【技术实现步骤摘要】
工单分类方法及装置
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及工单分类方法及装置。
技术介绍
[0002]银行用户意见反馈渠道主要有远程银行、网点现场、手机银行、网点电话、信访、公众号、短信等。用户意见的反馈形式可以分为评价类、问卷类、工单类等。其中，工单类作为用户意见的主要反馈形式，由坐席人员对用户提出的意见进行记录，再根据工单的类别，反馈给对应部门进行处理。
[0003]工单类别的划分主要依赖人工分析设置标签的形式，存在效率低、分类过程受主观判断干扰等问题。此类问题会导致工单流转缓慢，无法快速准确的解决用户反馈的问题。
[0004]因此亟需一种工单分类方法，用以解决上述问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供一种工单分类方法，用以提高工单分类的效率及准确性，该方法包括：
[0006]获取工单信息；所述工单信息包括用户意见描述信息；
[0007]根据用户意见描述信息确定工单信息对应的业务类型；
[0008]将所述工单信息输入至业务类型对应的训练...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工单分类方法，其特征在于，包括：获取工单信息；所述工单信息包括用户意见描述信息；根据用户意见描述信息确定工单信息对应的业务类型；将所述工单信息输入至业务类型对应的训练好的工单分类模型，得到所述工单信息对应的工单分类结果；其中，所述训练好的工单分类模型为利用历史工单数据集对文本分类模型TextCNN进行训练后得到。2.如权利要求1所述的工单分类方法，其特征在于，在所述根据用户意见描述信息确定工单信息对应的业务类型之前，还包括：滤除用户意见描述信息中的停用词；对用户意见描述信息进行分词。3.如权利要求1所述的工单分类方法，其特征在于，在所述将所述工单信息输入至业务类型对应的训练好的工单分类模型之前，还包括：获取业务类型对应的历史工单数据集；所述历史工单数据集包括分类标签；确定历史工单数据集对应的第一训练集以及第一测试集；根据所述第一训练集对文本分类模型TextCNN进行训练，得到多个候选工单分类模型；根据所述第一测试集确定所述多个候选工单分类模型分别对应的评估结果；根据所述评估结果对所述多个候选工单分类模型进行筛选，得到业务类型对应的训练好的工单分类模型。4.如权利要求1所述的工单分类方法，其特征在于，所述根据用户意见描述信息确定工单信息对应的业务类型，包括：将用户意见描述信息与预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：张珂欣，支一飞，孟靖祥，刘涛，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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