【技术实现步骤摘要】
工单处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质
[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及工单处理方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
[0002]工单处理是指将待派发工单及时转发至相应部门或人员的一种技术手段。目前，在进行工单处理时，通常采用的方式为：创建多个机器学习模型，来确定待派发工单对应的多个工单标签，以根据工单标签将待派发工单转发至对应的部门或人员。
[0003]然而，专利技术人发现，当采用上述方式时，经常会存在如下技术问题：第一，由于工单标签之间往往存在关联关系，采用多个独立的机器学习模型，难以提取到工单标签之间的关联关系，从而影响工单标签分类的准确性；第二，创建多个机器学习模型，模型的数量、以及模型对应的参数量大，当模型进行工单标签分类不准确时，易导致工单的错误传导，从而影响工单的派发准确率；第三，不同工单的急迫性不同，采用按时序进行工单依次处理的方式，工单处理的有效性较低。
[0004]该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工单处理方法，包括：响应于接收到工单派发任务，生成所述工单派发任务对应的待派发工单；通过预先训练的层级多标签预测模型包括的工单特征提取模型，对所述待派发工单进行特征提取，以生成工单文本特征；通过所述层级多标签预测模型包括的工单标签特征提取模型，对工单标签集合中的工单标签进行级联关系提取，得到工单标签特征集合；通过所述层级多标签预测模型包括的互相关关系识别模型，确定所述工单标签特征集合中的工单标签特征和所述工单文本特征之间的依赖关系，得到依赖关系信息集合；通过所述层级多标签预测模型包括的预测模型和所述依赖关系信息集合，确定所述待派发工单对应的工单标签信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：确定所述工单标签信息对应的工单标签特征，作为目标工单标签特征；对所述工单文本特征和所述目标工单标签特征进行特征融合，作为第一融合后特征；确定工单处理队列中、工单状态为未工单完结状态的工单，作为候选工单信息，得到候选工单信息集合，其中，所述候选工单信息集合中的候选工单信息包括：候选工单文本特征和候选工单标签特征；对于所述候选工单信息集合中的每个候选工单信息，执行以下处理步骤：对所述候选工单信息包括的候选工单文本特征和候选工单标签特征进行特征融合，得到第二融合后特征；确定所述第一融合后特征和所述第二融合后特征的特征相似度，作为工单相似度；从所述候选工单信息集合中筛选出对应的工单相似度满足筛选条件的候选工单信息，作为目标工单信息；对所述目标工单信息对应的工单和所述待派发工单进行工单合并，得到合并后工单。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：确定所述合并后工单的工单处理优先级；根据所述工单处理优先级，确定所述合并后工单在所述工单处理队列中的插入位置，得到第一位置；确定所述目标工单信息对应的工单，在所述工单处理队列中的位置，得到第二位置；响应于确定所述第一位置小于所述第二位置，将所述第一位置确定为待插入位置；响应于确定所述第一位置大于等于所述第二位置，将所述第二位置确定为待插入位置；将所述合并后工单插入所述工单处理队列中的待插入位置；响应于确定所述合并后工单位于所述工单处理队列的首位置，确定所述合并后工单对应的工单接收端信息；将所述合并后工单发送至所述工单接收端信息对应的工单接收端。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述通过所述层级多标签预测模型包括的工单标签特征提取模型，对工单标签集合中的工单标签进行级联关系提取，得到工单标签特征集合，包括：将所述工单标签集合中的工单标签作为图节点，确定所述工单标签集合对应的层级关
系，得到图网络，其中，所述图网络包括所述工单标签集合对应的多个图节点；对于所述图网络中的每个图节点，通过所述工单标签特征提取模型对所述图节点进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：张聪聪，孙华东，孙建超，张子健，穆一鸣，谷雨明，
申请(专利权)人：中关村科学城城市大脑股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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