[发明专利]工单智能分析方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，揭露一种工单智能分析方法，包括：接收待判定的咨诉工单，提取所述咨诉工单中的工单词条，并计算所述工单词条的词频逆向频率；根据所述词频逆向频率，从所述工单词条中筛选出关键词条，并根据所述关键词条，识别出所述咨诉工单的类别特征；利用训练好的投诉原因检测模型检测所述咨诉工单的投诉原因；将所述类别特征和所述投诉原因作为所述咨诉工单的工单特征输入至训练好的工单分析模型中，以通过所述训练好的工单分析模型分析所述咨诉工单是否投诉有效，得到所述咨诉工单的投诉判定结果。此外，本发明还涉及区块链技术，所述工单特征可存储区块链中。本发明可以提高工单判定的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种工单智能分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人们物质、文化水平的不断提高，消费者的维权意识与消费者权益保护意识也日益提高，因此，投诉反馈时有发生。各企业需要将用户的投诉反馈利用工单的形式来记录和保存，并进一步判断投诉反馈是否为有效投诉。

目前，投诉工单是否有效的判定多交由企业中的投诉业务处理部门进行判别，但业务部门中不同人员对于判定规则的不同理解会导致判定基准的差异性，从而影响投诉工单的判定准确性。

发明内容

本发明提供一种工单智能分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高工单判定的准确性。

为实现上述目的，本发明提供的一种工单智能分析方法，包括：

接收待判定的咨诉工单，提取所述咨诉工单中的工单词条，并计算所述工单词条的词频逆向频率；

根据所述词频逆向频率，从所述工单词条中筛选出关键词条，并根据所述关键词条，识别出所述咨诉工单的类别特征；

利用训练好的投诉原因检测模型检测所述咨诉工单的投诉原因；

将所述类别特征和所述投诉原因作为所述咨诉工单的工单特征输入至训练好的工单分析模型中，以通过所述训练好的工单分析模型分析所述咨诉工单是否投诉有效，得到所述咨诉工单的投诉判定结果。

可选地，所述提取所述咨诉工单中的工单词条，包括：

将所述咨诉工单转换为工单文本，采用分词算法对所述工单文本进行词条扫描，得到所述工单文本的词条有向无环图；

采用动态规划算法计算所述词条有向无环图中的词语生成路径，得到词条生成概率；

根据所述词条生成概率，对所述词条有向无环图进行词条切分，得到咨诉工单的工单词条。

可选地，所述计算所述工单词条的词频逆向频率，包括：

获取所述工单词条所对应的咨诉工单库，计算所述工单词条在所述咨诉工单中的词频，并计算所述工单词条在所述咨诉工单库中的文档逆向频率；

根据所述词频和所述文档逆向频率，计算所述工单词条的词频逆向频率。

可选地，所述根据所述词频逆向频率，所述计算所述工单词条在所述咨诉工单库中的文档逆向频率，包括：

利用下述公式计算所述工单词条在所述咨诉工单库中的文档逆向频率：

其中，IDF_c表示工单词条c的文档逆向频率，D_n表示咨诉工单库中咨诉工单的数量，D_c表示咨诉工单库中包含工单词条c的咨诉工单数量。

可选地，所述利用训练好的投诉原因检测模型检测所述咨诉工单的投诉原因之前，还包括：

获取训练工单，利用预构建的投诉原因检测模型中的卷积层提取所述训练工单的投诉特征；