本公开提供了一种工单识别方法、装置、电子设备、介质和计算机程序产品。上述方法和装置可用于人工智能技术领域。工单识别方法包括：获取工单信息，所述工单信息包括客户反馈信息；根据所述客户反馈信息和预先训练的工单分类模型，确定所述工单信息的分类值；以及当所述工单信息的分类值小于设定阈值时，将该工单识别为目标工单。单识别为目标工单。单识别为目标工单。
【技术实现步骤摘要】
工单识别方法、装置、电子设备、介质和程序产品
[0001]本公开涉及人工智能
，更具体地，涉及一种工单识别方法、装置、电子设备、介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]目前，金融工单新热点问题的提取没有现成的技术方案，如想发现最近新出现的工单问题，主要是依靠业务人员进行人工审阅，找出某个时间段内新出现的工单问题(相关热词或短语)，然后业务人员根据热词或短语形成对应问题的解答方式或者解决方法，可以理解的是，人工审阅成本高且对于新出工单问题警觉度比较低，无法很直观的发现新出现的工单问题。
技术实现思路
[0003]有鉴于此，本公开提供了一种成本低且易于发现新出现的工单问题的工单识别方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0004]本公开的一个方面提供了一种工单识别方法，包括：获取工单信息，所述工单信息包括客户反馈信息；根据所述客户反馈信息和预先训练的工单分类模型，确定所述工单信息的分类值；以及当所述工单信息的分类值小于设定阈值时，将该工单识别为目标工单。
[0005]根据本公开实施例的工单识别方法，通过利用预先训练的工单分类模型，根据获取的工单信息的客户反馈信息，可以确定出工单信息的分类值。通过将分类值与设定阈值的比较，当工单信息的分类值小于设定阈值时，将该工单识别为目标工单。本公开的工单识别方法减少了人工审阅的成本，而且对于新出工单中客户反馈信息警觉度比较高，可以很直观的发现新出现的工单问题。
[0006]在一些实施例中，所述工单分类模型是根据以下方式预先训练得到的：在所述工单分类模型首次应用之前，根据初始训练样本集，对融合大规模知识的预训练模型进行初始训练，得到所述工单分类模型，其中，所述初始训练样本集包括m个初始训练样本，每个所述初始训练样本包括历史工单信息和对该历史工单信息标注的主题标签，m为大于等于1的整数。
[0007]在所述工单分类模型首次应用之后，按照以下步骤预先训练所述工单分类模型：基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集；基于本次更新训练样本集对所述上一次应用的工单分类模型进行更新训练，得到本次应用的工单分类模型。
[0008]在一些实施例中，根据初始训练样本集，对融合大规模知识的预训练模型进行初始训练，得到工单分类模型的步骤，包括：操作S3 1，获取初始训练样本集；操作S32，根据所述初始训练样本集调整融合大规模知识的预训练模型中设定的初始模型参数，得到训练模型参数；以及操作S35，将所述训练模型参数作为所述工单分类模型的模型参数进行应用。
[0009]在一些实施例中，在所述将所述训练模型参数作为所述工单分类模型的模型参数
进行应用的步骤之前，根据初始训练样本集，对融合大规模知识的预训练模型进行初始训练，得到工单分类模型的步骤，还包括：操作S33，获取验证样本集，其中，所述验证样本集包括k个验证样本，每个所述验证样本包括历史工单信息和对该历史工单信息标注的主题标签，k为大于等于1的整数；操作S34，根据所述验证样本集，验证所述训练模型参数；操作S35：若验证通过，则将所述训练模型参数作为所述工单分类模型的模型参数进行应用；以及操作S36：若验证未通过，重复获取初始训练样本集，直至验证通过。
[0010]在一些实施例中，基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集的步骤，包括：对上一次在预设时间段t秒内应用工单分类模型得到的r个目标工单的工单信息的客户反馈信息进行分词，得到r个分词结果，其中，r为大于等于1的整数，t大于0；对所述r个分词结果进行聚类，得到g个聚类群，每个所述聚类群具有聚类主题，其中，g为大于等于1，且小于等于r的整数；将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息；以及基于所述带主题标签的工单信息，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集。
[0011]在一些实施例中，在将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息的步骤之前，基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集的步骤，还包括：将所述g个聚类群中包括所述分词结果的个数大于等于数量阈值的聚类群作为有效聚类群，将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息的步骤，包括：将每个所述有效聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息。
[0012]在一些实施例中，基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集的步骤，包括：对上一次在预设时间段t秒内应用工单分类模型得到的r个目标工单的工单信息的客户反馈信息进行分词，得到r个分词结果，其中，r为大于等于1的整数，t大于0；对所述r个分词结果进行聚类，得到g个聚类群，每个所述聚类群具有聚类主题，其中，g为大于等于1，且小于等于r的整数；计算每个所述聚类群的所述聚类主题与所述工单分类模型中的每个主题标签之间的相似度值；将大于等于所述相似度阈值的所述相似度值对应的聚类群作为保留聚类群；将每个所述保留聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息；以及基于所述带主题标签的工单信息，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集。
[0013]在一些实施例中，所述聚类主题为关键词形式，在将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签的步骤之前，基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集的步骤，还包括：利用语言模型，根据每个所述聚类群内的工单信息和该聚类群的所述聚类主题，形成该聚类群的主题短语，将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签的步骤，包括：将每个所述聚类群的所述主题短语作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签。
[0014]本公开的另一个方面提供了一种工单识别装置，包括：获取模块，所述获取模块用于执行获取工单信息，所述工单信息包括客户反馈信息；确定模块，所述确定模块用于执行根据所述客户反馈信息和预先训练的工单分类模型，确定所述工单信息的分类值；以及识别模块，所述识别模块用于执行当所述工单信息的分类值小于设定阈值时，将该工单识别为目标工单。
[0015]本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器以及一个或多个存储器，其中，所述存储器用于存储可执行指令，所述可执行指令在被所述处理器执行时，实现如上所述方法。
[0016]本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工单识别方法，其特征在于，包括：获取工单信息，所述工单信息包括客户反馈信息；根据所述客户反馈信息和预先训练的工单分类模型，确定所述工单信息的分类值；以及当所述工单信息的分类值小于设定阈值时，将该工单识别为目标工单。2.根据权利要求1所述的工单识别方法，其特征在于，所述工单分类模型是根据以下方式预先训练得到的：在所述工单分类模型首次应用之前，根据初始训练样本集，对融合大规模知识的预训练模型进行初始训练，得到所述工单分类模型，其中，所述初始训练样本集包括m个初始训练样本，每个所述初始训练样本包括历史工单信息和对该历史工单信息标注的主题标签，m为大于等于1的整数；在所述工单分类模型首次应用之后，按照以下步骤预先训练所述工单分类模型：基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集；基于本次更新训练样本集对所述上一次应用的工单分类模型进行更新训练，得到本次应用的工单分类模型。3.根据权利要求2所述的工单识别方法，其特征在于，基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集的步骤，包括：对上一次在预设时间段t秒内应用工单分类模型得到的r个目标工单的工单信息的客户反馈信息进行分词，得到r个分词结果，其中，r为大于等于1的整数，t大于0；对所述r个分词结果进行聚类，得到g个聚类群，每个所述聚类群具有聚类主题，其中，g为大于等于1，且小于等于r的整数；将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息；以及基于所述带主题标签的工单信息，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集。4.根据权利要求3所述的工单识别方法，其特征在于，在将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息的步骤之前，基于上一次应用的工单分类模型得到的目标工单，对上一次使用的训练样本集进行更新，得到本次更新训练样本集的步骤，还包括：将所述g个聚类群中包括所述分词结果的个数大于等于数量阈值的聚类群作为有效聚类群，将每个所述聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息的步骤，包括：将每个所述有效聚类群的所述聚类主题作为该聚类群内分词结果对应的工单信息的主题标签，得到带主题标签的工单信息。5.根据权利要求2所述的工单识别方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：季晨颖，张钦，王娜，陈李龙，
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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