本发明专利技术公开了一种热线分拨方法、装置、终端设备以及存储介质，通过获取待分拨事件；基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位；将所述待分拨事件分拨至所述目标处置单位，通过智能分拨模型对待分拨事件进行处理，可以准确匹配出目标处置单位，提高热线事件分拨的准确率；通过快速匹配出待分拨事件对应的目标处置单位并进行分拨，可以有效减轻分拨业务工作量，提高热线事件分拨的效率。事件分拨的效率。事件分拨的效率。
【技术实现步骤摘要】
热线分拨方法、装置、终端设备以及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种热线分拨方法、装置、终端设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]热线事件指以“12345”政府热线为代表的机构与其服务群体建立的诉求沟通渠道，服务群体通过此沟通渠道借助语言或文字描述向机构反应相关咨询、投诉、建议、意见的权益问题成为热线事件。同时，机构通过此渠道反馈相关热线事件的办理结果信息。
[0003]现有多数热线事件分拨处置软件中，多是人工分拨或规则分拨。人工分拨方式是在接收到热线接线员在接收到诉求信息时，根据诉求事件信息的描述将相关热线事件转达至相应的处置单位，由处置单位对热线事件进行办理，办理完成后返回诉求人相关处理信息，在这个热线分拨的过程中，主要是通过人工完成对热线事件信息的识别，整体效率较低，存在较大的工作量，如果热线事件多则需要相应匹配的热线接线员完成相应工作，人力成本高，并且热线接线员更换时会增加较大的业务学习成本，整体效果不好。规则分拨是提前设定相应事件规则，热线事件发起人在提起事件诉求时选择相应规则，通过规则和处置部门的对应关系，借助计算机技术将相应的热线事件分拨至相应的处置单位。规则分拨需要诉求发起人事先了解相应规则为前提，但在实际操作过程中，往往诉求发起人对事件规则了解并不清晰，容易出现错误选择，会造成大量的热线事件错误派发后，又退回，重新人工分拨至相应处置单位，错误率较高，且错误后会增加大量的人工工作量进行退回、审核、重分拨等操作，准确度低，降低业务工作效率。
[0004]因此，有必要提出一种提高热线事件分拨的效率和准确率的解决方案。
[0005]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0006]本专利技术的主要目的在于提供一种热线分拨方法、装置、终端设备以及存储介质，旨在提高热线事件分拨的效率和准确率。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供一种热线分拨方法，所述热线分拨方法包括：
[0008]获取待分拨事件；
[0009]基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位；
[0010]将所述待分拨事件分拨至所述目标处置单位。
[0011]可选地，所述基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位的步骤之前还包括：
[0012]获取预先采集的事件样本数据集，其中，所述事件样本数据集包括各热线事件对应的文本内容及处置单位名称；
[0013]根据所述各热线事件对应的文本内容生成对应的模型字典；
[0014]根据所述各热线事件对应的处置单位名称生成对应的训练标签；
[0015]基于预先配置的模型训练参数，根据所述模型字典及训练标签进行模型迭代训练，得到所述智能分拨模型。
[0016]可选地，所述获取预先采集的事件样本数据集的步骤包括：
[0017]选取全流程热线事件样本数据；
[0018]根据业务规则和/或训练规则对所述全流程热线事件样本数据进行预处理，得到所述事件样本数据集。
[0019]可选地，所述根据业务规则和/或训练规则对所述全流程热线事件样本数据进行预处理的步骤包括以下至少一项：
[0020]基于所述业务规则中的规范名称规则，对所述全流程热线事件样本数据中的处置单位名称进行规范化统一；
[0021]基于所述业务规则中的职能调整规则，筛选删除发生职能改变的处置单位对应的职能改变前的全流程热线事件样本数据；
[0022]基于所述业务规则中的事件梳理规则，梳理出所述全流程热线事件样本数据中的未能正常分拨事件并进行删除；
[0023]基于所述训练规则去除所述全流程热线事件样本数据中的无用符号与停用词。
[0024]可选地，所述模型字典包括标准字和/或标准词，所述基于预先配置的模型训练参数，根据所述模型字典及训练标签进行模型迭代训练，得到所述智能分拨模型的步骤包括：
[0025]将所述各热线事件及其对应的模型字典与训练标签划分为训练集与验证集；
[0026]基于所述模型训练参数将所述训练集分批次输入待训练模型，得到各训练标签与所述标准字和/或标准词形成的权重矩阵；
[0027]对所述待训练模型进行迭代训练，直至所述权重矩阵固定，得到所述智能分拨模型。
[0028]可选地，所述对所述待训练模型进行迭代训练，直至所述权重矩阵固定，得到所述智能分拨模型的步骤之后还包括：
[0029]基于所述验证集对所述智能分拨模型的准确率进行评判，得到评判结果。
[0030]可选地，所述基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位的步骤包括：
[0031]对所述待分拨事件与所述智能分拨模型进行匹配计算，得到各标签的概率值；
[0032]根据所述各标签的概率值确定最大概率值对应的目标标签；
[0033]将所述目标标签对应的处置单位作为所述目标处置单位。
[0034]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种热线分拨装置，所述热线分拨装置包括：
[0035]获取模块，用于获取待分拨事件；
[0036]处理模块，用于基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位；
[0037]分拨模块，用于将所述待分拨事件分拨至所述目标处置单位。
[0038]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的热线分拨程序，所述热线分拨程
序被所述处理器执行时实现如上所述的热线分拨方法的步骤。
[0039]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有热线分拨程序，所述热线分拨程序被处理器执行时实现如上所述的热线分拨方法的步骤。
[0040]本专利技术实施例提出的一种热线分拨方法、装置、终端设备以及存储介质，通过获取待分拨事件；基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位；将所述待分拨事件分拨至所述目标处置单位，通过智能分拨模型对待分拨事件进行处理，可以准确匹配出目标处置单位，提高热线事件分拨的准确率；通过快速匹配出待分拨事件对应的目标处置单位并进行分拨，可以有效减轻分拨业务工作量，提高热线事件分拨的效率。
附图说明
[0041]图1为本专利技术热线分拨装置所属终端设备的功能模块示意图；
[0042]图2为本专利技术热线分拨方法一示例性实施例的流程示意图；
[0043]图3为本专利技术实施例中的模型预测流程示意图；
[0044]图4为本专利技术热线分拨方法另一示例性实施例的流程示意图；
[0045]图5为本专利技术实施例中的数据预处理流程示意图；
[0046]图6为本专利技术实施例中的模型训练流程示意图。
[0047]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种热线分拨方法，其特征在于，所述热线分拨方法包括以下步骤：获取待分拨事件；基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位；将所述待分拨事件分拨至所述目标处置单位。2.如权利要求1所述的热线分拨方法，其特征在于，所述基于预先训练的智能分拨模型对所述待分拨事件进行处理，得到目标处置单位的步骤之前还包括：获取预先采集的事件样本数据集，其中，所述事件样本数据集包括各热线事件对应的文本内容及处置单位名称；根据所述各热线事件对应的文本内容生成对应的模型字典；根据所述各热线事件对应的处置单位名称生成对应的训练标签；基于预先配置的模型训练参数，根据所述模型字典及训练标签进行模型迭代训练，得到所述智能分拨模型。3.如权利要求2所述的热线分拨方法，其特征在于，所述获取预先采集的事件样本数据集的步骤包括：选取全流程热线事件样本数据；根据业务规则和/或训练规则对所述全流程热线事件样本数据进行预处理，得到所述事件样本数据集。4.如权利要求3所述的热线分拨方法，其特征在于，所述根据业务规则和/或训练规则对所述全流程热线事件样本数据进行预处理的步骤包括以下至少一项：基于所述业务规则中的规范名称规则，对所述全流程热线事件样本数据中的处置单位名称进行规范化统一；基于所述业务规则中的职能调整规则，筛选删除发生职能改变的处置单位对应的职能改变前的全流程热线事件样本数据；基于所述业务规则中的事件梳理规则，梳理出所述全流程热线事件样本数据中的未能正常分拨事件并进行删除；基于所述训练规则去除所述全流程热线事件样本数据中的无用符号与停用词。5.如权利要求2所述的热线分拨方法，其特征在于，所述模型字典包括标准字和/或标准词，所述基于预先配置的模型训练参数，根据所述模型字典及训练标签进...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖英豪，杨璐涛，甘文琳，沙路明，许恭豪，
申请(专利权)人：深圳市盐田区政务服务中心深圳市盐田区电子政务中心，
类型：发明
国别省市：
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