基于工单的数据处理方法、装置及计算机程序产品制造方法及图纸

本申请提供一种基于工单的数据处理方法、装置及计算机程序产品。方法包括：确定原始工单集中每个原始工单的软提示词。基于大语言模型，对每个所述原始工单的软提示词进行自编码训练。以每个所述原始工单的训练后的软提示词为参数，对每个所述原始工单进行数据集增强，得到增强工单集。基于所述增强工单集，训练用于从工单中提取工单信息的目标深度学习模型。本申请能够在原始工单样本匮乏的情况下，有效训练出可提取工单信息的深度学习模型。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于工单的数据处理方法、装置及计算机程序产品。

技术介绍

1、随着人工智能技术的蓬勃发展，基于自然语言处理的深度学习模型得到了广泛的应用。在通信领域，ip承载网的工单需要人工进行审核。为此，通过深度学习模型从口语化描述的工单中提炼有用信息，以辅助技术人员进行分析和决策，就显得尤为重要。

2、然而，因通信业务自身特点，运营方所掌握的ip承载网的工单样本十分匮乏(特别是已标注样本)，在低资源条件下，如何有效训练出提取工单信息的深度学习模型是本申请所要解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请目的是提供一种基于工单的数据处理方法、装置及计算机程序产品，能够在原始工单样本匮乏的情况下，有效训练出可提取工单信息的深度学习模型。

2、为了实现上述目的，本申请实施例是这样实现的：

3、第一方面，提供一种基于工单的数据处理方法，包括：

4、确定原始工单集中每个原始工单的软提示词；

5、基于大语言模型，对每个所述原始工单的软提示词进行自本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于工单的数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，

8.一种基于工单的数据处理装置，其特征在于，还包括：

9.一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，其特征在于，所述可执行指令在被执行时使所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于工单的数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄蕾，赵宇翔，范胡磊，宋明泽，余立，
申请(专利权)人：中国移动通信集团浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：