一种智能工单质检方法技术

本发明专利技术涉及一种智能工单质检方法，所述方法包括：采用朴素贝叶斯分类法和基于

【技术实现步骤摘要】
一种智能工单质检方法


[0001]本专利技术涉及自然语言处理领域，尤其是一种智能工单质检方法
。

技术介绍

[0002]5G
业务的投诉工单由新一代客服系统等渠道建单后流转到
EOMS
平台，再由
EOMS
平台转派到相对应的地市分公司进行处理，处理完成后填写报结意见等内容并回单至
EOMS
平台，由
EOMS
平台进行工单质检，以对工单处理的各个环节进行质量稽核
。
当前工单质检的方法，是将人工处理的经验，形成“固定规则”的方式对工单文本进行稽核
。
这种方法依赖将经验丰富的质检人员工作方法进行分析且结构化输出，形成的检测规则
、
构建的检测字典等
。
但
5G
业务的工单文本内容通常为非结构化文本，非固定格式，导致“固定规则”覆盖度较低，质检准确率不高
。
且仅对工单文本进行稽核，因信息不够全面导致存在误判，使得合格工单不能通过质检
。r/>
技术实现思路
<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种智能工单质检方法，其特征在于，包括：构建
、
优化模型；对待质检报结工单进行质检；其中，所述构建
、
优化模型包括：筛选出业务类别正确的历史报结工单；采用朴素贝叶斯算法构建第一分类模型；对筛选出的各历史报结工单的工单文本进行分词和向量化，得到业务类别向量；以业务类别向量为特征，业务类别为标签，构建训练集和测试集，优化第一分类模型；采用
bert
分类算法构建第二分类模型；从筛选出的各历史报结工单的录音转文本中抽取业务类别文本内容，以业务类别为标签，构建训练集和测试集，优化第二分类模型；采用朴素贝叶斯算法构建第三分类模型；对筛选出的各历史报结工单的工单文本进行分词和向量化，得到解决情况向量；以解决情况向量为特征，解决情况为标签，构建训练集和测试集，优化第三分类模型；采用
bert
分类算法构建第四分类模型；从筛选出的各历史报结工单的录音转文本中抽取解决情况文本内容，以解决情况为标签，构建训练集和测试集，优化第四分类模型；采用朴素贝叶斯算法构建第五分类模型；对筛选出的各历史报结工单的工单文本进行分词和向量化，得到报结意见向量；以报结意见向量为特征，报结意见为标签，构建训练集和测试集，优化第五分类模型；采用
bert
分类算法构建第六分类模型；从筛选出的各历史报结工单的录音转文本中抽取报结意见文本内容，以报结意见为标签，构建训练集和测试集，优化第六分类模型；所述对待质检报结工单进行质检包括：从待质检报结工单中获取工单文本和录音转文本；对获取的工单文本进行分词和向量化得到业务类别向量，将该业务类别向量输入第一分类模型，得到第一预测业务类别；从获取的录音转文本中抽取业务类别文本内容，将该业务类别文本内容输入第二分类模型，得到第二预测业务类别；分别将第一预测业务类别和第二预测业务类别，与该待质检报结工单的业务类别比较，有至少一个比较结果为一致，则认为待质检报结工单业务类别正确；对获取的工单文本进行分词和向量化得到解决情况向量，将该解决情况向量输入第三分类模...

【专利技术属性】
技术研发人员：高珍，钟雪君，李留洋，
申请(专利权)人：杭州东方通信软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：