[发明专利]基于深度学习的案件处理提醒方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于深度学习模型的案件处理提醒方法，其特征在于，所述基于深度学习模型的案件处理提醒方法包括：

获取待处理的投诉案件、发件人信息和收件人信息；

从指定数据库中导出所述待处理的投诉案件的目标属性信息；

将所述目标属性信息输入至预先训练好的深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的目标案件处理类型，其中，所述深度学习模型是由历史属性信息和历史案件处理类型作为样本训练得到；

判断所述目标案件处理类型是否为紧急类型；

当所述目标案件处理类型为所述紧急类型时，根据所述目标属性信息、所述发件人信息、所述收件人信息和预设的邮件模板生成案件提醒邮件；

将所述案件提醒邮件发送给指定终端。

2.如权利要求1所述的深度学习模型的案件处理提醒方法，其特征在于，所述深度学习模型是由历史属性信息和历史案件处理类型作为样本训练得到，训练所述深度学习模型具体包括：

获取历史投诉案件的历史属性信息和历史案件处理类型作为样本；

将所述样本中的历史属性信息输入至所述深度学习模型，得到输出结果；

调整所述深度学习模型的隐层参数，以最小化所述输出结果与所述样本中的历史属性信息之间的误差；

若所述误差满足预设的条件，则确定当前的所述深度学习模型为训练好的深度学习模型。

3.如权利要求1所述的深度学习模型的案件处理提醒方法，其特征在于，在所述将所述目标属性信息输入至预先训练好的深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的目标案件处理类型之后，所述深度学习模型的案件处理提醒方法还包括：

判断所述目标案件处理类型是否为预设的案件类型；

若所述目标案件处理类型为所述预设的案件类型，则将所述目标属性信息和所述目标案件处理类型确定为正样本，所述正样本用于更新所述深度学习模型。

4.如权利要求1所述的深度学习模型的案件处理提醒方法，其特征在于，所述根据所述目标属性信息、所述发件人信息、所述收件人信息和预设的邮件模板生成案件提醒邮件包括：

获取所述预设的邮件模板；

提取所述发件人信息中的发件人邮箱地址；

提取所述收件人信息中的收件人邮箱地址；

根据所述目标属性信息和预设的文字生成邮件正文；

将所述发件人邮箱地址、所述收件人邮箱地址和所述邮件正文导入所述预设的邮件模板，得到案件提醒邮件。

5.如权利要求1至4中任一项所述的深度学习模型的案件处理提醒方法，其特征在于，待导出属性信息存储在指定表格中，所述从指定数据库中导出所述待处理的投诉案件的目标属性信息包括：

采用预设的导出表格方法从所述指定数据库中将第一案件属性信息导出，得到第二案件属性信息，其中，所述第一案件属性信息为所述指定表格中的待导出属性信息，所述第二案件属性信息为目标指定表格中的已导出属性信息；

将所述第二案件属性信息确定为所述待处理的投诉案件的目标属性信息。

6.一种基于深度学习模型的案件处理提醒装置，其特征在于，所述基于深度学习模型的案件处理提醒装置包括：

第一获取模块，用于获取待处理的投诉案件、发件人信息和收件人信息；

导出模块，用于从指定数据库中导出所述待处理的投诉案件的目标属性信息；

输入模块，用于将所述目标属性信息输入至预先训练好的深度学习模型，得到所述深度学习模型输出的目标案件处理类型，其中，所述深度学习模型是由历史属性信息和历史案件处理类型作为样本训练得到；

第一判断模块，用于判断所述目标案件处理类型是否为紧急类型；

生成模块，用于当所述目标案件处理类型为所述紧急类型时，根据所述目标属性信息、所述发件人信息、所述收件人信息和预设的邮件模板生成案件提醒邮件；

发送模块，用于将所述案件提醒邮件发送给指定终端。