[发明专利]一种住建领域政务热线工单派发方法及系统

权利要求书

1.一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，包括以下步骤：

接听热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；

构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；基于分词结果，构建文档词条矩阵的具体过程包括：以每一个分词作为单独的一列，每一行表示的是工单内容，以词语出现次数进行排列；

将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；所述机器学习模型采用支持向量机算法，通过所述支持向量机算法推荐出所述工单可能的一个责任单位；

在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位；

构建工单责任单位的机器学习模型的具体步骤为：借助住建领域往年工单数据，这些数据已经包含诉求内容与已经明确的责任归属单位，作为训练集，进行机器学习模型的训练；在模型的选择上，选择支持向量机SVM进行模型训练；

所述关联分析方法的具体步骤包括：

将所有历史工单数据导入预训练的机器学习模型中进行预测，将结果中预测错误的工单提取出来，分析每个责任单位有可能被误预测的责任单位，接着统计出推荐责任单位的频率，依据频率大小选择出前k个责任单位，关联分析提取的k个责任单位与支持向量机预测的一个责任单位，共同组成推荐的责任单位集合，此处的k为大于零的整数；

所述方法通过自动推荐出有限的可能责任单位，工作人员只需要在这些可能责任单位中进行选择；同时，当存在推荐集合中责任单位不存在的情况时，在工单责任单位选择下拉框中仍然显示全部的责任单位，但是将推荐的特定数量的责任单位优先排列在前方。

2.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，对工单数据进行预处理的具体过程包括：构建噪音数据库，剔除工单中属于噪音数据库中的数据。

3.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词的具体过程包括：构建住建领域的专业词库，包括自定义专业词库与停用词词库；自定义专业词库是指作为整体出现的词语，停用词库是指无意义的语气助词。

4.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，所述住建领域专业词库内的词语分行存储，每一个词语占一行。

5.一种住建领域政务热线工单自动派发系统，其特征在于，包括：

工单转化模块，被配置为获取热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；

主题分析模块，被配置为构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；基于分词结果，构建文档词条矩阵的具体过程包括：以每一个分词作为单独的一列，每一行表示的是工单内容，以词语出现次数进行排列；

责任单位推荐模块，被配置为将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；所述机器学习模型采用支持向量机算法，通过所述支持向量机算法推荐出所述工单可能的一个责任单位；

展示模块，被配置为在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位；

构建工单责任单位的机器学习模型的具体步骤为：借助住建领域往年工单数据，这些数据已经包含诉求内容与已经明确的责任归属单位，作为训练集，进行机器学习模型的训练；在模型的选择上，选择支持向量机SVM进行模型训练；

所述关联分析方法的具体步骤包括：

将所有历史工单数据导入预训练的机器学习模型中进行预测，将结果中预测错误的工单提取出来，分析每个责任单位有可能被误预测的责任单位，接着统计出推荐责任单位的频率，依据频率大小选择出前k个责任单位，关联分析提取的k个责任单位与支持向量机预测的一个责任单位，共同组成推荐的责任单位集合，此处的k为大于零的整数；

所述方法通过自动推荐出有限的可能责任单位，工作人员只需要在这些可能责任单位中进行选择；同时，当存在推荐集合中责任单位不存在的情况时，在工单责任单位选择下拉框中仍然显示全部的责任单位，但是将推荐的特定数量的责任单位优先排列在前方。