CN115688759A - 上报信息归类方法、系统、计算机设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种上报信息归类方法、系统、计算机设备及介质，通过对上报信息进行语义识别后拆分为副词字符以及主词字符，并根据拆分后的主词字符来识别上报信息对应的事项类型后，将事项类型添加到上报信息对应的事项信息池的方式实现了可将匹配成功的用于对上报信息进行识别的多个事项类型添加到事项信息池，当用户在需要对上报信息进行快速分类时可参考事项信息池内对应的事项类型，从而达到了对不同来源以及不同类型的上报信息进行准确的事项分类，解决了现有技术当中当值班者接收到大量不同类型以及不同渠道上传的上报信息时，往往很难对上报信息进行快速的识别分类的问题，提升了用户的工作效率。

Description

上报信息归类方法、系统、计算机设备及介质

技术领域

本发明涉及空间定位，尤其涉及一种上报信息归类方法、系统、计算机设备及介质。

背景技术

政府部门的值班工作是各级政府畅通联系、履行职责、高效运转的重要保障，发挥着上传下达、联系左右、沟通内外的重要作用，特别面向应急管理领域，值班值守模块更是不可或缺。

而在值班过程中，值班者往往会接收海量的上报信息，上报信息的来源可能为短信、电话、公众号、APP、其他预警系统等不同渠道，信息内容也呈现出不同格式，导致值班者在面对不同类型以及不同渠道上传的上报信息时，往往很难对上报信息进行快速的识别分类，因此如何将海量上报信息的进行快速的分类处理，成为了一个急需解决的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提出了一种将不同类型的上报信息进行识别后自动分类的上报信息归类方法、系统、计算机设备及介质。

本发明提供了一种上报信息归类方法，包括：

获取上报主体发送的上报信息

判断所述上报信息是否为字符信息

若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符

从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

进一步的，所述获取上报主体发送的上报信息的步骤之后，还包括：

判断所述上报信息是否为语音信息；

若是，则将所述语音信息转化为字符信息后，返回将所述字符信息进行语义分类的步骤。

进一步的，所述将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中的步骤之后，还包括：

获取所述上报主体发送上报信息时的位置信息；

判断所述位置信息是否处于预设监控范围内；

若是，则将所述位置信息添加到所述事项信息池中。

进一步的，所述将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中的步骤之后，还包括：

获取所述上报主体发送上报信息时的时间信息；

判断所述时间信息是否处于预设监控时段内；

若是，则将所述时间信息添加到所述事项信息池中。

进一步的，所述将所述事项类型添加到所述上报信息内并同步显示的步骤之后，还包括：

获取所述上报信息在预设时间段内发送到后台系统的最终发送次数；

根据所述最终发送次数匹配对应的处理期限；

将所述处理期限添加到所述事项信息池内。

进一步的，所述获取所述上报信息在预设时间段内发送到后台系统的最终发送次数的步骤，具体包括：

判断所述预设时间段的开始节点是否与所述上报信息的上报时间点重合；

若是，则以所述上报时间点为终点向前获取预设时长的获取时段；

获取在所述获取时段内所述上报信息的发送次数，记为发送次数预测值；

根据所述发送次数预测值、所述预设时间段以及所述获取时段推算在所述预设时间段结束后的发送次数预测值的数值，并记为最终发送次数。

进一步的，所述根据所述发送次数预测值、所述预设时间段以及所述获取时段推算在所述预设时间段结束后的发送次数预测值的数值，并记为最终发送次数的步骤，具体包括：

获取所述获取次数预测值，并将所述获取次数预测值记为Y序列值；

将所述预设时间段记为X序列值；

根据所述X序列值以及所述Y序列值构造线性回归直线方程；

根据所述线性回归直线方程推算在所述预设时间段结束后的所述Y序列值的预算值，并将所述Y序列值的预算值记为所述最终发送次数。

本发明还提供了一种上报信息归类系统，包括：

获取单元，用于获取上报主体发送的上报信息

识别单元，用于判断所述上报信息是否为字符信息

分类单元，用于判断若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符

匹配单元，用于从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

添加单元，用于将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取上报主体发送的上报信息

判断所述上报信息是否为字符信息

若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符

从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

获取上报主体发送的上报信息

判断所述上报信息是否为字符信息

若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符

从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

上述的上报信息归类方法、系统、计算机设备及介质，通过对上报信息进行语义识别后拆分为副词字符以及主词字符，并根据拆分后的主词字符来识别上报信息对应的事项类型后，将事项类型添加到上报信息对应的事项信息池的方式实现了可将匹配成功的用于对上报信息进行识别的多个事项类型添加到事项信息池，当用户在需要对上报信息进行快速分类时可参考事项信息池内对应的事项类型，从而达到了对不同来源以及不同类型的上报信息进行准确的事项分类，解决了现有技术当中当值班者接收到大量不同类型以及不同渠道上传的上报信息时，往往很难对上报信息进行快速的识别分类的问题，提升了用户的工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为一实施例中上报信息归类方法的方法流程图；

图2为一实施例中上报信息归类系统的结构示意图；

图3为一实施例中计算机设备的结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1，本申请提供了一种上报信息归类方法，包括：

S1、获取上报主体发送的上报信息；

如上述步骤S1所述，后台系统获取其他上报主体发送的上报信息，可以理解的是，所述上报主体可为各个包含的下属部门或巡检人员，则后台系统实时刷新下属部门或巡检人员上传的上报信息，从而供后台系统包含的值班人员进行查看处理，此外，所述上报信息包括语音通话录音等语音信息以及短信、传真信息等字符信息；

此外，此外，所述后台系统一般为后台服务器，此外，所述后台系统可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDeliveryNetwork，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器，本发明对此不做限定。

S2、判断所述上报信息是否为字符信息；

如上述步骤S2所述，后台系统在获取到所述上报信息后，由于需要将上报信息尽可能直观的展现给后台系统包含的值班人员，因此后台系统需判断上报信息是否为字符信息，若是，则将该字符信息直接展示给值班人员查看。

S3、若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符；

如上述步骤S3所述，在后台系统判断上报信息确定为字符信息后，后台系统使用预设的ASR和NLP等语义识别技术对所述字符信息进行分类拆分，从而将所述字符信息拆分为副词字符AD以及主词字符NN，可以理解的是，副词字符AD为字符信息包含的副词，而所述字符信息内除去副词字符AD之外剩余的所有字符均为主词字符NN。

S4、从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

如上述步骤S4所述，后台系统获取预设事项类型库，可以理解的是，预设事项类型库中含有多个不同类别的事项类型，则后台系统使用主词字符通过关键词匹配的方式从预设事项类型库中匹配对应的事项类型；

S5、将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

如上述步骤S5所述，事项信息池与所述上报信息对应匹配，在初始状态下事项信息池为空白状态，而事项类型添加到事项信息池后，后台系统的监控人员可通过观察事项信息池中包含的事项类型来对上报信息的类型进行分类参考，从而达到将上报信息进行快速识别以及分类的功能；

可以理解的是，事项信息池与上报信息一一对应，但匹配的事项类型可以有多个，因此事项信息池内可包含有多个与上报信息对应的事项类型。

本实施例通过上述方法，通过对上报信息进行语义识别后拆分为副词字符以及主词字符，并根据拆分后的主词字符来识别上报信息对应的事项类型后，将事项类型添加到上报信息对应的事项信息池的方式实现了可将匹配成功的用于对上报信息进行识别的多个事项类型添加到事项信息池，当用户在需要对上报信息进行快速分类时可参考事项信息池内对应的事项类型，从而达到了对不同来源以及不同类型的上报信息进行准确的事项分类，解决了现有技术当中当值班者接收到大量不同类型以及不同渠道上传的上报信息时，往往很难对上报信息进行快速的识别分类的问题，提升了用户的工作效率。

一实施例中，所述步骤S1之后，还包括：

S11、判断所述上报信息是否为语音信息，若是，则将所述语音信息转化为字符信息后，返回将所述字符信息进行语义分类的步骤。

如上述步骤S11所述，后台系统判断上传的上报信息是否为语音信息，由于当上报信息为语音信息时，后台系统无法将语音信息直观的展示给值班人员进行识别分类，因此后台系统使用预设的语音识别引擎将语音信息识别转化为字符信息，从而方便班人员进行识别分类，而后台系统在将语音信息转换完成后返回将所述字符信息进行语义分类的步骤。

一实施例中，所述所述将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中的步骤之后，还包括：

S41、获取所述上报主体发送上报信息时的位置信息，判断所述位置信息是否处于预设监控范围内，若是，则将所述位置信息添加到所述事项信息池中。

如上述实施例所述，后台系统获取下属部门或巡检人员在上报该上报信息时的位置信息，判断该位置信息是否处于预设监控范围内，可以理解的是，预设监控范围内的具体区域可由用户自行设定，当位置信息超出预设监控范围所设定的区域时，后台系统判断该上报信息不受自身管辖，则忽略该上报信息，而当位置信息处于预设监控范围所设定的区域时，后台系统将位置信息以及事项信息添加到所述事项信息池中，后台系统的监控人员可通过观察事项信息池中包含的位置信息以及事项信息来对上报信息进行快速归类；

此外，后台系统还可通过识别主词字符是否为地名字符，若是，则判断该地名字符是否处于预设监控范围内，若是，则将所述位置信息添加到所述事项信息池中。

一实施例中，所述将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中的步骤之后，还包括：

S42、获取所述上报主体发送上报信息时的时间信息，判断所述时间信息是否处于预设监控时段内，若是，则将所述时间信息添加到所述事项信息池中。

如上述实施例所述，后台系统获取下属部门或巡检人员在上报该上报信息时的时间信息，判断该时间信息是否处于预设监控时段内，可以理解的是，预设监控时段内的具体时段可由用户自行设定，当时间信息超出预设监控时段时，后台系统判断该上报信息不受自身管辖，则忽略该上报信息，而当时间信息处于预设监控时段时，后台系统将时间信息以及事项类型添加到所述事项信息池中，后台系统的监控人员可通过观察事项信息池中包含的时间信息以及事项类型来对上报信息进行快速归类；

此外，后台系统还可通过识别主词字符是否为时间字符，若是，则判断该时间字符是否处于预设监控时段内，若是，则将所述时间信息添加到所述事项信息池中。

一实施例中，所述步骤S5之后，还包括：

S51、获取所述上报信息在预设时间段内后台系统发送的最终发送次数，根据所述最终发送次数匹配对应的处理期限，根据所述处理时限添加到所述事项信息池内。

如上述实施例所述，后台系统获取下属部门或巡检人员上报的上报信息在预设时间段内的最终发送次数，并根据该最终发送次数匹配对应的处理期限，可以理解的是，最终发送次数越多，可理解为事件频发，则对应的处理期限越短，反之当最终发送次数越少，可理解是事件较少，则对应的处理期限越长。

进一步的，所述获取所述上报信息在预设时间段内发送到后台系统的最终发送次数的步骤，具体包括：

S52、判断所述预设时间段的开始节点是否与所述上报信息的上报时间点重合，若是，则以所述上报时间点为终点向前获取预设时长的获取时段，获取在所述获取时段内所述上报信息的发送次数，记为发送次数预测值，根据所述发送次数预测值、所述预设时间段以及所述获取时段推算在所述预设时间段结束后的发送次数预测值的数值，并记为最终发送次数。

如上述实施例所述，可以理解的是，后台系统根据预设时间段结束后获取次数的预测值来匹配对应的处理时限，从而实现针对处理时限的预先匹配效果，则本实施例具体表现为：后台系统判断预设时间段的开始节点是否与上报信息的上报时间点重合，若是，则此时该预设时间段即为以上报时间点为原点的未来时间段，之后后台系统以上报时间点为终点向前获取预设时长的获取时段，可以理解的是，获取时段为历史时段，则后台系统获取在获取时段内上报信息的获取次数，记为获取次数预测值，则该获取次数预测值为一个历史数值，用于进行后续线性回归直线方程推算的样本参考，之后后台系统根据获取次数预测值、预设时间段以及获取时段推算在所述预测时间段结束后的所述获取次数预测值的数值，并记为最终发送次数。

一实施例中，所述根据所述发送次数预测值、所述预设时间段以及所述获取时段推算在所述预设时间段结束后的发送次数预测值的数值，并记为最终发送次数的步骤，具体包括：

S53、获取所述获取次数预测值，并将所述获取次数预测值记为Y序列值，将所述预设时间段记为X序列值，根据所述X序列值以及所述Y序列值构造线性回归直线方程，根据所述线性回归直线方程推算在所述预设时间段结束后的所述Y序列值的预算值，并将所述Y序列值的预算值记为所述最终发送次数。

如上述实施例所述，所述后台系统获取所述获取次数预测值，并将所述获取次数预测值记为Y序列值，之后所述后台系统获取所述预设时间段，并将所述预设时间段记为X序列值，之后所述后台系统根据所述X序列值以及所述Y序列值构造线性回归直线方程，根据所述线性回归直线方程推算在所述预设时间段结束后的所述Y序列值的预算值，将所述Y序列值的预算值记为所述最终发送次数；

举例说明，所述获取时段为第0min-10min(y≤10)，则所述预设时间段为(11min-20min)；

所述后台系统在所述获取时段结束后(即10min后)获取所述获取次数预测值，之后根据将所述获取次数预测值以及所述预设时间段(11min-20min)构造线性回归直线方程，从而得到直线拟合方程，之后使用所述直线拟合方程推算出在所述预设时间段(11min-20min)结束后所述Y序列值的预算值，并将所述Y序列值的预算值记为所述最终发送次数。

参考图2，本发明还提供了一种上报信息归类系统，包括：

获取单元1，用于获取上报主体发送的上报信息

识别单元2，用于判断所述上报信息是否为字符信息

分类单元3，用于判断若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符

匹配单元4，用于从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

添加单元5，用于将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

上述各单元为执行上述上报信息归类系统，在此不再一一介绍。

图3示出了一个实施例中计算机设备的内部结构图。该计算机设备具体可以是服务器，所述服务器包括但不限于高性能计算机和高性能计算机集群。如图3所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现所述员工状态判断方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行所述上报信息归类方法。

在一个实施例中，本发明提供的客户行为识别方法可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图3所示的计算机设备上运行。计算机设备的存储器中可存储组成邮件自动分类聚合装置的各个程序模板。比如：获取单元1、识别单元2、分类单元3、匹配单元4以及添加单元5

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

获取上报主体发送的上报信息，判断所述上报信息是否为字符信息，若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符，从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型，将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

综合上述实施例可知，本发明最大的有益效果在于，通过对上报信息进行语义识别后拆分为副词字符以及主词字符，并根据拆分后的主词字符来识别上报信息对应的事项类型后，将事项类型添加到上报信息对应的事项信息池的方式实现了可将匹配成功的用于对上报信息进行识别的多个事项类型添加到事项信息池，当用户在需要对上报信息进行快速分类时可参考事项信息池内对应的事项类型，从而达到了对不同来源以及不同类型的上报信息进行准确的事项分类，解决了现有技术当中当值班者接收到大量不同类型以及不同渠道上传的上报信息时，往往很难对上报信息进行快速的识别分类的问题，提升了用户的工作效率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本发明所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其他介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、以及双数据率等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种上报信息归类方法，其特征在于，包括：

获取上报主体发送的上报信息；

判断所述上报信息是否为字符信息；

若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符；

从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

2.如权利要求1所述的上报信息归类方法，其特征在于，所述获取上报主体发送的上报信息的步骤之后，还包括：

判断所述上报信息是否为语音信息；

若是，则将所述语音信息转化为字符信息后，返回将所述字符信息进行语义分类的步骤。

3.如权利要求1所述的上报信息归类方法，其特征在于，所述将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中的步骤之后，还包括：

获取所述上报主体发送上报信息时的位置信息；

判断所述位置信息是否处于预设监控范围内；

若是，则将所述位置信息添加到所述事项信息池中。

4.如权利要求1所述的上报信息归类方法，其特征在于，所述将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中的步骤之后，还包括：

获取所述上报主体发送上报信息时的时间信息；

判断所述时间信息是否处于预设监控时段内；

若是，则将所述时间信息添加到所述事项信息池中。

5.如权利要求1所述的上报信息归类方法，其特征在于，所述将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中的步骤之后，还包括：

获取所述上报信息在预设时间段内发送到后台系统的最终发送次数；

根据所述最终发送次数匹配对应的处理期限；

将所述处理期限添加到所述事项信息池内。

6.如权利要求5所述的上报信息归类方法，其特征在于，所述获取所述上报信息在预设时间段内发送到后台系统的最终发送次数的步骤，具体包括：

判断所述预设时间段的开始节点是否与所述上报信息的上报时间点重合；

若是，则以所述上报时间点为终点向前获取预设时长的获取时段；

获取在所述获取时段内所述上报信息的发送次数，记为发送次数预测值；

根据所述发送次数预测值、所述预设时间段以及所述获取时段推算在所述预设时间段结束后的发送次数预测值的数值，并记为最终发送次数。

7.如权利要求6所述的上报信息归类方法，其特征在于，所述根据所述发送次数预测值、所述预设时间段以及所述获取时段推算在所述预测时间段结束后的发送次数预测值的数值，并记为最终发送次数的步骤，具体包括：

获取所述获取次数预测值，并将所述获取次数预测值记为Y序列值；

将所述预设时间段记为X序列值；

根据所述X序列值以及所述Y序列值构造线性回归直线方程；

根据所述线性回归直线方程推算在所述预设时间段结束后的所述Y序列值的预算值，并将所述Y序列值的预算值记为所述最终发送次数。

8.一种上报信息归类系统，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取上报主体发送的上报信息

识别单元，用于判断所述上报信息是否为字符信息

分类单元，用于判断若是，则将所述字符信息进行语义分类，从而将所述字符信息拆分为副词字符以及主词字符；

匹配单元，用于从预设事项类型库中获取与所述主词字符匹配的事项类型；

添加单元，用于将所述事项类型添加到所述上报信息对应的事项信息池中，所述事项信息池用于对所述上报信息进行分类参考。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的上报信息归类方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的上报信息归类方法的步骤。

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