[发明专利]一种订单识别的方法及装置

说明书

本申请公开了一种订单识别的方法和装置，在该方法中可以从获取到的待识别订单中提取特征，将提取出的特征输入到预先训练的第一识别模型中，以得到针对该待识别订单是否产生投诉行为的预测结果以及该第一识别模型对该待识别订单进行预测时所产生的中间数据，若根据该预测结果预测出该待识别订单将产生投诉行为，将提取出的特征以及该中间数据输入到预先训练的第二识别模型中，以确定出该投诉行为对应的投诉类型，基于该投诉类型，对该待识别订单进行处理。由于可以在待识别订单的投诉行为出现前，对待识别订单进行预测，并在预测出该待识别订单将产生投诉行为时，及时对该待识别订单进行处理，实现了对即将发起的投诉行为进行提前的应对。

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种订单识别的方法及装置。

背景技术

网约车已经逐渐成为时下最受欢迎的出行方式之一，用户可以通过移动终端随时随地在网上进行约车，有效的提高用户的出行效率，从而给用户的日常生活带来了方便。

在实际应用中，乘客或是司机向网约车平台发起投诉时有发生，而网约车平台目前主要采用人工客服的方式，来应对乘客或司机发起的大量投诉。然而，通过人工客服的方式来应对大量的投诉，则需要耗费极大的人力成本，并且，通过人工客服的方式处理各种投诉的效率较低。

另外，目前并没有有效的方式，对于乘客或司机将要发生的投诉行为进行提前应对。所以，如何能够在乘客或司机的投诉行为发生之前，对乘客或司机即将发起的投诉行为进行提前的应对，以提高投诉的处理效率，则是一个亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种订单识别的方法及装置，用以解决现有技术中处理投诉订单的效率较低的问题。

本申请采用下述技术方案：

本申请提供了一种订单识别的方法，包括：

从获取到的待识别订单中提取特征；

将所述特征输入到预先训练的第一识别模型，得到针对所述待识别订单是否产生投诉行为的预测结果，以及所述第一识别模型对所述待识别订单预测的过程中产生的中间数据，所述中间数据用于表征各特征与投诉类型的关联度；

若根据所述预测结果预测所述待识别订单产生投诉行为，将所述特征以及所述中间数据输入到预先训练的第二识别模型中，以得到所述投诉行为对应的投诉类型；

根据所述投诉类型，对所述待识别订单进行处理。

可选地，训练所述第一识别模型，具体包括：

获取各历史订单；

从所述各历史订单提取出各预设的特征维度对应的特征作为各历史特征；

通过所述各历史特征以及各历史订单对应的历史投诉结果，对所述第一识别模型进行训练。

可选地，训练所述第二识别模型，具体包括：

从所述各历史订单中筛选出存在投诉行为的历史订单作为历史投诉订单；

针对每个历史投诉订单，获取所述第一识别模型识别该历史投诉订单时产生的历史中间数据，所述历史中间数据用于表征各历史特征与投诉类型的关联度；

通过所述各历史特征、所述历史中间数据以及各历史订单对应的投诉类型，对所述第二识别模型进行训练。

可选地，根据所述投诉类型，对所述待识别订单进行处理，具体包括：

根据预先保存的各投诉类型与各应对策略的对应关系，确定所述投诉类型对应的应对策略；

根据所述应对策略，对所述待识别订单进行处理。

可选地，所述方法还包括：