CN113468886B - 工单处理方法、装置及计算机设备 - Google Patents

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Abstract

本说明书一个或多个实施例提供一种工单处理方法、装置及计算机设备，本说明书实施例中，客户端的反馈功能中包括上传需改进功能模块的图像的功能，通过该功能，使用户在提交反馈信息时，可以让用户上传其需要改进的功能模块的图像，基于此，由于该图像中包含有用户反馈的需要改进的功能模块，对该图像进行文本识别后获取到目标词语集，由于预设词库中具有预设词语集，预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块，因此由服务端可以利用目标词语集和预设词库，快速准确地识别出用户反馈的要改进的功能模块，知道了用户想要改进的功能模块，即可快速地确定出负责该功能模块的处理对象，进而能够快速准确地分配该条待处理工单数据。

Description

工单处理方法、装置及计算机设备
技术领域
本说明书涉及互联网技术领域，尤其涉及工单处理方法、装置及计算机设备。
背景技术
业务方向用户提供的客户端中，通常提供有反馈功能。用户在对客户端的使用过程中，若发现客户端有问题、存在错误、或者用户有其他使用建议等，都可通过该反馈功能提交反馈信息。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本说明书实施例提供了工单处理方法、装置及计算机设备。
根据本说明书实施例的第一方面，提供一种工单处理方法，包括：
获取客户端提交的包括有图像的待处理工单数据，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能中包括：上传需改进功能模块的图像的功能；
对所述图像进行文本识别后，获取目标词语集；
将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块；
根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
根据本说明书实施例的第二方面，提供一种工单处理方法，包括：
提供对客户端的反馈功能；其中，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能包括：上传需改进功能模块的图像的功能；
通过所述反馈功能获取包括有图像的反馈信息并发送服务端，以供服务端获取到包括有图像的待处理工单数据，通过对所述图像进行文本识别，识别出目标词语集，并分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块。
根据本说明书实施例的第三方面，提供一种工单处理装置，包括：
获取模块，用于：获取客户端提交的包括有图像的待处理工单数据，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能中包括：上传需改进功能模块的图像的功能；
识别模块，用于：对所述图像进行文本识别后，获取目标词语集；
匹配模块，用于：将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块；
确定模块，用于：根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
根据本说明书实施例的第四方面，提供一种工单处理装置，所述装置包括：
提供模块，用于：提供对客户端的反馈功能；其中，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能包括：上传需改进功能模块的图像的功能；
发送模块，用于：通过所述反馈功能获取包括有图像的反馈信息并发送服务端，以供服务端获取到包括有图像的待处理工单数据，通过对所述图像进行文本识别后获取到目标词语集，并分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块。
根据本说明书实施例的第五方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现前述第一方面或第二方面所述方法的实施例。
本说明书的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
本说明书实施例中，客户端的反馈功能中包括上传需改进功能模块的图像的功能，通过该功能，使用户在提交反馈信息时，可以让用户上传其需要改进的功能模块的图像，基于此，由于该图像中包含有用户反馈的需要改进的功能模块，对该图像进行文本识别后获取到目标词语集，由于预设词库中具有预设词语集，预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块，因此由服务端可以利用目标词语集和预设词库，快速准确地识别出用户反馈的要改进的功能模块，知道了用户想要改进的功能模块，即可快速地确定出负责该功能模块的处理对象，进而能够快速准确地分配该条待处理工单数据。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本说明书的实施例，并与说明书一起用于解释本说明书的原理。
图1A是本说明书根据一示例性实施例示出的一种工单处理方法的应用场景示意图。
图1B是本说明书根据一示例性实施例示出的一种客户端的界面示意图。
图1C是本说明书根据一示例性实施例示出的一种工单处理方法的流程示意图。
图1D是本说明书根据一示例性实施例示出的一条待处理工单数据的示意图。
图1E是本说明书根据一示例性实施例示出的用户上传的需改进功能模块的图像的示意图。
图2是本说明书根据一示例性实施例示出的另一种工单处理方法的流程示意图。
图3是本说明书根据一示例性实施例示出的工单处理装置所在计算机设备的一种硬件结构图。
图4是本说明书根据一示例性实施例示出的一种工单处理装置的框图。
图5是本说明书根据一示例性实施例示出的另一种工单处理装置的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
用户在对客户端的使用过程中，若发现客户端有问题、存在错误、或者用户有其他使用建议等，可以通过客户端的反馈功能提交对客户端的反馈信息。客户端通过该反馈功能接收到反馈信息后，可以发送给服务端，由服务端生成该次反馈的待处理工单数据，该待处理工单数据可以发送给业务方的相关技术人员进行处理，以解决用户提出的反馈。
实际业务中，待处理工单数据可能有很多，比如不同用户会对客户端提出不同的反馈建议；另外，对于一些业务类型较多的业务方，业务方可能在客户端中设计很多的功能模块，使客户端中承载业务方各种类型的业务。因此，不同待处理工单数据涉及不同的功能模块，而不同的功能模块由不同业务的相关技术人员负责。因此，对于每条待处理工单数据，业务方往往需要人工介入来查阅每条待处理工单数据，并人工分配给负责人员进行处理。基于此，如何快速地自动将工单分配给对应的负责人员进行处理，以提高效率降低处理成本，是亟待解决的技术问题。
如图1A所示，是本说明书根据一示例性实施例示出的一种工单处理方法的应用场景示意图，图1A中包括有：图1A中包括业务方、业务方所配置的服务端、用户以及各用户所持有的电子设备。
在实际应用中，业务方具体可以是生活服务的业务方、购物平台服务方或交易平台服务方等等。服务端由业务方进行设置，业务方通过该服务端可以向注册用户提供若干种业务。本说明书实施例中的个人设备可以包括各种具有网络通信功能和展示功能的终端，例如，智能手机、平板计算机、笔记本计算机、台式计算机、电视机、集成于计算机显示器中的计算机或其它的电子设备。用户使用安装于个人设备上的客户端访问服务端，本实施例的客户端可以包括B/S结构的web客户端，也可以包括C/S结构的客户端。
本实施例将客户端的功能划分为多个功能模块，具体的划分方式可以根据实际业务需要而灵活配置。例如，客户端的不同功能模块对应不同的业务类型，不同功能模块由不同的业务团队开发，可以基于此来进行划分，还可以基于实际业务中工单的处理人员来划分，不同处理人员负责处理客户端的不同功能的反馈信息，可以基于此来划分功能模块；或者，可以以客户端页面的粒度来划分，即每一功能模块可以对应客户端每一页面；在其他例子中，所述功能模块的划分方式还可以是基于业务类型来进行划分等等。
本实施例中，客户端的反馈功能中包括：上传需改进功能模块的图像的功能，通过该功能，使用户在提交反馈信息时，可以让用户上传其需要改进的功能模块的图像，基于此，由于该图像中包含有用户反馈的需要改进的功能模块，对该图像进行文本识别后获取到目标词语集，由于预设词库中具有预设词语集，预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块，因此服务端可以利用目标词语集和预设词库，快速准确地识别出用户反馈的要改进的功能模块，知道了用户想要改进的功能模块，即可快速地确定出负责该功能模块的相关技术人员，进而能够快速准确地分配该条待处理工单数据。
进一步的，若客户端有更新，例如新增、删除或变更功能模块，只需要相应地更新预设词库，即可满足业务的发展，本实施例方案的灵活性较高，维护难度较小。
对于工单识别的技术问题，在一些场景中，客户端的反馈功能可以供用户编辑问题描述，若只围绕用户在反馈信息中编辑的问题描述来进行识别，由于用户编辑的描述经常存在不准确或语义含糊等问题，因此识别准确率无法保证。而本实施例方案由于围绕功能模块本身构建的预设词库，能够准确地描述出用户想要改进的功能模块的特点，因此能够准确地识别出工单数据对应的处理对象。
如图1B所示，是本说明书根据一示例性实施例示出的一种客户端的界面示意图，该示意图中示意出该客户端提供的反馈功能，作为例子，反馈功能可以包括有文本编辑控件，用于供用户编辑文本，以描述用户的问题或建议。该反馈功能还包括有上传需改进功能模块的图像的功能，图1B中以一个图像上传控件为例进行示意。可选的，该反馈功能还可用于提示用户对需改进功能模块进行截图并上传，作为例子，图1B中通过在用户界面上显示“请上传需要改进的功能模块的截图”对用户进行提示。基于此，用户利用该反馈功能提交包括有图像的反馈信息。实际应用中，反馈功能也可以采用多种其他类型的控件实现，本实施例对此不进行限定。
如图1C所示，是本说明书根据一示例性实施例示出的一种工单处理方法的流程图，本实施例可应用于服务端，包括如下步骤：
在步骤102中，获取客户端提交的包括有图像的待处理工单数据。所述客户端包括有多个功能模块，所述功能模块对应有处理该功能模块的处理对象，所述客户端的反馈功能中包括：上传需改进功能模块的图像的功能。
在步骤104中，对所述图像进行文本识别后，获取目标词语集。
在步骤106中，将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块。
在步骤108中，根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
由前述描述可知，本实施例的客户端的反馈功能中包括：上传需改进功能模块的图像的功能，基于此，用户可以在一次反馈中上传对需要修正的功能模块的图像，例如，用户可以对该需改进功能模块进行截图并通过客户端提供的功能上传该截图。实际应用中，基于客户端的反馈功能的设计，获取到的反馈信息有多种，例如反馈信息可以包括反馈时间、用户信息、用户编辑的问题描述文本等等。
客户端将用户提交的反馈信息发送给服务端，服务端根据接收到的反馈信息可以生成一条待处理工单数据，本实施例的待处理工单数据是指业务方需要分配人员进行处理的工单数据。当然，实际应用中，用户通过客户端提交的一次反馈请求，也不一定会产生工单数据，服务端可以通过过滤处理或自动处理等方式处理掉部分反馈请求，部分反馈请求可产生工单数据，提交给相关负责人员处理。
如图1D所示，是本说明书根据一示例性实施例示出的一条待处理工单数据的示意图，该图1D中包含有多种信息，例如提交该反馈的用户信息、用户编辑的问题描述信息、其他业务信息，以及用户上传的需改进功能模块的图像(即图1D中的“相关截图”部分)等，该图像以图1E为例进行示意。如图1E所示，由于该图像是由用户对需改进功能模块的截图，因此该图像包含有需改进功能模块的信息。作为例子，图1E中示出的是用户对客户端的“店铺签约功能模块”的截图，客户端的店铺签约功能模块是用于供用户进行店铺签约，该店铺签约功能模块向用户提供有“费率”、“保底价”、“版本”及“有效期”等设置。用户对该店铺签约功能模块进行截图，图像中包含了“费率”、“保底价”、“版本”及“有效期”等这些描述该店铺签约功能模块的信息，本实施例基于该图像来准确地识别出用户需要修正的功能模块，也即该待处理工单数据所对应的功能模块，待处理工单数据对应的功能模块确定了，即可确定负责该待处理工单数据的人员。例如，从该截图中识别出“费率”、“保底价”、“版本”及“有效期”词语，而预设词库中记录了“店铺签约功能模块”对应的词语包括有“费率”、“保底价”、“版本”及“有效期”，因此可以通过截图确定出该条工单涉及的是“店铺签约功能模块”，因此可以确定出负责该条工单的处理对象。
具体的，可以对图像进行文本识别，识别出图像中的文本，进一步的，可以通过分词处理等方式，获得一个或多个词语，本实施例称之为目标词语集，目标词语集中包括一个或多个目标词语。作为例子，可以对图像采用OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)后，将OCR识别结果再进行分词处理，分词处理后可以得到一个个词语，即目标词语集。
本实施例还预先建立有词库，本实施例称之为预设词库，该预设词库中包括多个预设词语集，每个预设词语集包括至少一个预设词语，每个预设词语集与客户端的一个预设功能模块对应，预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块，也即是预设词语集中各预设词语是预设功能模块的描述信息的文本。基于此，对于待处理工单数据中的图像，可以从图像中识别出目标词语集，与预设词库中各预设词语集进行匹配，即可识别出图像对应的功能模块。
在一些例子中，预设词库的建立过程，可以是对客户端划分出多个预设功能模块，并人工建立各个功能模块的预设词语。在其他例子中，可以获取客户端中各个预设功能模块的图像，例如对客户端各个预设功能模块进行截图等，通过对各个预设功能模块的图像进行文本识别，利用识别出的词语，确定出每个预设功能模块的预设词语集。
在另一些例子中，为了进一步减少人力成本，可以利用历史工单数据来建立预设词库。所述预设词库可以通过如下方式建立：
获取历史需改进功能模块的多条历史工单数据，所述历史工单数据中包含有所述历史需改进功能模块的历史图像；
对每个所述历史图像进行文本识别后，获取至少一个历史词语；
根据所述历史需改进功能模块及识别出的历史词语的对应关系，确定预设词语集及对应的所述预设功能模块。
本实施例中可以获取历史需改进功能模块的多条历史工单数据，这些历史工单数据可以是已由技术人员处理过的历史工单，因此每条历史工单数据的类型是确定的，即每条历史工单数据中涉及的需改进的功能模块是确定的。每条历史工单数据可以具有标签，该标签表征该条历史工单数据对应的历史需改进功能模块。该标签可以通过历史数据自动配置，例如，由于历史工单数据可以是已由技术人员处理过的历史工单，可以根据技术人员的处理记录以及该技术人员所负责的功能模块自动配置上标签。或者，也可以人工标注。本实施例对此不进行限定。
其中，历史工单数据中包括有所述历史需改进功能模块的历史图像，如前所述，基于客户端的反馈功能的设计，使得工单数据中包括有用户上传的图像。基于此，对历史图像进行文本识别，可以获取到历史图像中的至少一个历史词语，而基于历史需改进功能模块及识别出的历史词语的对应关系，即可确定预设词语集及对应的所述预设功能模块。通过上述方式，可以自动建立预设词库，减少人力成本。
其中，同一历史需改进功能模块可以对应有多条历史工单数据，即对应有多张历史图像，基于此，从多张历史图像中可以识别出较多的历史词语。可选的，识别出的这些历史词语都可存储至预设词语集中；或者，在其他例子中，识别出的多个历史词语可能具有相同的语义，可以根据需要，通过语义识别，将具有相同语义的多个历史词语进行筛选，保留其中一个或多个历史词语，从而可以减少预设词语集中的词语数量，减少存储空间，也提高后续的匹配效率。
本实施例从多张历史图像中可以识别出较多的历史词语，其中历史图像可能有误、历史图像中包含了非历史需改进功能模块的其他内容，还可能存在未与历史需改进功能模块对应的历史图像等问题，导致识别出的历史词语可能有误，也可能并不适合用于描述历史功能模块，也可能存在噪音影响等等。为了提高所建立的预设词语集的准确性，通常情况下错误情况占比较少，因此可以从多个历史词语中选取出高频出现的词语，高频出现的词语大概率为准确的词语。
可选的，本实施例可以采用聚类的方式进行处理，作为例子，所述根据所述历史需改进功能模块及识别出的历史词语的对应关系，确定预设词语集及对应的所述预设功能模块，包括：
对识别出的多个历史词语进行聚类，确定出多个类别，每个类别中包括有多个历史词语；
根据每个类别中包括的历史词语的数量，选取出数量大于设定阈值的目标类别，并根据每个目标类别包括的历史词语，确定出每个目标类别的一个或多个预设词语；
根据确定出各个目标类别的预设词语确定出所述预设词语集，将所述历史需改进功能模块确定为所述预设功能模块。
本实施例中，通过聚类处理，语义相似的词语会聚集至同一个类别中，通过聚类处理后，可以得到多个类别，每个类别下都有多个历史词语，通过统计每个类别下的历史词语的数量，可以知道哪些类别为高频出现的词语，哪些类别为低频出现的词语。基于此，通过上述方式，可以选取出合适的类别，本实施例称之为目标类别，该目标类别是聚类结果中，类别下历史词语的数量大于设定阈值的类别，其中，该设定阈值可以根据需要灵活配置，例如可以是1个、2个或5个等数值；历史词语的数量小于设定阈值的类别可以根据需要确定是否删除。通过上述方式，可以为预设功能模块创建出准确描述该功能模块的预设词语集。
对于一个未知类型的待处理工单数据，可以基于上述建立的预设词库来进行准确的识别。本实施例中将目标词语集与预设词库中每个预设词语集进行匹配，其中，目标词语集与预设词语集如何进行匹配，可以有多种方式；作为例子，可以是整体比对目标词语集与预设词语集的相似度，可以是将目标词语集中每个目标词语与所述预设词语集中每个预设词语进行匹配等。作为例子，所述将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，可以包括：
将所述目标词语集中每个目标词语，与所述预设词语集中每个预设词语进行匹配；
所述根据匹配结果，确定所述图像对应的待处理功能模块，包括：
确定目标预设词语集，所述目标预设词语集是所述预设词库中与所述目标词语集词语匹配的数量最多的预设词语集；
根据所述目标预设词语集对应的预设功能模块，确定所述图像对应的待处理功能模块。
上述实施例中，对于待处理工单数据中图像的目标词语集，可以与预设词库中每个预设词语集一一进行比对，以确定目标词语集与哪个预设词语集最为相似。本实施例中，采用词语匹配的数量来确定两者的相似度。其中，目标词语集可以一个预设词语集的比对过程，可以是目标词语集中每个目标词语与预设词语集中每个预设词语一一进行比对，目标词语集中各目标词语与预设词语集中各个预设词语的匹配程度，即表征了目标词语集与预设词语集的匹配程度。
其中，目标词语集中每个目标词语与预设词语集中每个预设词语一一进行比对，可以有多种实现方式。
作为例子，假设目标词语集为W(word)，里面有n个词语：W1至Wn；
预设词库中记录有工单类型和该类工单的预设词语集的关系，例如：T为工单(ticket)，F为高频词(frequency)，工单类型有M个，每个工单类型实际上表示一个功能模块。例如T1工单下有Fm个预设词语，T2工单下有Fj个预设词语等等。
在一些例子中，针对W与T1，可以确定W1与T1工单下Fm个预设词语的第一相似度，以此类推，确定W2与T1工单下Fm个预设词语的第二相似度……直至比对出Wn与T1工单下Fm个预设词语的第n相似度，最后融合多个比对出的多个相似度，确定出W与T1的相似度。
在其他例子中，为了提高效率，可以是确定W与T1中匹配的词语的数量，以此来表征两个词语集的相似度。作为例子，本实施例中的匹配方式，可以是将输入词轮询，第一轮开始查找W1在各工单里的出现次数；查找结果为：W1T1＝1，W1T2＝1，W3T3＝1，…WnTn＝0；
计算完第一个词语后开始计算第2个词语W2，W2T1＝1，W2T2＝0，W2T3＝1...；
接着计算第3个词语W3，W3T1＝0，W3T2＝1，W3T3＝1...。
如此循环计算，可以确定出每个词语在各个工单中匹配的个数，找出统计值最大的Tj作为匹配结果，该Tj工单的类型即可作为待处理工单的类型。
作为例子，假设从待处理工单数据中的图像进行文本识别，识别出的目标词语集包括：合作方案，未到的收，为联系市场经理。
与预设词库中各预设词语集的匹配结果为：
{M-商家权限＝itemId:649883531，tag:M-商家权限，count:2；
M-商家登录＝itemId:633585043，tag:M-商家登录，count:1；
M-商机＝itemId:682830299，tag:M-商机，count:1；
M-开店＝itemId:682547355，tag:M-开店，count:1；
M-服务包＝itemId:679591427，tag:M-服务包，count:1；
M-系统权限＝itemId:664484979，tag:M-系统权限，count:1}
其中，上述匹配结果中以目标词语集与6个预设词语集的匹配为例，tag即该预设词语集的标签，表示了该预设词语集对应哪个功能模块；count表示目标词语集与该预设词语集中词语匹配的数量。通过上述结果，可以确定目标词语集与第一个预设词语集最为相似，两者词语匹配的数量最多，有2个，因此就该预设词语集的标签“商家权限”确定为该待处理工单数据的类型，即该待处理工单数据对应的需要改进的功能模块是“商家权限”功能模块。
在其他例子中，预设词语集中每个词语还可以对应有权重，在实际匹配时，还可以结合匹配的词语的权重来确定目标词语集与预设词语集的匹配度。例如，目标词语集与其中一个预设词语集有3个词语匹配，在该预设词语集中各个词语具有权重，可以结合这3个匹配的词语的权重计算出该预设词语集与目标词语集的匹配度；同理，计算出目标词语集与其他预设词语集的匹配度，最终选取匹配度最大的预设词语集。
实际应用中，预设词库中可能存在一个目标预设词语集与目标词语集最为相似；也可能存在两个或以上个目标预设词语集与目标词语集的词语匹配数量相同，这些目标预设词语集与目标词语集从词语匹配的数量上来看具有相同的相似度。基于此，在一些例子中，可以根据需要选取出其中一个目标预设词语集，选取的策略可以根据需要灵活配置，例如随机选取，或者结合其他反馈信息来选取，或者由人工判决等等。
在一些例子中，匹配结果中，若有两个或以上个所述目标预设词语集，调用其他识别算法对所述待处理工单数据进行识别；将所述两个或以上个目标预设词语集分别对应的预设功能模块，与所述其他识别算法的识别结果进行融合，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。本实施例中，目标词语集可能与两个或以上的预设词语集具有相同的匹配度，此时难以确定目标词语集究竟对应哪个功能模块，考虑到待处理工单数据中可能还包括其他反馈信息，因此，本实施例还可以调用其他识别算法的识别结果，并与其他识别结果进行融合来确定出处理所述待处理工单数据的处理对象。
若匹配的词语数量最多的预设词语集有多个，根据所述多个匹配的词语数量最多的预设词语集对应的预设功能模块，以及所述待处理工单数据，进一步识别。
实际应用中，也可能出现目标词语集与预设词库中各预设词语集均不匹配的情况，此种情况可能是用户上传了错误的图像，也有可能是用户截图的功能模块的图像，在预设词库中未记录到，例如客户端可能更新了新的功能模块，而预设词库未及时更新。可选的，可以生成提示消息并发送给预设对象，该预设对象可以根据需要灵活配置，例如可以是负责预设词库的相关人员等，还可以发送给其他人员，例如由人工介入确定该待处理工单数据的处理对象。或者，还可以调用其他识别算法对该待处理工单数据进行识别。
由上述实施例可见，客户端的反馈功能中包括上传需改进功能模块的图像的功能，通过该功能，使用户在提交反馈信息时，可以让用户上传其需要改进的功能模块的图像，基于此，由于该图像中包含有用户反馈的需要改进的功能模块，对该图像进行文本识别后获取到目标词语集，由于预设词库中具有预设词语集，预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块，因此由服务端可以利用目标词语集和预设词库，快速准确地识别出用户反馈的要改进的功能模块，知道了用户想要改进的功能模块，即可快速地确定出负责该功能模块的相关技术人员，进而能够快速准确地分配该条待处理工单数据。
进一步的，若客户端有更新，例如新增、删除或变更功能模块，只需要相应地更新预设词库，即可满足业务的发展，本实施例方案的灵活性较高，维护难度较小。
对于工单识别的技术问题，若只围绕用户在反馈信息中编辑的问题描述来进行识别，由于用户编辑的描述经常存在不准确或语义含糊等问题，因此识别准确率无法保证。而本实施例方案由于围绕功能模块本身构建的预设词库，能够准确地描述出用户想要改进的功能模块的特点，因此能够准确地识别出工单数据对应的处理对象。
如图2所示，是本说明书根据一示例性实施例示出的另一种工单处理方法的流程图，本实施例从客户端的角度进行描述，包括如下步骤：
在步骤202中，提供对客户端的反馈功能；其中，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能包括：上传需改进功能模块的图像的功能；
在步骤204中，通过所述反馈功能获取包括有图像的反馈信息并发送服务端，以供服务端获取到包括有图像的待处理工单数据，通过对所述图像进行文本识别后获取到目标词语集，并分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块。
在一些例子，所述客户端的反馈功能还用于提示用户对需处理的功能模块进行截图并上传。
上述实施例可见前述实施例的描述，在此不再赘述。
与前述工单处理方法的实施例相对应，本说明书还提供了工单处理装置及其所应用的计算机设备的实施例。
本说明书工单处理装置的实施例可以应用在计算机设备上，例如服务器或终端设备。装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在文件处理的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序指令读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图3所示，为本说明书工单处理装置所在计算机设备的一种硬件结构图，除了图3所示的处理器310、内存330、网络接口320、以及非易失性存储器340之外，实施例中工单处理装置331所在的计算机设备，通常根据该计算机设备的实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。
如图4所示，图4是本说明书根据一示例性实施例示出的一种工单处理装置的框图，所述装置包括：
获取模块41，用于：获取客户端提交的包括有图像的待处理工单数据，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能中包括：上传需改进功能模块的图像的功能；
识别模块42，用于：对所述图像进行文本识别后，获取目标词语集；
匹配模块43，用于：将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块；
确定模块44，用于：根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
在一些例子中，所述将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，包括：
将所述目标词语集中每个目标词语，与所述预设词语集中每个预设词语进行匹配；
所述根据匹配结果，确定所述图像对应的待处理功能模块，包括：
确定目标预设词语集，所述目标预设词语集是所述预设词库中与所述目标词语集词语匹配的数量最多的预设词语集；
根据所述目标预设词语集对应的预设功能模块，确定所述图像对应的待处理功能模块。
在一些例子中，所述确定处理所述待处理工单数据的处理对象，包括：
若所述目标预设词语集至少有两个，调用其他识别算法对所述待处理工单数据进行识别；
将所述至少两个目标预设词语集分别对应的预设功能模块，与所述其他识别算法的识别结果进行融合，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
在一些例子中，所述预设词库通过如下方式创建：
获取历史需改进功能模块的多条历史工单数据，所述历史工单数据中包含有所述历史需改进功能模块的历史图像；
对每个所述历史图像进行文本识别，识别出至少一个历史词语；
根据所述历史需改进功能模块及识别出的历史词语的对应关系，确定预设词语集及对应的所述预设功能模块。
在一些例子中，所述根据所述历史需改进功能模块及识别出的历史词语的对应关系，确定预设词语集及对应的所述预设功能模块，包括：
对识别出的多个历史词语进行聚类，确定出多个类别，每个类别中包括有多个历史词语；
根据每个类别中包括的历史词语的数量，选取出数量大于设定阈值的目标类别，并根据每个目标类别包括的历史词语，确定出每个目标类别的一个或多个预设词语；
根据确定出各个目标类别的预设词语确定出所述预设词语集，将所述历史需改进功能模块确定为所述预设功能模块。
在一些例子中，所述客户端的反馈功能还用于提示用户对需改进功能模块进行截图并上传。
如图5所示，图5是本说明书根据一示例性实施例示出的另一种工单处理装置的框图，所述装置包括：
提供模块51，用于：提供对客户端的反馈功能；其中，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能包括：上传需改进功能模块的图像的功能；
发送模块52，用于：通过所述反馈功能获取包括有图像的反馈信息并发送服务端，以供服务端获取到包括有图像的待处理工单数据，通过对所述图像进行文本识别后获取到目标词语集，并分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块。
在一些例子中，所述客户端的反馈功能还用于提示用户对需处理的功能模块进行截图并上传。
相应的，本说明书还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现前述工单处理方法的实施例。
上述工单处理装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述工单处理方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本说明书的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本说明书的范围仅由所附的权利要求来限制。
以上所述仅为本说明书的较佳实施例而已，并不用以限制本说明书，凡在本说明书的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书保护的范围之内。

Claims (11)

1.一种工单处理方法，包括：
获取用户通过客户端提供的反馈功能提交的待处理工单数据，所述客户端包括有多个功能模块，所述功能模块对应有处理该功能模块的处理对象，所述反馈功能基于文本编辑控件和图像上传控件实现；所述待处理工单数据包括利用所述图像上传控件上传给所述客户端的图像，所述图像为需改进功能模块的图像；
对所述图像进行文本识别后，获取目标词语集；
将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块；
根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
2.根据权利要求1所述的方法，所述将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，包括：
将所述目标词语集中每个目标词语，与所述预设词语集中每个预设词语进行匹配；
所述根据匹配结果，确定所述图像对应的待处理功能模块，包括：
确定目标预设词语集，所述目标预设词语集是所述预设词库中与所述目标词语集词语匹配的数量最多的预设词语集；
根据所述目标预设词语集对应的预设功能模块，确定所述图像对应的待处理功能模块。
3.根据权利要求2所述的方法，所述确定处理所述待处理工单数据的处理对象，包括：
若有两个或以上个所述目标预设词语集，调用其他识别算法对所述待处理工单数据进行识别；
将所述两个或以上个目标预设词语集分别对应的预设功能模块，与所述其他识别算法的识别结果进行融合，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
4.根据权利要求1所述的方法，所述预设词库通过如下方式创建：
获取历史需改进功能模块的多条历史工单数据，所述历史工单数据中包含有所述历史需改进功能模块的历史图像；
对每个所述历史图像进行文本识别，识别出至少一个历史词语；
根据所述历史需改进功能模块及识别出的历史词语的对应关系，确定预设词语集及对应的所述预设功能模块。
5.根据权利要求4所述的方法，所述根据所述历史需改进功能模块及识别出的历史词语的对应关系，确定预设词语集及对应的所述预设功能模块，包括：
对识别出的多个历史词语进行聚类，确定出多个类别，每个类别中包括有多个历史词语；
根据每个类别中包括的历史词语的数量，选取出数量大于设定阈值的目标类别，并根据每个目标类别包括的历史词语，确定出每个目标类别的一个或多个预设词语；
根据确定出各个目标类别的预设词语确定出所述预设词语集，将所述历史需改进功能模块确定为所述预设功能模块。
6.根据权利要求1所述的方法，所述客户端的反馈功能还用于提示用户对需改进功能模块进行截图并上传。
7.一种工单处理方法，包括：
提供对客户端的反馈功能；其中，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能基于文本编辑控件和图像上传控件实现，所述图像上传控件用于上传需改进功能模块的图像；
通过所述反馈功能获取包括有图像的反馈信息并发送服务端，以供服务端获取到包括有图像的待处理工单数据，通过对所述图像进行文本识别后获取到目标词语集，并分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块。
8.根据权利要求7所述的方法，所述客户端的反馈功能还用于提示用户对需处理的功能模块进行截图并上传。
9.一种工单处理装置，包括：
获取模块，用于：获取客户端提交的包括有图像的待处理工单数据，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能基于文本编辑控件和图像上传控件实现，所述图像上传控件用于上传需改进功能模块的图像；
识别模块，用于：对所述图像进行文本识别后，获取目标词语集；
匹配模块，用于：将所述目标词语集分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块；
确定模块，用于：根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象。
10.一种工单处理装置，所述装置包括：
提供模块，用于：提供对客户端的反馈功能；其中，所述客户端包括有多个功能模块，所述客户端的反馈功能基于文本编辑控件和图像上传控件实现，所述图像上传控件用于上传需改进功能模块的图像；
发送模块，用于：通过所述反馈功能获取包括有图像的反馈信息并发送服务端，以供服务端获取到包括有图像的待处理工单数据，通过对所述图像进行文本识别后获取到目标词语集，并分别与预设词库中每个预设词语集进行匹配，根据匹配结果确定所述图像对应的待处理功能模块后，确定处理所述待处理工单数据的处理对象；其中，每个所述预设词语集对应客户端的一个预设功能模块，所述预设词语集中各预设词语用于描述所述预设功能模块。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一所述的方法。
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