一种基于语义分析的任务智能分发方法技术

本申请公开了一种基于语义分析的任务智能分发方法，涉及自然语言处理技术，方法包括获取任务语段和指派人账户信息；将语段分割成若干个句子，并对每个句子进行以下处理：首先对句子进行分词和成分识别，得到语句中的指派对象信息、时间信息和任务内容；接着根据指派人账户信息和指派对象信息确定目标指派对象；然后根据时间信息和任务内容生成设定格式的任务单，并分发至所述目标指派对象；通过这一方式，可以利用自然语言处理技术对任务语段进行分解并自动提取内容，使得用户可以按照自己的习惯表达内容，而无需限定特定格式，方便了用户描述任务，并且本方案识别准确。并且本方案识别准确。并且本方案识别准确。

【技术实现步骤摘要】
一种基于语义分析的任务智能分发方法


[0001]本申请涉及自然语言处理技术，特别是一种基于语义分析的任务智能分发方法。

技术介绍

[0002]NLP，即自然语言处理技术在神经网络技术兴起后得到了发展。用户可以通过自然语言处理技术进行语义理解，例如对句子进行转换，根据句子的意思选择内容等。
[0003]虽然NLP技术在分词、实体抽取等获得较好的效果，但是在长文本语义学习任务中如果需要取得较好的效果，则需要大量的语料来训练多个模型才能达到精准的效果，但是在部分场景中，对精准度有较高的要求，直接利用模型来对任务进行学习无法满足需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种基于语义分析的任务智能分发方法，以增加任务分发的准确性。
[0005]本申请实施例提供了一种基于语义分析的任务智能分发方法，包括：获取任务语段和指派人账户信息；将语段分割成若干个句子，并对每个句子进行以下处理：对句子进行分词和成分识别，得到语句中的指派对象信息、时间信息和任务内容；根据指派人账户信息和指派对象信息确定目标指派对象；根据时间信息和任务内容生成设定格式的任务单，并分发至所述目标指派对象。
[0006]在一些实施例中，所述根据指派人账户信息和指派对象信息确定目标指派对象，具体是：根据指派人账户信息确定指派人的指派权限；根据所述指派权限获取可指派对象列表；根据所述指派对象信息从所述指派对象列表中确定目标指派对象。
[0007]在一些实施例中，还包括以下步骤:根据所述任务内容，确定任务类型；根据所述任务类型校验所述指派人的指派权限和所述目标指派对象的执行权限。
[0008]在一些实施例中，还包括以下步骤：当指派人的指派权限或者目标指派对象的执行权限不满足任务要求时，产生提示信息，并停止分发任务。
[0009]在一些实施例中，还包括以下步骤：当指派人的指派权限或者目标指派对象的执行权限不满足任务要求时，获取确认指令；根据所述确认指令和指派人账户信息确定权限审批对象账号，向审批对象账号发送审批信息；在审批对象账号通过审批后分发任务。
[0010]在一些实施例中，所述获取任务语段，具体是：通过麦克风获取语音输入，根据所述语音输入转换成任务语段；根据所述语音输入中的声音特征校验指派人身份。
[0011]在一些实施例中，当目标指派对象有多个时，生成多个任务分支。
[0012]在一些实施例中，还包括以下步骤：获取目标指派对象终端上传的任务收条。
[0013]在一些实施例中，所述对句子进行分词和成分识别，得到语句中的指派对象信息、时间信息和任务内容，包括：对句子进行分词，识别句子中各分词的词性成分；根据分词的词性成分和词向量确定指派对象信息和时间信息；将除去指派对象信息和时间信息的部分作为任务内容。
[0014]在一些实施例中，所述分词采用HanLP工具。
[0015]本申请实施例获取任务语段和指派人账户信息；将语段分割成若干个句子，并对每个句子进行以下处理：首先对句子进行分词和成分识别，得到语句中的指派对象信息、时间信息和任务内容；接着根据指派人账户信息和指派对象信息确定目标指派对象；然后根据时间信息和任务内容生成设定格式的任务单，并分发至所述目标指派对象；通过这一方式，可以利用自然语言处理技术对任务语段进行分解并自动提取派对象信息、时间信息和任务内容，使得用户可以按照自己的习惯表达内容，而无需限定特定格式，方便了用户描述任务，同时，本方案在提取相关信息后，基于现有的数据关系来确定目标指派对象，这样可以避免在语段中包含多个人名时，无法分辨正确的指派对象，这样方式降低对NLP模型学习程度的要求，可以降低训练的成本。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术实施例提供的一种基于语义分析的任务智能分发方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的一种软件界面示意图。
具体实施方式
[0018]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本申请实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本申请的技术方案，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]在本专利技术的描述中，若干的含义是一个以上，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
[0020]本专利技术的描述中，除非另有明确的限定，设置等词语应做广义理解，所属
技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本专利技术中的具体含义。
[0021]本专利技术的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本专利技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0022]参照图1，本申请实施例提供了一种基于语义分析的任务智能分发方法，包括：S1、获取任务语段和指派人账户信息。
[0023]可以通过文字输入或者语音输入的方式进行获取。指派人账户信息可以基于当前客户端登录的账号确定。客户端可以是手机APP或者PC软件端。
[0024]部分实施例中，步骤S1，可以包括以下步骤：S11、通过麦克风获取语音输入，根据所述语音输入转换成任务语段。
[0025]S12、根据所述语音输入中的声音特征校验指派人身份。
[0026]可以理解的是，通过麦克风输入可以使得用户无需打字，更加便捷，同时，可以利用用户的声纹特征来同时校验当前的任务语段是否由当前用户输入。但是可以理解的是，在本实施例中，语音识别是基于语义和发音的，但是在同音字较多的时候，容易将人名识别错。例如，李明和李名容易混淆，此时，根据所述语音输入转换成任务语段，还包括：基于指派人账户信息获取关联的姓名表，根据姓名表校正指派对象信息。
[0027]当识别到发音后，基于发音在姓名表中进行搜索，以确定准确姓名。
[0028]S2、将语段分割成若干个句子，并对每个句子进行以下处理：其中句子可以按照换行符号，标点等进行划分。
[0029]S21、对句子进行分词和成分识别，得到语句中的指派对象信息、时间信息和任务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于语义分析的任务智能分发方法，其特征在于，包括：获取任务语段和指派人账户信息；将语段分割成若干个句子，并对每个句子进行以下处理：对句子进行分词和成分识别，得到语句中的指派对象信息、时间信息和任务内容；根据指派人账户信息和指派对象信息确定目标指派对象；根据时间信息和任务内容生成设定格式的任务单，并分发至所述目标指派对象。2.根据权利要求1所述的一种基于语义分析的任务智能分发方法，其特征在于，所述根据指派人账户信息和指派对象信息确定目标指派对象，具体是：根据指派人账户信息确定指派人的指派权限；根据所述指派权限获取可指派对象列表；根据所述指派对象信息从所述指派对象列表中确定目标指派对象。3.根据权利要求1所述的一种基于语义分析的任务智能分发方法，其特征在于，还包括以下步骤:根据所述任务内容，确定任务类型；根据所述任务类型校验所述指派人的指派权限和所述目标指派对象的执行权限。4.根据权利要求3所述的一种基于语义分析的任务智能分发方法，其特征在于，还包括以下步骤：当指派人的指派权限或者目标指派对象的执行权限不满足任务要求时，产生提示信息，并停止分发任务。5.根据权利要求3所述的一种基于语义分析的任务智能分发方法，其特征在于，还包括以下步骤：...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭子非，潘仲毅，林立磐，陈朝晖，严伟雄，刘智国，李伟，
申请(专利权)人：广东省信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：