[发明专利]基于机器学习算法的工单质检方法和装置有效
| 申请号： | 201811482026.9 | 申请日： | 2018-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN109635292B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 李道勋;吴志清;李欢欢;颜奕;陈亚萍 | 申请（专利权）人： | 杭州东方通信软件技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F40/12;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 310013 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供基于机器学习的工单质检方法和装置。在一个例子中，工单质检方法包括：从待质检工单中抽取出投诉内容、附加报结信息、业务类别三个信息；利用分词词典、停用词词典对投诉内容、附加报结信息进行分词，去除停用词操作；分别对分词后的投诉内容、附加报结信息进行向量化并将其合并为一个向量；基于向量，利用训练模型进行预测，获取预测的业务类别；其中，训练模型是利用业务类别正确的历史工单训练得到；将预测的业务类别与实际的业务类别进行对比，如果一致则认定该工单的投诉内容、附加报结信息与业务类别一致。本发明实施例有助于提高工单质检准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 算法 质检 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习算法的工单质检方法，包括：从待质检工单中抽取出投诉内容、附加报结信息、业务类别三个信息；利用分词词典、停用词词典对投诉内容、附加报结信息进行分词，去除停用词操作；分别对分词后的投诉内容、附加报结信息进行向量化并将其合并为一个向量；基于向量，利用训练模型进行预测，获取预测的业务类别；其中，训练模型是利用业务类别正确的历史工单训练得到；将预测的业务类别与从工单抽取的业务类别进行对比，如果一致则认定该工单的投诉内容、附加报结信息与业务类别一致。
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