[发明专利]任务分配的方法、装置、设备以及存储介质在审
| 申请号: | 202010599180.5 | 申请日: | 2020-06-28 |
| 公开(公告)号: | CN111754121A | 公开(公告)日: | 2020-10-09 |
| 发明(设计)人: | 王保卫;尹龄仪 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06F40/20;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人: | 曹远;阎敏 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 任务 分配 方法 装置 设备 以及 存储 介质 | ||
1.一种任务分配的方法,包括:
对接收到的任务进行特征提取,得到所述任务的特征;
根据特征与员工的匹配关系,确定与所述特征具有匹配关系的目标员工;
将所述任务分配给所述目标员工。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据特征与员工的匹配关系,确定与所述特征具有匹配关系的目标员工,包括;
根据所述匹配关系,确定与所述特征具有匹配关系的至少一位候选员工;
对所述候选员工进行排序,根据排序结果,保留预定数量的候选员工作为目标员工。
3.根据权利要求2所述的方法,所述对所述候选员工进行排序的方式包括:
根据所述候选员工的职位、工龄、当前工作的饱和度和/或所述候选员工与所述特征的相关度中的至少一项进行排序。
4.根据权利要求1至3任一所述的方法,其中,所述对接收的到任务进行特征提取,得到所述任务的特征,包括:
将所述接收到的任务输入预先训练的特征提取模型,得到所述任务的特征;
所述特征提取模型是利用任务样本和特征样本训练得到的。
5.根据权利要求1至3任一所述的方法,其中,在所述接收到的任务为多个的情况下,还包括:
建立各个任务与所述任务的特征的对应关系;
所述将所述任务分配给所述目标员工,包括:
根据所述匹配关系以及所述对应关系,将与所述目标员工匹配的特征所对应的任务分配给所述目标员工。
6.一种任务分配的装置,包括:
任务特征提取模块,用于对接收到的任务进行特征提取,得到所述任务的特征;
目标员工确定模块,用于根据特征与员工的匹配关系,确定与所述特征具有匹配关系的目标员工;
任务分配模块,用于将所述任务分配给所述目标员工。
7.根据权利要求6所述的装置,其中,所述目标员工确定模块,包括:
候选员工确定子模块,用于根据所述匹配关系,确定与所述特征具有匹配关系的至少一位候选员工;
目标员工确定执行子模块,用于对所述候选员工进行排序,根据排序结果,保留预定数量的候选员工作为目标员工。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述对所述候选员工进行排序的方式包括:
根据所述候选员工的职位、工龄、当前工作的饱和度和/或所述候选员工与所述特征的相关度中的至少一项进行排序。
9.根据权利要求6至8任一所述的装置,其中,所述任务特征提取模块具体包括:
将所述接收到的任务输入预先训练的特征提取模型,得到所述任务的特征;
所述特征提取模型是利用任务样本和特征样本训练得到的。
10.根据权利要求6至8任一所述的装置,其中,在所述接收到的任务为多个的情况下,还包括:
对应关系建立模块,用于建立各个任务与所述任务的特征的对应关系;
所述任务分配模块,具体用于根据所述匹配关系以及所述对应关系,将与所述目标员工匹配的特征所对应的任务分配给所述目标员工。
11.一种电子设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至5中任一项所述的方法。
12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至5中任一项所述的方法。
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