[发明专利]工单纠错方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备

说明书

本发明提供了一种工单纠错方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。涉及信息处理领域，解决了人员提交工单内容欠准确、传递过程中出现理解错误的问题。该方法包括：训练得到工单语义分析模型；在检测到工单输入时，根据所述工单语义分析模型检测输入的所述工单的正确性；可视化输出关于所述工单正确性的提醒消息。本发明提供的技术方案适用于内网业务管理，实现了自动高效的工单标准化系统。

技术领域

本发明涉及信息处理领域，尤其涉及一种工单纠错方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

背景技术

当前业务实际模式与工单平台主要的支持模式重心在于优化工单流程、高效实现工单流线型，以及关注将平台功能项更接近于需求业务。

一般由具有权限的操作人员输入配置信息后提交形成工单。但每个人对于文字的理解是不同的，操作人员个人语言描述习惯形成的工单可能存在歧义、描述不清或配置错误的问题，导致工单本身针对的任务信息传达错误。

发明内容

本发明旨在解决上面描述的问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种工单纠错方法，包括：

训练得到工单语义分析模型；

在检测到工单输入时，根据所述工单语义分析模型检测输入的所述工单的正确性；

可视化输出关于所述工单正确性的提醒消息。

优选的，训练得到工单语义分析模型的步骤包括：

对历史数据进行自然语言处理NPL语义分析，形成句段；

通过上下文分析模型对所述句段进行分析，获得上下文逻辑冲突的模型值；

提取历史故障句段中的功能架构冲突信息；

根据所述句段、上下文逻辑冲突的模型值和功能架构冲突信息，形成智慧图谱，得到所述工单语义分析模型。

优选的，根据所述句段、上下文逻辑冲突的模型值和功能架构冲突信息，形成智慧图谱，得到所述工单语义分析模型的步骤包括：

建立初级智慧图谱模型；

根据所述句段、上下文逻辑冲突的模型值和功能架构冲突信息，转化生成所述初级智慧图谱模型中各功能节点间的逻辑关系，将所述逻辑关系添加至所述初级智慧图谱模型中，生成历史案例集成智慧图谱；

将所述历史案例集成智慧图谱中的各功能节点设置成矩阵向量，进行可能性评估，得到样本数据；

将所述样本数据训练已有的循环神经网络模型，生成所述工单语义分析模型。

优选的，在检测到工单输入时，根据所述工单语义分析模型检测输入的所述工单的正确性的步骤包括：

进行如下所列任一或任意多项的检测：

检测关键词和关键配置，

检测是否存在与所述工单涉及的功能的相关联的警示信息，

检测所述工单中是否存在模糊词语，

判断所述工单是否符合预设的功能项逻辑。

优选的，检测所述工单中是否存在模糊词语的步骤包括：

连接预置的模糊词语数据库，在所述模糊词语数据库中存储有多个模糊词语；

将所述工单的内容拆分成词语后，与所述模糊词语数据库对比，判定所述工单中是否存在模糊词语。

优选的，判断所述工单是否符合预设的功能项逻辑的步骤包括：