[发明专利]基于可视化的研发项目工单处理方法及系统

权利要求书

1.一种基于可视化的研发项目工单处理方法，其特征在于，应用于研发项目工单处理系统，所述方法至少包括：

确定存在核验需求的研发项目工单和参考研发项目工单记录，并借助AI模型对所述存在核验需求的研发项目工单和所述参考研发项目工单记录中各参考研发项目工单进行关键项目主题挖掘，确定所述存在核验需求的研发项目工单所绑定的存在核验需求的过渡项目主题和所述参考研发项目工单所绑定的参考过渡项目主题，所述AI模型经研发项目工单主题和多维度工单内容配置所得；

依据所述存在核验需求的过渡项目主题和所述参考过渡项目主题从所述参考研发项目工单记录中确定所述存在核验需求的研发项目工单所绑定的核验情况，所述核验情况涵盖不少于一个所述参考研发项目工单；

其中，所述经研发项目工单主题和多维度工单内容配置所得AI模型，包括：将范例研发项目工单传入所述AI模型，得到范例研发项目工单主题，所述范例研发项目工单包括工单内容指示；依据内容分析模型对所述工单内容指示进行关键项目主题挖掘，得到范例工单信息；依据所述范例工单信息和所述范例研发项目工单主题，配置所述AI模型；

其中，所述依据所述范例工单信息和所述范例研发项目工单主题，配置所述AI模型，包括：依据所述范例工单信息和所述范例研发项目工单主题，确定整体性传递指数；依据所述整体性传递指数和所述范例研发项目工单与所述工单内容指示的关联度，借助相对模型评价确定整体性模型评价；依据所述整体性模型评价配置所述AI模型；

其中，所述依据所述范例工单信息和所述范例研发项目工单主题，确定整体性传递指数，包括：将所述范例研发项目工单主题特征压缩后与所述范例工单信息进行作差处理，得到区别性主题数组；对所述区别性主题数组进行上下游量化处理确定上下游融合数组；对所述上下游融合数组执行量化转换处理，得到用于表征整体关联度的整体性传递指数；

其中，还包括：依据所述内容分析模型对所述工单内容指示中不少于一个阶段性事件指示进行关键项目主题挖掘，得到不少于一个阶段性项目主题，每个所述阶段性事件指示旨在表达所述范例研发项目工单中的不少于一个工单内容集依据所述阶段性项目主题和所述范例研发项目工单主题得到阶段性模型评价；

所述依据所述整体性模型评价配置所述AI模型，包括：依据所述整体性模型评价和所述阶段性模型评价配置所述AI模型；

其中，所述依据所述内容分析模型对所述工单内容指示中不少于一个阶段性事件指示进行关键项目主题挖掘，得到不少于一个阶段性项目主题之前，还包括：拆解所述工单内容指示，得到不少于一个阶段性事件指示，每个所述阶段性事件指示涵盖不少于一个注释，所述阶段性事件指示对应一个指示可能性，每个量化值表示所述阶段性事件指示对应所述范例研发项目工单的量化可能性；

其中，所述拆解所述工单内容指示，得到不少于一个阶段性事件指示，包括：对所述工单内容指示中的每个工单需求数据进行意图识别，得到每个所述工单需求数据所绑定的意图；依据所述意图结合设定的拆解策略，将所述工单内容指示拆解为不少于一个阶段性事件指示；

其中，所述依据所述阶段性项目主题和所述范例研发项目工单主题得到阶段性模型评价，包括：对所述范例研发项目工单主题进行描述精简处理，得到整体视觉关键数据分布；依据所述整体视觉关键数据分布和所述阶段性项目主题，确定注意力系数；依据所述注意力系数和所述范例研发项目工单主题确定每个阶段性事件指示所绑定的测试量化可能性；依据所述测试量化可能性与所述阶段性事件指示所绑定的指示可能性，确定所述阶段性模型评价；

其中，所述依据所述整体视觉关键数据分布和所述阶段性项目主题，确定注意力系数，包括：将所述整体视觉关键数据分布中每个分布标签的项目主题评价与所述阶段性项目主题分别进行作差处理，得到阶段性区别性主题数组；对所述阶段性区别性主题数组中每个数组单元进行数值处理确定阶段性上下游融合数组；依据所述阶段性上下游融合数组，确定注意力系数；

其中，所述依据所述阶段性上下游融合数组，确定注意力系数，包括：依据分类子模型对所述阶段性上下游融合数组进行处理，得到一个表达所述阶段性事件指示与所述范例研发项目工单兼容程度的兼容指数；对每个所述阶段性事件指示所绑定的整体视觉关键数据分布中每个分布标签的兼容指数形成的数组进行量化转换，得到所述每个阶段性事件指示所绑定的注意力系数；

其中，所述依据所述注意力系数和所述范例研发项目工单主题确定所述每个阶段性事件指示所绑定的测试量化可能性，包括：将所述范例研发项目工单主题中对每个分布标签的项目主题评价与所述注意力系数融合，得到对应每个所述阶段性事件指示的融合描述数组集；将所述融合描述数组集中的数组合并，得到所述阶段性事件指示对应所述范例研发项目工单中的阶段性合并结果；依据所述阶段性合并结果确定所述阶段性事件指示中每个工单需求数据的测试量化可能性；依据所述阶段性事件指示中每个工单需求数据的测试量化可能性确定所述阶段性事件指示所绑定的测试量化可能性；

其中，所述依据所述阶段性合并结果确定所述阶段性事件指示中每个工单需求数据的测试量化可能性，包括：将所述阶段性事件指示转换成工单需求数据队列，将所述阶段性合并结果传入循环模型，确定不少于一个潜在特征，每个所述工单需求数据对应一个描述数组；每个时间节点，前一个时间节点的潜在特征与当前工单需求数据所绑定的项目主题数组通过循环模型相作用确定下一个时间节点的潜在特征；依据所述不少于一个潜在特征进行特征变换，得到每个工单需求数据的测试数组；依据所述测试数组得到所述阶段性事件指示中每个工单需求数据的测试量化可能性；

其中，依据所述阶段性事件指示中每个工单需求数据的测试量化可能性确定所述阶段性事件指示所绑定的测试量化可能性，包括：将所述阶段性事件指示中各个工单需求数据的测试量化可能性的加权结果，作为所述阶段性事件指示的测试量化可能性。