[发明专利]基于人工智能的任务催办方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于人工智能的任务催办方法，其特征在于，包括：

获取待办任务对应的任务数据；

将所述任务数据输入卷积神经网络模型进行特征提取处理，得到所述待办任务对应的任务特征向量；

将所述任务特征向量输入已训练的自组织特征映射网络进行处理，确定所述任务特征向量对应的目标聚类特征信息；其中，所述目标聚类特征信息为与所述任务特征向量相匹配的聚类特征信息，所述聚类特征信息根据各个历史特征向量进行聚类处理得到，所述历史特征向量为历史任务对应的历史任务数据通过所述卷积神经网络模型进行特征提取处理得到的特征向量，所述历史任务数据包括所述历史任务的办理时长信息；

根据所述目标聚类特征信息，确定所述待办任务的催办时长；

确定所述待办任务当前的等待时长；

若所述等待时长大于或者等于所述催办时长，则发送催办提醒信息。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的任务催办方法，其特征在于，所述任务数据包括任务基本信息和任务备注信息，所述卷积神经网络模型包括第一特征提取网络层、第二特征提取网络层和注意力层，所述将所述任务数据输入卷积神经网络模型进行特征提取处理，得到所述待办任务对应的任务特征向量，包括：

将所述任务基本信息输入所述第一特征提取网络层进行处理，得到所述任务基本信息对应的第一特征向量；

将所述任务备注信息输入所述第二特征提取网络层进行处理，得到所述任务备注信息对应的第二特征向量；

在所述注意力层中使用所述第二特征向量对所述第一特征向量进行注意力加权，得到任务特征向量。

3.如权利要求1所述的基于人工智能的任务催办方法，其特征在于，所述催办时长包括首次催办时长和循环催办时长，所述若所述等待时长大于或者等于所述催办时长，则发送催办提醒信息，包括：

若所述等待时长大于所述首次催办时长，则向所述待办任务对应的待办人员发送第一催办提醒信息；

每隔所述循环催办时长，向所述待办人员发送第二催办提醒信息以及向所述待办人员的关联人员发送督办提醒信息，直至所述待办任务结束。

4.如权利要求3所述的基于人工智能的任务催办方法，其特征在于，在所述每隔所述循环催办时长，向所述待办人员发送第二催办提醒信息以及向所述待办人员的关联人员发送督办提醒信息之前，还包括：

获取所述待办人员的人员基本信息以及所述待办人员的企业通讯软件好友名单信息；

根据所述人员基本信息，确定所述待办人员的节点特征矩阵；

根据所述企业通讯软件好友名单信息，确定所述待办人员的邻接特征矩阵；

将所述待办人员的节点特征矩阵和邻接特征矩阵输入预设的人员关联模型中的图卷积网络进行处理，得到所述待办人员对应的人员融合特征向量；其中，所述图卷积网络根据预设的人员关系图训练得到；

根据所述人员融合特征向量，确定所述待办人员的关联人员。

5.如权利要求3所述的基于人工智能的任务催办方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取催办指令，根据所述催办指令向所述待办人员发送第三催办提醒信息。

6.如权利要求1所述的基于人工智能的任务催办方法，其特征在于，所述待办任务为在预设审批流程的目标审批节点中的审批任务，所述预设审批流程存在对应的规定时长，所述待办任务当前的等待时长为所述待办任务当前在所述目标审批节点中等待审批的时长，所述根据所述目标聚类特征信息，确定所述待办任务的催办时长，包括：

确定所述预设审批流程到达所述目标审批节点时所述预设审批流程的已耗费时长；

若所述规定时长与所述已耗费时长的差值大于预警时长，则根据所述目标聚类特征信息，确定所述待办任务的催办时长。