[发明专利]投诉工单质量检测方法及装置

权利要求书

1.一种投诉工单质量检测方法，包括：

获取投诉工单的投诉信息和投诉处理信息；

根据预先建立的摘要模型，确定所述投诉信息对应的投诉摘要信息；

根据所述投诉摘要信息和投诉处理信息，通过预先建立的质量检测模型，确定投诉工单的质量检测结果；

其中，建立摘要模型，具体包括：

获取投诉工单样本集，其中，所述投诉工单样本集包括：样本投诉信息及其对应的样本投诉摘要信息；

建立质量检测模型，具体包括：

获取投诉摘要样本集和初始化的质量检测模型，其中，所述投诉摘要样本集包括：样本投诉摘要信息、样本投诉处理信息和样本质量检测结果；将所述样本投诉摘要信息和样本投诉处理信息进行文本序列化，生成序列化样本投诉摘要信息和序列化样本投诉处理信息；通过所述初始化的质量检测模型包括的嵌入层，将所述序列化样本投诉摘要信息转换为第一指定维度向量的序列化样本投诉摘要信息，将所述序列化样本投诉处理信息转换为第一指定维度向量的序列化样本投诉处理信息；通过所述初始化的质量检测模型包括的重塑层，将所述第一指定维度向量的序列化样本投诉摘要信息生成第二指定维度向量的序列化样本投诉摘要信息，将所述第一指定维度向量的序列化样本投诉处理信息生成第二指定维度向量的序列化样本投诉处理信息；通过所述初始化的质量检测模型包括的合并层，将第二指定维度向量的序列化样本投诉摘要信息和第二指定维度向量的序列化样本投诉处理信息按照列维度向量进行拼接；根据拼接后的第二指定维度向量的序列化样本投诉摘要信息和第二指定维度向量的序列化样本投诉处理信息，通过所述初始化的质量检测模型包括的全连接层和舍弃层，输出实际质量检测结果；根据所述实际质量检测结果和所述样本质量检测结果，修正所述初始化的质量检测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述建立摘要模型进一步包括：

获取初始化的摘要模型；将所述样本投诉信息进行文本序列化，生成序列化样本投诉信息文本；

根据所述序列化样本投诉信息文本，通过所述初始化的摘要模型包括的编码器，生成所述样本投诉信息文本对应的上下文向量；

根据所述样本投诉信息文本对应的上下文向量，通过所述初始化的摘要模型包括的注意力机制的解码器，生成实际投诉摘要信息；

根据所述样本投诉摘要信息和所述实际投诉摘要信息，修正所述初始化的摘要模型。

3.根据权利要求1所述的方法，所述摘要模型包括的编码器由双向长短期记忆神经网络组成，所述摘要模型包括的注意力机制的解码器由长短期记忆神经网络组成。

4.根据权利要求1所述的方法，根据预先建立的摘要模型，确定所述投诉信息对应的投诉摘要信息，具体包括：

将所述投诉信息进行文本序列化，生成序列化投诉信息文本；

根据所述序列化投诉信息文本，通过所述摘要模型包括的编码器，生成所述投诉信息文本对应的上下文向量；

根据所述投诉信息文本对应的上下文向量，通过所述摘要模型包括的注意力机制的解码器，生成投诉摘要信息。

5.根据权利要求1所述的方法，根据所述投诉摘要信息和投诉处理信息，通过预先建立的质量检测模型，确定投诉工单的质量检测结果，具体包括：

将所述投诉摘要信息和投诉处理信息进行文本序列化，生成序列化投诉摘要信息和投诉处理信息；

通过所述质量检测模型包括的嵌入层，将所述序列化投诉摘要信息转换为第一指定维度向量的序列化投诉摘要信息，将所述序列化投诉处理信息转换为第一指定维度向量的序列化投诉处理信息；

通过所述质量检测模型包括的重塑层，将所述第一指定维度向量的序列化投诉摘要信息生成第二指定维度向量的序列化投诉摘要信息，将所述第一指定维度向量的序列化投诉处理信息生成第二指定维度向量的序列化投诉处理信息；

通过所述质量检测模型包括的合并层，将第二指定维度向量的序列化投诉摘要信息和第二指定维度向量的序列化投诉处理信息按照列维度向量进行拼接；

根据拼接后的第二指定维度向量的序列化投诉摘要信息和第二指定维度向量的序列化投诉处理信息，通过所述质量检测模型包括的全连接层和舍弃层，确定投诉工单的质量检测结果。