到所述破损检测模型；获取快递污染数据和对应的污染标注数据，并基于快递污染数据和对应的污染标注数据构造快递污染数据集；将所述快递污染数据集中的数据输入至预设的第二神经网络模型进行训练，得到第二训练结果；根据所述第二训练结果，通过交叉熵函数计算第二损失值；根据所述第二损失值对所述第二神经网络模型中的参数进行修改，并记录所述第二神经网络模型的参数特征；将所述快递污染数据集中的数据循环输入至所述第二神经网络模型进行训练，直到对应的所述第二损失值和对应的所述参数特征符合预设标准，得到所述污染检测模型。5.根据权利要求2所述的物流仲裁单处理方法，其特征在于，所述判断所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈也，杨周龙，李辉，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：