基于事件分派的部门确定方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本公开提供一种基于事件分派的部门确定方法、装置和电子设备，通过获取待分派事件信息的事件描述信息和事件归口信息，根据事件描述信息、事件归口信息和预设的注意力融合网络，确定事件关键语义向量，实现对待分派事件信息的数字化，得到计算机能够用于区分和理解的事件关键语义向量；将事件关键语义向量和预存的分派模式向量输入事件分派器，输出目标部门信息，实现根据分派模式向量所含的如何根据事件的信息确定分派部门的信息，对事件关键语义向量进行理解，并确定对应的目标部门信息。实现了数字化基于事件分派的部门确定，相比人工确定分派部门，能够快速、准确地实现对于事件需要分派的部门的确定。件需要分派的部门的确定。件需要分派的部门的确定。

【技术实现步骤摘要】
基于事件分派的部门确定方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术本公开涉及信息处理
，尤其涉及一种基于事件分派的部门确定方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]在事件分派过程中，不仅需要尽快分派事件，也需要保证事件的诉求与部门的权责相匹配。目前的事件分派过程主要依赖人工，热线工作人员在接到事件后，对事件诉求进行分析，并根据部门权责将事件分派给相应的部门。
[0003]由于事件数量大，人员有限，事件分派存在滞后性，不能被及时确定相应部门并进行分配，同时，由于人工经验不一致，可能会根据事件进行分析时确定错误的部门，降低工作效率。
[0004]因此，提出一种智能化的基于事件分派确定部门的方法，以实现准确、高效地根据事件确定需要分派的部门，是当前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本公开提供一种基于事件分派的部门确定方法、装置和电子设备，用以解决现有技术中人工根据事件确定分派部门造成的滞后性和低效性的缺陷，实现准确、高效地根据事件确定需要分派的部门。
[0006]本公开提供一种基于事件分派的部门确定方法，包括：
[0007]获取待分派事件信息，其中，所述待分派事件信息包括事件描述信息和事件归口信息；
[0008]根据所述事件描述信息、所述事件归口信息和预设的注意力融合网络，确定事件关键语义向量；
[0009]将所述事件关键语义向量和预存的分派模式向量输入事件分派器，输出目标部门信息。
[0010]根据本公开提供的一种基于事件分派的部门确定方法，所述分派模式向量通过如下方式确定：
[0011]获取历史分派记录，其中，所述历史分派记录包括历史归口信息和历史部门信息；
[0012]根据所述历史归口信息、所述历史部门信息和预设的图神经网络，确定分派模式向量。
[0013]根据本公开提供的一种基于事件分派的部门确定方法，所述根据所述历史归口信息、所述历史部门信息和预设的图神经网络，确定分派模式向量，包括：
[0014]根据所述历史归口信息确定所述图神经网络中的归口级别及其归属关系；
[0015]根据所述历史归口信息、所述历史分派部门信息和所述归属关系信息，生成与所述归口级别对应的历史归口向量；
[0016]根据不同归口级别对应的所述历史归口向量进行加权融合，得到分派模式向量。
[0017]根据本公开提供的一种基于事件分派的部门确定方法，所述根据所述事件描述信息、所述事件归口信息和预设的注意力融合网络，确定事件关键语义向量，包括：
[0018]根据所述事件描述信息确定事件描述语义向量；
[0019]根据所述事件归口信息确定事件归口语义向量；
[0020]将所述事件描述语义向量和所述事件归口语义向量输入所述注意力融合网络，确定事件关键语义向量。
[0021]根据本公开提供的一种基于事件分派的部门确定方法，所述根据所述事件描述信息确定事件描述语义向量，包括：
[0022]将所述事件描述信息进行分词，得到事件描述分词序列；
[0023]将所述事件描述分词序列输入向量矩阵，得到词向量序列；
[0024]将所述词向量序列输入预设的神经网络，得到事件描述语义向量。
[0025]根据本公开提供的一种基于事件分派的部门确定方法，将所述事件描述语义向量和所述事件归口语义向量输入所述注意力融合网络，确定事件关键语义向量，包括：
[0026]将所述事件描述语义向量和所述事件归口语义向量进行初始融合，得到初始融合向量；
[0027]根据所述初始融合向量和所述事件描述向量进行二次融合，得到所述事件关键语义向量。
[0028]本公开还提供一种基于事件分派的部门确定装置，包括：
[0029]获取单元，用于获取待分派事件信息，其中，所述待分派事件信息包括事件描述信息和事件归口信息；
[0030]语义单元，用于根据所述事件描述信息、所述事件归口信息和预设的注意力融合网络，确定事件关键语义向量；
[0031]确定单元，用于将所述事件关键语义向量和预存的分派模式向量输入事件分派器，输出目标部门信息。
[0032]本公开还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于事件分派的部门确定方法的步骤。
[0033]本公开还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于事件分派的部门确定方法的步骤。
[0034]本公开还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述基于事件分派的部门确定方法的步骤。
[0035]本公开提供的基于事件分派的部门确定方法、装置和电子设备，通过获取待分派事件信息的事件描述信息和事件归口信息，根据事件描述信息、事件归口信息和预设的注意力融合网络，确定事件关键语义向量，实现对待分派事件信息的数字化，得到计算机能够用于区分和理解的事件关键语义向量；将事件关键语义向量和预存的分派模式向量输入事件分派器，输出目标部门信息，实现根据分派模式向量所含的如何根据事件的信息确定分派部门的信息，对事件关键语义向量进行理解，并确定对应的目标部门信息。实现了数字化基于事件分派的部门确定，相比人工确定分派部门，能够快速、准确地实现对于事件需要分派的部门的确定。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本公开或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，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。
[0037]图1是本公开提供的基于事件分派的部门确定方法的流程示意图；
[0038]图2是本公开提供的基于事件分派的部门确定流程示意图；
[0039]图3是本公开提供的多层次二分图网络示意图；
[0040]图4是本公开提供的注意力融合网络示意图；
[0041]图5是本公开提供的基于事件分派的部门确定装置的结构示意图；
[0042]图6是本公开提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0043]为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开实施例保护的范围。
[0044]本公开提供一种基于事件分派的部门确定方法，如图1所示，包括：
[0045]S11、获取待分派事件信息，其中，所述待分派事件信息包括事件描述信息和事件归口信息；
[0046]S12、根据所述事件描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于事件分派的部门确定方法，其特征在于，包括：获取待分派事件信息，其中，所述待分派事件信息包括事件描述信息和事件归口信息；根据所述事件描述信息、所述事件归口信息和预设的注意力融合网络，确定事件关键语义向量；将所述事件关键语义向量和预存的分派模式向量输入事件分派器，输出目标部门信息。2.根据权利要求1所述的基于事件分派的部门确定方法，其特征在于，所述分派模式向量通过如下方式确定：获取历史分派记录，其中，所述历史分派记录包括历史归口信息和历史部门信息；根据所述历史归口信息、所述历史部门信息和预设的图神经网络，确定分派模式向量。3.根据权利要求2所述的基于事件分派的部门确定方法，其特征在于，所述根据所述历史归口信息、所述历史部门信息和预设的图神经网络，确定分派模式向量，包括：根据所述历史归口信息确定所述图神经网络中的归口级别及其归属关系；根据所述历史归口信息、所述历史分派部门信息和所述归属关系信息，生成与所述归口级别对应的历史归口向量；根据不同归口级别对应的所述历史归口向量进行加权融合，得到分派模式向量。4.根据权利要求1所述的基于事件分派的部门确定方法，其特征在于，所述根据所述事件描述信息、所述事件归口信息和预设的注意力融合网络，确定事件关键语义向量，包括：根据所述事件描述信息确定事件描述语义向量；根据所述事件归口信息确定事件归口语义向量；将所述事件描述语义向量和所述事件归口语义向量输入所述注意力融合网络，确定事件关键语义向量。5.根据权利要求4所述的基于事件分派的部门确定方法，其特征在于，所述根据所述事件描述信息确定...

【专利技术属性】
技术研发人员：易修文，陈顺，郑宇，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：