【技术实现步骤摘要】
本申请属于货运领域，尤其涉及一种货运平台的争议事件处理方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。
技术介绍
1、在货运网约车业务中，司机和乘客之间的争议事件时有发生，对于司乘的争议事件，以往主要由客服人员来对接以及进行判责，然而，随着网约车订单数量越来越多，争议事件的数量也呈上升趋势，为了提高争议事件的处理效率，一些网约车平台会利用人工智能技术来为争议事件判责，例如，采集订单信息、行程中的录音数据等，然后从中提取诸如司乘对话信息、订单备注信息等特征信息，之后将提取的特征信息输入预先训练好的用于判责的人工智能模型，并基于模型的输出标签来为争议事件判责。
2、目前利用人工智能技术时，通常会为不同争议类型训练不同的模型，例如，针对司机违规收费的情况训练相应的判责模型，针对乘客不合理取消订单的情况训练相应的判责模型等，专利技术人注意到，对于以往未见或新出现的争议事件，不能使用已有的判责模型进行判责，例如，对于因乘客对货物、地址、时间等信息描述不清楚，或者有意隐藏部分信息，导致货运司机定价偏低进而利益受损的情况，无论使用针对司机违规...
【技术保护点】
1.一种货运平台的争议事件处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用目标争议意图识别模型识别所述司机和用户的对话文本中的争议意图句子，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述司机和用户的对话文本中选取所述争议意图句子对应的关联文本，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述争议意图句子及其对应的关联文本生成相应的争议对话片段，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判责案例库包括多个历史判责案例；每一所述历史判责案例包括案例详情信息、判责结果...
【技术特征摘要】
1.一种货运平台的争议事件处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，使用目标争议意图识别模型识别所述司机和用户的对话文本中的争议意图句子，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述司机和用户的对话文本中选取所述争议意图句子对应的关联文本，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述争议意图句子及其对应的关联文本生成相应的争议对话片段，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判责案例库包括多个历史判责案例；每一所述历史判责案例包括案例详情信息、判责结果和判责解释；所述判责解释包括以思维链方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王斐，
申请(专利权)人：深圳依时货拉拉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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