[发明专利]任务分配方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待分配任务集合中各任务的标签信息，并基于所述标签信息生成各个所述任务的任务标签向量；

获取各个众包用户的个体标签信息，并基于各个所述个体标签信息生成各个所述众包用户的个体标签向量；

将每个所述任务标签向量与每个所述个体标签向量分别由不同的输入端输入至预设的派单孪生神经网络中，基于所述派单孪生神经网络计算得到所述任务与每个所述众包用户的匹配度；其中，所述预设的派单孪生神经网络包括两个输入端；

确定出与所述任务对应的匹配度最高的众包用户作为目标众包用户；

将所述任务分配至对应的所述目标众包用户进行调查。

2.根据权利要求1所述的任务分配方法，其特征在于，所述获取待分配任务集合中各任务的标签信息的步骤之前，还包括：

接收发单数据；所述发单数据包括图片数据以及文本数据，所述文本数据中包括委托事项；

基于OCR系统对所述图片数据进行识别得到识别结果，并基于随机森林模型从所述识别结果中识别得到第一任务集合；

基于预设的语义分类孪生神经网络对所述文本数据中的委托事项进行识别，得到第二任务集合；其中，所述语义分类孪生神经网络基于孪生神经网络训练得到；输入所述语义分类孪生神经网络的数据包括委托事项以及对应的标准任务；

将所述第一任务集合与所述第二任务集合进行合并，并进行去重处理，得到所述待分配任务集合。

3.根据权利要求1所述的任务分配方法，其特征在于，所述将所述任务分配至对应的所述目标众包用户进行调查的步骤之后，包括：

获取所述目标众包用户对所述任务的调查结果；

基于预设的打分孪生神经网络，对所述任务的调查结果进行打分，得到打分分值；

判断所述打分分值是否大于阈值；

若不大于，则确定需要对所述调查结果进行复核；若大于，则确定不需要对所述调查结果进行复核。

4.根据权利要求3所述的任务分配方法，其特征在于，所述基于预设的打分孪生神经网络，对所述任务的调查结果进行打分，得到打分分值的步骤，包括：

获取与所述任务对应的标准任务；

将所述调查结果由所述打分孪生神经网络的一个输入端输入，将所述标准任务由所述打分孪生神经网络的另一个输入端输入，并基于所述打分孪生神经网络输出得到所述调查结果与所述标准任务之间的匹配度；

将所述匹配度作为对所述任务的调查结果的打分分值。

5.根据权利要求1所述的任务分配方法，其特征在于，所述派单孪生神经网络包括两个第一输入端，以及两个结构相同的第一特征提取模块、一个第一分类模块以及一个第一sigmoid层；

两个第一输入端分别用于输入任务标签向量以及个体标签向量，且每个所述第一输入端连接一个第一特征提取模块；

两个所述第一特征提取模块的结构均包括3层16维度全连接层、3层归一化层以及3层线性整流函数层，用于分别对所述任务标签向量以及个体标签向量进行特征提取；

所述第一分类模块为2维度全连接层，用于对两个所述特征提取模块的输出融合后进行特征提取；

所述第一sigmoid层用于对所述第一分类模块的输出特征进行匹配度计算。