本發(fā)明實(shí)施例涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及任務(wù)執(zhí)行部門的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)以及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、某些平臺(tái)為了應(yīng)對(duì)用戶的各種訴求，可以在接收到用戶上報(bào)的訴求內(nèi)容后，對(duì)其分析處理以確定與其相對(duì)應(yīng)的職能部門，以使職能部門來執(zhí)行相應(yīng)的職責(zé)。與訴求內(nèi)容相對(duì)應(yīng)的職能部門主要是依賴工作人員的經(jīng)驗(yàn)來確定。

2、發(fā)明人在基于上述方式實(shí)施本技術(shù)方案時(shí)，發(fā)現(xiàn)如下問題：

3、基于人工經(jīng)驗(yàn)確定職能部門時(shí)，不僅對(duì)工作人員的知識(shí)積累要求較高，存在局限性較強(qiáng)的問題，而且在部分訴求內(nèi)容可能涉及到多個(gè)職能部門時(shí)，無法準(zhǔn)確確定職能部門，進(jìn)而導(dǎo)致訴求內(nèi)容無法及時(shí)有效處理的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供了任務(wù)執(zhí)行部門的確定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)以及產(chǎn)品，以實(shí)現(xiàn)智能化地確定待處理工單所對(duì)應(yīng)的執(zhí)行部門，不僅提高了確定執(zhí)行部門的準(zhǔn)確性，還提高了確定執(zhí)行部門的效率。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種任務(wù)執(zhí)行部門的確定方法，該方法包括：

3、獲取待處理工單的描述文本信息；

4、基于目標(biāo)工單處理模型對(duì)輸入的描述文本信息和與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)向量進(jìn)行處理，輸出每個(gè)待執(zhí)行部門與所述待處理工單之間的部門評(píng)估屬性；其中，所述目標(biāo)向量中包括當(dāng)前待執(zhí)行部門與其他待執(zhí)行部門之間的部門關(guān)系向量以及所述當(dāng)前待執(zhí)行部門的職責(zé)描述向量；

5、依據(jù)所述部門評(píng)估屬性，確定與所述待處理工單相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行部門。

6、可選的，所述目標(biāo)工單處理模型包括處置部門推薦子模型，所述基于目標(biāo)工單處理模型對(duì)輸入的描述文本信息和與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)向量進(jìn)行處理，輸出每個(gè)待執(zhí)行部門與所述待處理工單之間的部門評(píng)估屬性，包括：

7、基于所述處置部門推薦子模型確定所述描述文本信息中事件描述文本的事件描述向量，并基于預(yù)先確定的注意力權(quán)重對(duì)所述事件描述向量加權(quán)處理，得到待拼接語義向量；其中，所述注意力權(quán)重包括第一權(quán)重和第二權(quán)重，所述第一權(quán)重是基于歷史工單中工單標(biāo)題和工單事件描述確定的，所述第二權(quán)重是基于歷史工單中的工單事件類別和工單事件描述確定的；

8、基于所述處置部門推薦子模型將所述待拼接語義向量分別與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)向量拼接后繼續(xù)處理，得到每個(gè)待執(zhí)行部門相對(duì)應(yīng)所述待處理工單的部門評(píng)估屬性。

9、可選的，所述依據(jù)所述部門評(píng)估屬性，確定與所述待處理工單相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行部門，包括：

10、依據(jù)每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的部門評(píng)估屬性和預(yù)先設(shè)置的預(yù)設(shè)屬性閾值和/或預(yù)設(shè)執(zhí)行部門數(shù)量，確定至少一個(gè)目標(biāo)執(zhí)行部門。

11、可選的，所述方法還包括：

12、基于歷史訓(xùn)練樣本對(duì)待訓(xùn)練工單處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的待使用工單處理模型；其中，所述待訓(xùn)練工單處理模型包括用于確定當(dāng)前待執(zhí)行部門與其他待執(zhí)行部門之間部門關(guān)系向量的部門關(guān)聯(lián)性學(xué)習(xí)子模型、用于確定每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的職責(zé)描述向量的職責(zé)描述子模型、以及用于對(duì)輸入文本、部門關(guān)系向量以及職責(zé)描述向量進(jìn)行處理的處置部門推薦子模型；

13、基于所述待使用工單處理模型，確定所述目標(biāo)工單處理模型。

14、可選的，所述基于所述待使用工單處理模型，確定所述目標(biāo)工單處理模型，包括：

15、獲取所述待使用工單處理模型中職責(zé)描述子模型所確定的與每個(gè)待執(zhí)行部門相對(duì)應(yīng)的職責(zé)描述向量，以及部門關(guān)聯(lián)性學(xué)習(xí)子模型所確定的與每個(gè)待執(zhí)行部門相對(duì)應(yīng)的部門關(guān)系向量；

16、基于同一待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的部門關(guān)系向量和職責(zé)描述向量，確定與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)向量，將所述目標(biāo)向量作為所述處置部門推薦子模型的輸入?yún)?shù)進(jìn)行封裝，得到更新后的處置部門推薦子模型；

17、保留更新后的處置部門推薦子模型，得到所述目標(biāo)工單處理模型。

18、可選的，在所述基于歷史訓(xùn)練樣本對(duì)待訓(xùn)練工單處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的待使用工單處理模型之前，所述方法還包括：

19、獲取多個(gè)第一歷史工單，其中，所述第一歷史工單中包括工單事件類別；

20、根據(jù)所述多個(gè)第一歷史工單的工單事件類別，確定包括所有待執(zhí)行部門的無向圖，其中，所述無向圖中包括所有待執(zhí)行部門的部門標(biāo)識(shí)以及任意兩個(gè)待執(zhí)行部門之間的部門邊權(quán)；

21、基于每個(gè)第二歷史工單、所述無向圖以及每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的職責(zé)描述文本，確定所述歷史訓(xùn)練樣本。

22、可選的，所述根據(jù)所述多個(gè)第一歷史工單的工單事件類別，確定包括所有待執(zhí)行部門的無向圖，包括：

23、對(duì)于同一工單事件類別的第一歷史工單，根據(jù)每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的第一歷史工單的數(shù)量和所述第一歷史工單的總數(shù)量，確定任意兩個(gè)待執(zhí)行部門之間的第一邊權(quán)；

24、根據(jù)所有工單事件類別所對(duì)應(yīng)的所有任意兩個(gè)待執(zhí)行部門之間的第一邊權(quán)，確定任意兩個(gè)待執(zhí)行部門之間的部門邊權(quán)；

25、根據(jù)待執(zhí)行部門和任意兩個(gè)待執(zhí)行部門之間的部門邊權(quán)，確定與所有待執(zhí)行部門相對(duì)應(yīng)的無向圖。

26、可選的，所述基于歷史訓(xùn)練樣本對(duì)待訓(xùn)練工單處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的待使用工單處理模型，包括：

27、對(duì)于各歷史訓(xùn)練樣本，將當(dāng)前訓(xùn)練樣本中的第二歷史工單、所述無向圖以及與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的職責(zé)描述輸入至待訓(xùn)練工單處理模型中；

28、基于所述待訓(xùn)練工單處理模型中的部門關(guān)聯(lián)性學(xué)習(xí)子模型對(duì)無向圖處理，得到與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的預(yù)測部門關(guān)系向量、基于職責(zé)描述子模型對(duì)每個(gè)待執(zhí)行部門的職責(zé)描述向量化處理，得到預(yù)測描述向量、以及基于處置部門推薦子模型對(duì)同一待執(zhí)行部門的預(yù)測部門關(guān)系向量、預(yù)測描述向量以及所述第二歷史工單的工單描述文本處理，輸出每個(gè)待執(zhí)行部門的部門預(yù)測結(jié)果；

29、基于所述部門預(yù)測結(jié)果，確定預(yù)測執(zhí)行部門，并根據(jù)所述預(yù)測執(zhí)行部門和所述第二歷史工單的實(shí)際執(zhí)行部門，確定損失值，以基于所述損失值對(duì)所述待訓(xùn)練工單處理模型中的模型參數(shù)進(jìn)行修正；

30、將所述待訓(xùn)練工單處理模型中的損失函數(shù)收斂作為訓(xùn)練目標(biāo)，得到所述待使用工單處理模型。

31、可選的，所述部門關(guān)聯(lián)性學(xué)習(xí)子模型為圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于部門關(guān)聯(lián)性學(xué)習(xí)子模型對(duì)無向圖處理，得到與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的預(yù)測部門關(guān)系向量，包括：

32、基于所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)依次對(duì)所述無向圖中的待執(zhí)行部門以及部門邊權(quán)處理，得到第一特征向量；

33、基于所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的圖卷積層對(duì)所述第一特征向量處理，得到與每個(gè)待執(zhí)行部門與其他待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的預(yù)測部門關(guān)系向量。

34、可選的，所述職責(zé)描述至少一條職責(zé)文本；所述基于職責(zé)描述子模型對(duì)每個(gè)待執(zhí)行部門的職責(zé)描述向量化處理，得到預(yù)測描述向量，包括：

35、基于職責(zé)描述子模型確定每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的至少一條職責(zé)文本所對(duì)應(yīng)的語義向量；

36、根據(jù)預(yù)先設(shè)定的每個(gè)待執(zhí)行部門的職責(zé)文本的文本權(quán)重和所述職責(zé)文本對(duì)應(yīng)的語義向量，確定與待執(zhí)行部門對(duì)應(yīng)的預(yù)測描述向量。

37、可選的，所述工單描述文本包括工單標(biāo)題、工單事件描述和工單事件類別，所述基于處置部門推薦子模型對(duì)同一待執(zhí)行部門的預(yù)測部門關(guān)系向量、預(yù)測描述向量以及所述第二歷史工單的工單描述文本處理，輸出每個(gè)待執(zhí)行部門的部門預(yù)測結(jié)果，包括：

38、基于所述處置部門推薦子模型對(duì)工單標(biāo)題和工單事件描述處理，更新注意力權(quán)重中的第一權(quán)重，以及基于所述處置部門推薦子模型對(duì)所述工單事件類別和所述工單事件描述處理，更新所述注意力權(quán)重中的第二權(quán)重；

39、基于更新后的第一權(quán)重和更新后的第二權(quán)重對(duì)所述工單事件描述注意力處理，得到注意處理后的預(yù)測拼接語義向量；

40、將所述預(yù)測拼接語義向量分別與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的預(yù)測部門關(guān)系向量和預(yù)測描述向量拼接，得到與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的待處理向量；

41、基于所述處置部門推薦子模型對(duì)所述待處理向量分類處理，輸出每個(gè)待執(zhí)行部門的部門預(yù)測結(jié)果。

42、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種任務(wù)執(zhí)行部門的確定裝置，該裝置包括：

43、信息獲取模塊，用于獲取待處理工單的描述文本信息；

44、屬性輸出模塊，用于基于目標(biāo)工單處理模型對(duì)輸入的描述文本信息和與每個(gè)待執(zhí)行部門所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)向量進(jìn)行處理，輸出每個(gè)待執(zhí)行部門與所述待處理工單之間的部門評(píng)估屬性；其中，所述目標(biāo)向量中包括當(dāng)前待執(zhí)行部門與其他待執(zhí)行部門之間的部門關(guān)系向量以及所述當(dāng)前待執(zhí)行部門的職責(zé)描述向量；

45、部門確定模塊，用于依據(jù)所述部門評(píng)估屬性，確定與所述待處理工單相對(duì)應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行部門。

46、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種設(shè)備，該設(shè)備包括：

47、一個(gè)或多個(gè)處理器；

48、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序；

49、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的任務(wù)執(zhí)行部門的確定方法。

50、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明任意實(shí)施例所提供的任務(wù)執(zhí)行部門的確定方法。

51、第五方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明實(shí)施例任一所述的任務(wù)執(zhí)行部門的確定方法。

52、本發(fā)明實(shí)施例所提供的技術(shù)方案，在獲取到待處理工單的描述文本信息后，可以將描述文本信息輸入至目標(biāo)工單處理模型中，以使目標(biāo)工單處理模型對(duì)描述文本信息和包括部門之間關(guān)系的部門關(guān)系向量以及部門職責(zé)所對(duì)應(yīng)的職責(zé)描述向量分析處理，從而確定每個(gè)待執(zhí)行部門與待處理工單之間的適配度，進(jìn)而依據(jù)適配度從所有待執(zhí)行部門中確定可以執(zhí)行待處理工單的目標(biāo)執(zhí)行部門，解決了現(xiàn)有技術(shù)中依賴用戶經(jīng)驗(yàn)確定執(zhí)行部門時(shí)，存在效率較低以及準(zhǔn)確率較低的問題，實(shí)現(xiàn)了智能化的確定與待處理工單所對(duì)應(yīng)的目標(biāo)執(zhí)行部門。進(jìn)一步的，目標(biāo)工單處理模型是依據(jù)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的，因此，還提高了確定目標(biāo)執(zhí)行部門的準(zhǔn)確性。