[发明专利]评价合作问题解决能力的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种评价合作问题解决能力的方法，其特征在于，包括：

获取多个对象关于预定任务进行讨论的文本信息；

利用预先设置的基于深度学习的评价模型，根据所述文本信息，确定与所述多个对象的合作能力以及解决问题能力相关的指标值；以及

利用预先设置的双因子模型，根据所确定的指标值，确定所述多个对象的合作问题解决能力。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定与所述多个对象的合作能力以及解决问题能力相关的指标值的操作包括：

利用预先设置的词向量转换模型，生成与所述文本信息所包含的词语对应的词向量；以及

利用预先设置的卷积神经网络模型，根据所述词向量，确定与所述多个对象的合作能力以及解决问题能力相关的指标值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定与所述多个对象的合作能力以及解决问题能力相关的指标值的操作，包括：

利用所述卷积神经网络模型，根据所述词向量，确定所述多个对象的以下指标的指标值：报告自己的任务状态；不了解自己的任务；拒绝任务；了解、引导成员进度；请求队友批评、建议、信息；任务分配；无关或干扰话题；招呼、回应队友；主动承担任务；不了解如何解决子问题；明确任务进行状态；确认完成任务所需信息；任务分解与合并；提供解决子问题的办法；提供完成任务的路径；调整解决子问题的办法；推动任务进度；重述目标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述多个对象的合作问题解决能力的操作，包括：

根据所确定的指标值，确定用于确定所述多个对象的合作问题解决能力的多个因子；以及

根据所述多个因子，利用所述双因子模型，确定所述多个对象的合作问题解决能力。

5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

6.一种评价合作问题解决能力的装置，其特征在于，包括：

文本获取模块，用于获取多个对象关于预定任务进行讨论的文本信息；

指标评价模块，用于利用预先设置的基于深度学习的评价模型，根据所述文本信息，确定与所述多个对象的合作能力以及解决问题能力相关的指标值；以及

能力确定模块，用于利用预先设置的双因子模型，根据所确定的指标值，确定所述多个对象的合作问题解决能力。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，确定与所述多个对象的合作能力以及解决问题能力相关的指标值的操作包括：

词向量转换子模块，用于利用预先设置的词向量转换模型，生成与所述文本信息所包含的词语对应的词向量；以及

指标值确定子模块，利用预先设置的卷积神经网络模型，根据所述词向量，确定与所述多个对象的合作能力以及解决问题能力相关的指标值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，指标值确定子模块包括：

指标值确定单元，用于利用所述卷积神经网络模型，根据所述词向量，确定所述多个对象的以下指标的指标值：报告自己的任务状态；不了解自己的任务；拒绝任务；了解、引导成员进度；请求队友批评、建议、信息；任务分配；无关或干扰话题；招呼、回应队友；主动承担任务；不了解如何解决子问题；明确任务进行状态；确认完成任务所需信息；任务分解与合并；提供解决子问题的办法；提供完成任务的路径；调整解决子问题的办法；推动任务进度；重述目标。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，能力确定模块，包括：

因子确定子模块，用于根据所确定的指标值，确定用于确定所述多个对象的合作问题解决能力的多个因子；以及

能力确定子模块，用于根据所述多个因子，利用所述双因子模型，确定所述多个对象的合作问题解决能力。