CN112541351A - 一种住建领域政务热线工单派发方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种住建领域政务热线工单派发方法，所述方案通过构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，构建文档词条矩阵；将词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。通过自动推荐出有限的可能责任单位，工作人员只需要在这些可能责任单位中进行选择，极大的节省了工作人员的选择时间，提升了工作人员的工作效率，节省了工单派时间。

Description

一种住建领域政务热线工单派发方法及系统
技术领域
本公开属于工单派发技术领域，具体涉及一种住建领域政务热线工单派发方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
发明人发现，当前住建部门需要承接大量的12345市民诉求，这些市民诉求对应了大量政务热线工单，在具体的工单处理过程中，工作人员面临着两大困难：首先，任务量大，工作人员每天需要处理大量工单；在处理过程中，工作人员需要确定工单所属的唯一一个责任单位，即要在系统“下拉选择框”中寻找拟派发的责任单位，而可选责任单位通常在几十个以上；工作人员想要在如此多的可选责任单位中确定一个责任单位，十分费时费力。因此，如何提升工作人员的工作效率，节省工单派发时所需时间是当前有待解决的技术问题。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了一种住建领域政务热线工单派发方法及系统，所述方案通过自动推荐出有限的可能责任单位，工作人员只需要在这些可能责任单位中进行选择，极大的节省了工作人员的选择时间，提升了工作人员的工作效率，节省了工单派时间。
根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种住建领域政务热线工单派发方法，包括以下步骤：
接听热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
进一步的，所述机器学习模型采用支持向量机算法，通过所述支持向量机算法推荐出所述工单可能的一个责任单位。
进一步的，所述关联分析方法的具体步骤包括：
将所有历史工单数据导入预训练的机器学习模型中进行预测，将结果中预测错误的工单提取出来，分析每个责任单位有可能被误预测的责任单位，接着统计出推荐责任单位的频率，依据频率大小选择出前k个责任单位，关联分析提取的k个责任单位与支持向量机预测的一个责任单位，共同组成推荐的责任单位集合，此处的k为大于零的整数。
进一步的，对工单数据进行预处理的具体过程包括：构建噪音数据库，剔除工单中属于噪音数据库中的数据。
进一步的，构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词的具体过程包括：构建住建领域的专业词库，包括自定义专业词库与停用词词库；自定义专业词库是指作为整体出现的词语，停用词库是指无意义的语气助词。
进一步的，所述住建领域专业词库内的词语分行存储，每一个词语占一行。
进一步的，基于分词结果，构建文档词条矩阵的具体过程包括：以每一个分词作为单独的一列，每一行表示的是工单内容，以词语出现次数进行排列。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种住建领域政务热线工单自动派发系统，包括：
工单转化模块，被配置为获取热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
主题分析模块，被配置为构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
责任单位推荐模块，被配置为将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
展示模块，被配置为在责任单位选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
根据本公开实施例的第三个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种住建领域政务热线工单派发方法中的步骤。
根据本公开实施例的第四个方面，提供了一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种住建领域政务热线工单派发方法中的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
(1)本公开所述方案通过构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，构建文档词条矩阵；利用预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合，基于自动推荐出的有限可能责任单位，工作人员大多数情况下只需要在这些可能责任单位中进行选择，极大的节省了工作人员的选择时间，提升了工作人员的工作效率，节省了工单派时间。
(2)本公开所述方案考虑到存在推荐集合中责任单位不存在的情况，在工单责任单位选择下拉框中仍然显示全部的责任单位，但是将推荐的特定数量的责任单位优先排列在前方，有效节省了工作人员选择责任单位的时间。
本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例一中所述的一种住建领域政务热线工单派发方法流程图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
本公开应用于住建领域政务热线，因此首先需要对热线处理流程进行简要说明，即：基于本方案的应用场景(即住建领域政务热线)，公民拨打12345表达诉求，市长热线将公民诉求转化为工单文本信息，并转至住建部门热线平台，基本热线处理流程如下所述：
a、工作人员提供人工服务，接听电话并记录用户需求信息。
b、现有的语音识别技术已经较为普及，可以通过智能客服与用户进行交流，记录用户的语音，并通过某种语音识别框架将语音数据转化为文本信息。
c、12345市民热线的工作人员会将记录好的公民诉求形成工单，并派发至相关的单位，其中包括住房与城乡建设数字化中心，负责处理住建领域的工单。
d、住建领域政务热线工作人员在接到12345市民热线的工单之后，会标注出工单的发生地址、所述城区、行业类型以及确定责任单位。
本公开的应用场域是在热线处理流程的d阶段，需要住建领域热线工作人员确定工单需要派发的责任单位。
实施例一：
本实施例的目的是提供一种住建领域政务热线工单派发方法。
一种住建领域政务热线工单派发方法，包括：
接听热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
具体的，本部分的技术方案如下：
(1)工单数据获取。市民拨打12345反映问题后，12345热线会及时将工单转至住建领域政务热线，其中，工单数据包含公民拨打电话反映的内容。
(2)工单内容处理。住建领域政务热线会将12345市民热线转来的所有公民诉求工单(每次数量通常是100—200不等)首先导入本单位工单处理系统，之后，工单经过分词、构建文档词条矩阵、机器学习模型预测而最终推荐出预设数量的责任单位，本实施例中设定推荐责任单位的数量为5个(即通过机器学习模型预测一个，通过关联分析选择4个)。
进一步的，工单内容处理阶段，主要包含以下几方面，现详细说明：
(a)工单内容说明。12345市民热线转至的公民诉求工单，有着固定的格式，其中部分内容对于确定责任单位归属并没有实际意义，试举以下两例进行说明。
例1：“12345韩青转办:来电人反映：槐荫区保利华府2区业主，整个小区近期陆续交房，陆续安装天然气报警器，但工作人员收取报警器费用270元(每户)，咨询是否必须缴纳270元报警器费用，希望相关单位落实处理，请处理。(济华燃气，华通项目部的工作人员，安装电话15168813826)12345录入时间:2018-06-28 21:27:53转办时间:2018-07-01 09:17:07”
其中，一般情况下，工单内容中会出现“12345XX转办”、“来电人反映”、“希望相关单位落实处理，请处理”以及“12345录入时间，转办时间”等内容，此部分内容对于确定工单责任单位没有价值，属于数据噪音，因此，予以剔除。
除此之外，如例2所示，部分工单中还存在“XX反馈”、“XX回退”成内容，本部分同样没有实际意义。予以剔除。
例2：“12345贾宏伟转办:贾女士来电反映：历下区解放路77号元中建国熙台小区11号楼独单元2903室，主卧飘窗漏雨，要求尽快维修，希望相关单位落实处理，请处理。历下区政府热线办理反馈：历下区住房保障管理局回退：2015年2月1日实施的《济南市物业管理办法》第十五条物业在保修期之内出现质量缺陷，由房地产开发企业负责保修。12345录入时间:2018-06-25 19:14:55转办时间:2018-07-01 09:57:17”
(b)构建起住建领域专业词库
分词是十分关键的一步，而构建起有效的词库是实现合理分词首要前提。本专利构建住建领域的专业词库，包括自定义专业词库与停用词词库。自定义专业词库是指某些词作为整体出现，如小区名、道路名，反映具体问题的事项词语等，如暖气不热；停用词库是指去除无意义的词语，如“的”、“啊”等词。
词库的构建方法采用背靠背人工编码的方法。邀请住建领域专业人士分别阅读大量的12345工单，进行人为分词。分词以后，将每人的分词结果进行比对，经商议整理出大家一致认可的分词结果。
词库的具体形式是形成txt文档，在该文档中，每一个词语占一行。
拥有了住建领域的专业词库，便可以实现精准分词，这为以后的模型训练奠定了基础。
(c)工单内容分词、构建文档词条矩阵、形成语料库
基于构建的住建领域专业词库，本专利首先对工单内容进行分词。具体的分词情况如下：
原始工单：12345贾宏伟转办:贾女士来电反映：历下区解放路77号元中建国熙台小区11号楼独单元2903室，主卧飘窗漏雨，要求尽快维修，希望相关单位落实处理，请处理。历下区政府热线办理反馈：历下区住房保障管理局回退：2015年2月1日实施的《济南市物业管理办法》第十五条物业在保修期之内出现质量缺陷，由房地产开发企业负责保修。12345录入时间:2018-06-25 19:14:55转办时间:2018-07-01 09:57:17
分词后工单：历下区解放路77号元中建国熙台小区11号楼独单元2903室主卧飘窗漏雨要求尽快维修
工单内容分词以后，便以词语的形式体现，这时就可以构建起文档词条矩阵，该矩阵是以每一个词作为单独的一列，每一行表示的是工单内容，是以词语出现次数的形式出现。
文档词条矩阵可以与对应的责任单位整合起来形成语料库，如此，语料库中就包含着每一工单分词情况，以及所属的责任单位。
(d)构建工单责任单位的机器学习预测模型
经过工单内容的分词、构建文档词条矩阵步骤，形成语料库。接下来，可以构建工单责任单位的机器学习预测模型。
具体步骤为：借助住建领域往年工单数据，这些数据已经包含诉求内容与已经明确的责任归属单位，可以作为很好的训练集，进行机器学习模型的训练；在模型的选择上，本专利比较了时兴的九种有监督机器学习模型，多次比较模型效果，最终选择支持向量机(SVM)进行模型训练。如下表1所示。
表1多种预测模型的比较结果
Figure BDA0002822992320000101
支持向量机(SVM)算法：支持向量机适用于二分类变量与多分类变量，在分类过程中，支持向量机是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小，分类效果越好。
SVM有监督机器学习模型，仅可以推荐出一个责任单位，因此本专利采用关联分析实现5个责任单位的推荐，具体做法是：
机器学习预测模型训练完成之后，将所有往年数据导入预测模型之中，进行预测，将结果中预测错误的工单提取出来，分析某一责任单位有可能被预测模型推荐为哪几个责任单位，接着统计出推荐责任单位的频率，依据频率大小选择出前4位，关联分析提取的4个责任单位与SVM预测的1个责任单位，共实现推荐出5个责任单位。
最后，将工单预测模型植入现有工单处理系统，新的公民诉求工单，经该模型预测，推荐出责任单位。
在工作人员实际工单处理过程中，新的公民诉求工单经过热线处理流程转至住建领域工单处理系统，该系统已嵌入训练好的预测模型。因此，经过该系统转到工单处理人员手中的新的诉求工单，不仅包含公民诉求内容，而且还有每一工单对应的、预测出的5个责任单位，故在责任单位下拉选择框中，机器学习推荐的5个责任单位会出现在最前方，如此，本专利会有效节省工作人员的选择责任单位的时间。
实施例二：
本实施例的目的是提供一种住建领域政务热线工单自动派发系统。
一种住建领域政务热线工单自动派发系统，包括：
工单转化模块，被配置为获取热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
主题分析模块，被配置为构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
责任单位推荐模块，被配置为将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
展示模块，被配置为在责任单位选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
实施例三：
本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种住建领域政务热线工单派发方法中的步骤，包括：
接听热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
实施例四：
本实施例的目的是提供一种终端设备。
一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种住建领域政务热线工单派发方法中的步骤，包括：
接听热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，包括以下步骤：
接听热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
2.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，所述机器学习模型采用支持向量机算法，通过所述支持向量机算法推荐出所述工单可能的一个责任单位。
3.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，所述关联分析方法的具体步骤包括：
将所有历史工单数据导入预训练的机器学习模型中进行预测，将结果中预测错误的工单提取出来，分析每个责任单位有可能被误预测的责任单位，接着统计出推荐责任单位的频率，依据频率大小选择出前k个责任单位，关联分析提取的k个责任单位与支持向量机预测的一个责任单位，共同组成推荐的责任单位集合，此处的k为大于零的整数。
4.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，对工单数据进行预处理的具体过程包括：构建噪音数据库，剔除工单中属于噪音数据库中的数据。
5.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词的具体过程包括：构建住建领域的专业词库，包括自定义专业词库与停用词词库；自定义专业词库是指作为整体出现的词语，停用词库是指无意义的语气助词。
6.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，所述住建领域专业词库内的词语分行存储，每一个词语占一行。
7.如权利要求1所述的一种住建领域政务热线工单派发方法，其特征在于，基于分词结果，构建文档词条矩阵的具体过程包括：以每一个分词作为单独的一列，每一行表示的是工单内容，以词语出现次数进行排列。
8.一种住建领域政务热线工单自动派发系统，其特征在于，包括：
工单转化模块，被配置为获取热线电话，记录语音信息，将语音数据转化为文本信息，形成工单；
主题分析模块，被配置为构建住建领域专业词库，对工单内容进行分词，基于分词结果，构建文档词条矩阵；
责任单位推荐模块，被配置为将所述词条矩阵输入预训练的机器学习模型，预测出工单的责任单位，并采用关联分析的方法选择预设数量可能的责任单位，共同组成责任单位的推荐集合；
展示模块，被配置为在选择列表中优先展示所述推荐集合中的责任单位。
9.一种计算机可读存储介质，其特征是：其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种住建领域政务热线工单派发方法中的步骤。
10.一种终端设备，其特征是：包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-7中任一项所述的一种住建领域政务热线工单派发方法中的步骤。
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