WO2019196207A1 - 任务进度监控方法、可读存储介质、终端设备及装置 - Google Patents

任务进度监控方法、可读存储介质、终端设备及装置 Download PDF

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WO2019196207A1
WO2019196207A1 PCT/CN2018/093343 CN2018093343W WO2019196207A1 WO 2019196207 A1 WO2019196207 A1 WO 2019196207A1 CN 2018093343 W CN2018093343 W CN 2018093343W WO 2019196207 A1 WO2019196207 A1 WO 2019196207A1
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address
filtering
task
preset
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汪伟
肖京
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Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q10/10—Office automation; Time management
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    • H—ELECTRICITY
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    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L61/00—Network arrangements, protocols or services for addressing or naming
    • H04L61/45—Network directories; Name-to-address mapping
    • H04L61/4555—Directories for electronic mail or instant messaging

Definitions

  • the present application belongs to the field of computer technology, and in particular, to a task progress monitoring method, a computer readable storage medium, a terminal device and a device.
  • the embodiment of the present application provides a task progress monitoring method, a computer readable storage medium, a terminal device, and a device, to solve the problem that the prior art consumes a large amount of human resources during task progress monitoring, and the efficiency is extremely low. .
  • a first aspect of the embodiments of the present application provides a method for monitoring a task progress, which may include:
  • the time point is compared with a preset planned time point, and the completion of the specified task is determined according to the comparison result.
  • a second aspect of embodiments of the present application provides a computer readable storage medium storing computer readable instructions that, when executed by a processor, implement the task progress monitoring method described above step.
  • a third aspect of embodiments of the present application provides a task progress monitoring terminal device including a memory, a processor, and computer readable instructions stored in the memory and executable on the processor, the processor executing The computer readable instructions implement the steps of the task progress monitoring method described above.
  • a fourth aspect of the embodiments of the present application provides a task progress monitoring apparatus, which may include a module for implementing the steps of the task progress monitoring method.
  • the embodiment of the present application has the beneficial effects that: by automatically filtering and extracting the content of the email, the embodiment of the present application can obtain the progress of the task and the corresponding time point, thereby determining the completion of the task.
  • the whole process does not require manual intervention, which saves a lot of human resources and greatly improves the processing efficiency.
  • FIG. 1 is a flowchart of an embodiment of a task progress monitoring method according to an embodiment of the present application
  • FIG. 2 is a schematic flow chart of filtering an initial task mail set according to a filtered address list
  • FIG. 3 is a schematic flow chart of a preset process of filtering an address list
  • FIG. 4 is a structural diagram of an embodiment of a task progress monitoring apparatus according to an embodiment of the present application.
  • FIG. 5 is a schematic block diagram of a task progress monitoring terminal device according to an embodiment of the present application.
  • an embodiment of a task progress monitoring method in an embodiment of the present application may include:
  • Step S101 Search for a mail containing a preset task keyword in a preset mail database, and form each of the found mails into an initial task mail set.
  • the mail database may be a mail database stored in an enterprise or a mail database stored in the cloud.
  • the task keyword is a keyword corresponding to the specified task. If the specified task is code review, the task keyword may be set to “code review”, “code review”, “code review”, “Code”. One or more words in Review”, etc., if the specified task is management training, the task keywords can be set to "management training”, “management training”, “managemnt training”, “Managemnt Training” One or more words in etc.
  • searching in the mail database it can be searched only in the header of the mail, or it can be found only in the body of the mail. Preferably, it can also be searched together in the header of the mail and the body of the mail.
  • the found messages are combined to form a set, that is, the initial task mail collection.
  • Step S102 Filter the initial task mail set according to a preset filtering address list to obtain a preferred task mail set.
  • the filtered address list includes more than one sender address to be filtered.
  • step S102 may include the steps as shown in FIG. 2:
  • Step S1021 Select a sending address with the highest priority from the filtered address list as the current filtering address.
  • the mailing record is obtained in a preset first statistical time period, and the first statistical time period is divided into N sub-time segments, where N is an integer greater than 1, wherein the first statistical time period can be based on The actual situation is chosen for the duration of one week, one month or one quarter.
  • n is the child in the first statistical time period
  • coefficient, k ' is a predetermined increase coefficient
  • f m is the number of times the transmission frequency ratio m of the sender address.
  • determining a priority of each of the sending addresses in the filtering address list according to the ratio of the sending frequency wherein the priority is positively related to the sending frequency ratio, that is, if a sending address ratio of a sending address is The larger the priority, the higher the priority. Conversely, if the transmission frequency of a certain sender address is smaller, the priority is lower.
  • Step S1022 Filter out the mail with the sending address as the current filtering address from the initial task mail set.
  • Step S1023 deleting the current filtering address from the filtering address list.
  • Step S1024 determining whether the filtered address list is empty.
  • the process returns to step S1021 until the filtering address list is empty.
  • step S1025 is performed.
  • Step S1025 ending filtering of the initial task mail collection.
  • filtering address list is empty, all the sending addresses in the filtering address list have been filtered, and the filtering of the initial task mail collection is completed.
  • step S102 some default system mails and spam messages can be filtered out to avoid interference with the final result.
  • Step S103 Search for a sentence including a preset progress keyword in each mail of the preferred task mail set, and acquire a time point corresponding to the statement.
  • the progress keyword is a keyword corresponding to the progress of the specified task, and the progress keyword may be “summary”, “summary”, “complete”, “unfinished” or “started”, and the like. For example, if the following statement appears in a message: "The code review work was completed on March 11th”, the time point corresponding to the statement can be obtained: March 11.
  • Step S104 comparing the time point with a preset planned time point, and determining the completion status of the specified task according to the comparison result.
  • time point is earlier than or equal to the planned time point, it indicates that the completion status of the specified task is in accordance with an expectation, and if the time point is later than the planned time point, the completion of the specified task is indicated. The situation was not as expected and there was a delay.
  • the specified task may be further evaluated according to the content of the mail, specifically:
  • the number of occurrences of the positive emotional vocabulary preset in each sentence and the number of occurrences of the preset negative emotional vocabulary are respectively counted in each mail of the preferred task mail collection.
  • the positive emotional vocabulary may include, but is not limited to, “excellent”, “excellent”, “high quality”, “executive”, “responsive”, etc.
  • the negative emotional vocabulary may include but is not limited to: “Oops “, “drag,” “inefficient,” “weak execution,” “slow response,” and so on.
  • W is the number of mails of the preferred task mail set
  • w is the serial number of each mail of the preferred task mail set, and is arranged in order according to the sending time of the mail
  • ⁇ w is the wth
  • the mail weighting coefficient of the mail, and ⁇ w ⁇ w+1 that is, the longer the time, the larger the weighting coefficient of the mail
  • the U w is the total number of paragraphs of the mail with the serial number w
  • u is the serial number of the paragraph
  • 1 ⁇ u ⁇ U w , ⁇ w, u is the paragraph weighting coefficient of the uth paragraph of the wth mail, 1 ⁇ u' ⁇ U w , that is, the first and last paragraphs of the mail are more important than the other paragraphs
  • V w, u is the total number of statements in the uth paragraph of the wth mail
  • v is the statement in order of precedence
  • Commendatory w, u, v are in the vth statement of the uth paragraph of the wth mail.
  • the number of occurrences of the positive emotional vocabulary, Derogatory w, u, v is the number of occurrences of the negative emotional vocabulary in the vth sentence of the uth paragraph of the wth mail, and Grade is the evaluation score of the specified task .
  • the preset process of filtering the address list may include the steps shown in FIG. 3:
  • Step S301 Acquire a user feedback record in a preset second statistical time period.
  • the second statistical time period may be selected according to the actual situation, the duration of one week, one month or one quarter.
  • step S302 the sender address marked as system mail or spam in the user feedback record is determined as the candidate filter address.
  • the user can mark it on the local terminal.
  • the local terminal reports the unique identifier of the email to the server, for example, Message-ID, and the server according to the message.
  • the -ID determines the corresponding transmission address and determines the sender address as the candidate filter address.
  • the candidate filtering address is in constant update, and as time goes on, a new sending address is continuously added.
  • Step S303 respectively, counting, according to the user feedback record, the number of times each candidate filter address is marked as system mail or spam.
  • Step S304 calculating a contribution rate of each of the candidate filtering addresses.
  • the contribution rate of each of the candidate filtering addresses may be calculated according to the following formula:
  • l is the sequence number of each candidate filtering address
  • 1 ⁇ l ⁇ L L is the total number of candidate filtering addresses
  • StampNum l is the number of times the candidate filtering address with the serial number l is marked as system mail or spam.
  • ⁇ l is the contribution rate of the candidate filtering address with the sequence number l.
  • Step S305 selecting a preferred filtering address from the candidate filtering addresses.
  • the first p candidate filtering addresses having the largest StampNum l value satisfying the following conditions are determined as the preferred filtering addresses:
  • ⁇ threshold is a preset contribution rate threshold, which may be set to 60%, 70%, 80%, or other values according to actual conditions.
  • Step S306 adding the preferred filtering address to the filtering address list.
  • the filtered address list will serve as a benchmark for filtering the initial task mail collection, filtering out some default system emails and spam messages to avoid interference with the final result.
  • the progress of the task and the corresponding time point can be obtained, thereby determining the completion of the task, and the entire process does not require manual intervention, thereby saving a large amount of Human resources have greatly improved processing efficiency.
  • FIG. 4 is a structural diagram of an embodiment of a task progress monitoring apparatus provided by an embodiment of the present application.
  • a task progress monitoring apparatus may include:
  • the mail search module 401 is configured to search for a mail containing a preset task keyword in a preset mail database, and form each of the found mails into an initial task mail set, where the task keyword is a key corresponding to the specified task. word;
  • the mail filtering module 402 is configured to filter the initial task mail set according to a preset filtering address list to obtain a preferred task mail set, where the filtering address list includes more than one sending address to be filtered;
  • a time point obtaining module 403 configured to search for a sentence including a preset progress keyword in each mail of the preferred task mail set, and acquire a time point corresponding to the statement, where the progress keyword is Specify keywords corresponding to the progress of the task;
  • the task completion status determining module 404 is configured to compare the time point with a preset planned time point, and determine the completion status of the specified task according to the comparison result.
  • the mail filtering module may include:
  • a current filtering address selecting unit configured to select, from the filtering address list, a sending address with the highest priority as the current filtering address
  • a mail filtering unit configured to filter, from the initial task mail collection, an email whose sending address is the current filtering address
  • An address deletion unit configured to delete the current filtering address from the filtering address list
  • a list determining unit configured to determine whether the filtered address list is empty
  • the task progress monitoring apparatus may further include:
  • a mail sending record obtaining module configured to obtain a mail sending record in a preset first statistical time period
  • a time segment dividing module configured to divide the first statistical time period into N sub-time segments, where N is an integer greater than one;
  • a first statistic module configured to separately count, according to the mail sending record, the number of mails sent by each sending address in the filtering address list in each sub-time period;
  • the sending frequency ratio calculating module is configured to calculate a sending frequency ratio of each sending address in the filtering address list according to the following formula:
  • n is the child in the first statistical time period
  • coefficient, k ' is a predetermined increase coefficient
  • f m is the number of transmitted frequency ratio m of the sender address
  • a priority determining module configured to determine a priority of each of the sending address lists in the filtering address list according to the sending frequency ratio, wherein the priority is positively correlated with the sending frequency ratio.
  • the task progress monitoring apparatus may further include:
  • a user feedback record obtaining module configured to acquire a user feedback record in a preset second statistical time period
  • a candidate filtering address determining module configured to determine, as a candidate filtering address, a sending address marked as system mail or spam in the user feedback record;
  • a second statistic module configured to separately count, according to the user feedback record, the number of times each candidate filter address is marked as a system email or a spam email;
  • a contribution rate calculation module configured to calculate a contribution rate of each of the candidate filter addresses according to the following formula:
  • l is the sequence number of each candidate filtering address
  • 1 ⁇ l ⁇ L L is the total number of candidate filtering addresses
  • StampNum l is the number of times the candidate filtering address with the serial number l is marked as system mail or spam.
  • ⁇ l is the contribution rate of the candidate filtering address with the sequence number l;
  • the filtering address determining module is configured to determine the first p candidate filtering addresses having the largest StampNum l value satisfying the following conditions as the preferred filtering address:
  • ⁇ threshold is a preset contribution rate threshold
  • a list adding module is configured to add the preferred filtering address to the filtered address list.
  • the task progress monitoring apparatus may further include:
  • a third statistic module configured to separately count, in each mail of the preferred task mail set, the number of occurrences of the preset positive emotional vocabulary in each sentence and the number of occurrences of the preset negative emotional vocabulary;
  • An evaluation score calculation module configured to calculate an evaluation score of the specified task according to the following formula:
  • W is the number of mails of the preferred task mail set
  • w is the serial number of each mail of the preferred task mail set, and is arranged in order according to the sending time of the mail
  • ⁇ w is the wth
  • U w is the total number of paragraphs of the mail with the serial number w
  • u is the serial number of the paragraph, arranged in order of precedence, 1 ⁇ u ⁇ U w , ⁇ w, u
  • the weighting factor for the paragraph of the uth paragraph of the wth message, 1 ⁇ u' ⁇ U w , V w,u is the total number of statements in the uth paragraph of the wth mail
  • v is the sequence number of the statement in order
  • ⁇ w, u, v is the number of the wth mail
  • FIG. 5 is a schematic block diagram of a task progress monitoring terminal device provided by an embodiment of the present application.
  • the task progress monitoring terminal device 5 may include a processor 50, a memory 51, and computer readable instructions 52 stored in the memory 51 and operable on the processor 50, for example, performing the above-described task progress monitoring method Computer readable instructions.
  • the processor 50 executes the computer readable instructions 52, the steps in the foregoing various task progress monitoring method embodiments are implemented.
  • the functional units in the various embodiments of the present application may be stored in a computer readable storage medium if implemented in the form of a software functional unit and sold or used as a separate product. Based on such understanding, the technical solution of the present application, in essence or the contribution to the prior art, or all or part of the technical solution may be embodied in the form of a software product stored in a storage medium. A number of computer readable instructions are included to cause a computer device to perform all or part of the steps of the methods described in various embodiments of the present application.

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Abstract

本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种任务进度监控方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置。所述方法在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合；根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合，所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址；在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点；将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。整个处理过程无需人工介入，节省了大量的人力资源，极大地提升了处理效率。

Description

任务进度监控方法、可读存储介质、终端设备及装置
本申请要求于2018年4月9日提交中国专利局、申请号为201810309683.7、发明名称为“一种任务进度监控方法、计算机可读存储介质及终端设备”的中国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合在本申请中。
技术领域
本申请属于计算机技术领域，尤其涉及一种任务进度监控方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置。
背景技术
在企业内部的管理过程中，为了便于对下发给各部门的任务进行有效把控，一般需要设置专门的监控人员来对各项任务的进度进行监控，例如，该监控人员可以通过召开会议或者电话沟通的方式确定某项任务当前的进度情况，这样的任务进度监控方法消耗了大量的人力资源，效率极低。
技术问题
有鉴于此，本申请实施例提供了一种任务进度监控方法、计算机可读存储介质、终端设备及装置，以解决现有技术在进行任务进度监控时消耗大量的人力资源，效率极低的问题。
技术解决方案
本申请实施例的第一方面提供了一种任务进度监控方法，可以包括：
在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合，所述任务关键词为与指定任务对应的关键词；
根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合，所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址；
在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点，所述进度关键词为与所述指定任务的进度对应的关键词；
将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。
本申请实施例的第二方面提供了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可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现上述任务进度监控方法的步骤。
本申请实施例的第三方面提供了一种任务进度监控终端设备，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可读指令，所述处理器 执行所述计算机可读指令时实现上述任务进度监控方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种任务进度监控装置，可以包括用于实现上述任务进度监控方法的步骤的模块。
有益效果
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例通过自动地对邮件内容的过滤和抽取，即可得到任务的进度情况和对应的时间点，从而确定任务的完成情况，整个处理过程无需人工介入，节省了大量的人力资源，极大地提升了处理效率。
附图说明
图1为本申请实施例中一种任务进度监控方法的一个实施例流程图；
图2为根据过滤地址列表对初始任务邮件集合进行过滤的示意流程图；
图3为过滤地址列表的预设过程的示意流程图；
图4为本申请实施例中一种任务进度监控装置的一个实施例结构图；
图5为本申请实施例中一种任务进度监控终端设备的示意框图。
本发明的实施方式
请参阅图1，本申请实施例中一种任务进度监控方法的一个实施例可以包括：
步骤S101，在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合。
所述邮件数据库可以是企业内部存储的邮件数据库，也可以是通过云端存储的邮件数据库。
所述任务关键词为与指定任务对应的关键词，若所述指定任务为代码评审，则可以将所述任务关键词设置为“代码评审”、“代码Review”、“Code评审”、“Code Review”等等中的一个或多个词语，若所述指定任务为管理培训，则可以将所述任务关键词设置为“管理培训”、“管理Training”、“Managemnt培训”、“Managemnt Training”等等中的一个或多个词语。
在邮件数据库中进行查找时，可以采用只在邮件标题中查找的方式，也可以采用只在邮件正文中查找的方式，优选地，还可以采用在邮件标题和邮件正文中共同查找的方式。
查找完成之后，将查找到的各个邮件组合在一起，形成一个集合，也即所述初始任务邮件集合。
步骤S102，根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合。
所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址。
具体地，步骤S102可以包括如图2所示的步骤：
步骤S1021，从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址。
所述优先级的预设过程可以包括：
首先，获取在预设的第一统计时间段内的邮件发送记录，并将所述第一统计时间段划分为N个子时间段，N为大于1的整数，其中，第一统计时间段可以根据实际情况选取一周、一个月或者一个季度的时长。
然后，根据所述邮件发送记录分别统计所述过滤地址列表中的各个发件地址在各个子时间段内发送的邮件个数，并根据下式计算所述过滤地址列表中的各个发件地址的发送频次比例：
Figure PCTCN2018093343-appb-000001
其中，m为所述过滤地址列表中的发件地址的序号，1≤m≤M，M为所述过滤地址列表中的发件地址的总数，n为所述第一统计时间段内的子时间段按照时间先后顺序依次排列的序号，1≤n≤N，SendNum m,n为序号为m的发件地址在序号为n的子时间段内发送的邮件个数，k为预设的基准系数，k′为预设的增量系数，f m为序号为m的发件地址的发送频次比例。
最后，根据所述发送频次比例确定所述过滤地址列表中的各个发件地址的优先级，其中，所述优先级与所述发送频次比例正相关，即若某个发件地址的发送频次比例越大，则其优先级也越高，反之，若某个发件地址的发送频次比例越小，则其优先级也越低。
步骤S1022，从所述初始任务邮件集合中过滤掉发件地址为所述当前过滤地址的邮件。
步骤S1023，将所述当前过滤地址从所述过滤地址列表中删除。
步骤S1024，判断所述过滤地址列表是否为空。
若所述过滤地址列表不为空，说明尚未完成对所述初始任务邮件集合的过滤，则返回执行步骤S1021，直至所述过滤地址列表为空为止。
若所述过滤地址列表为空，则执行步骤S1025。
步骤S1025，结束对所述初始任务邮件集合的过滤。
若所述过滤地址列表为空，则说明所述过滤地址列表中的所有发件地址均已进行 了过滤，对所述初始任务邮件集合的过滤已完成。
通过步骤S102，可以将一些默认的系统邮件以及垃圾邮件过滤掉，避免其对最后结果的干扰。
步骤S103，在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点。
所述进度关键词为与所述指定任务的进度对应的关键词，所述进度关键词可以为“小结”、“总结”、“完成”、“未完成”或“启动”等。例如，在某一邮件中出现如下语句：“代码评审工作已于3月11日完成”，则可获取与该语句对应的时间点为：3月11日。
步骤S104，将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。
若所述时间点早于或等于所述计划时间点，则说明所述指定任务的完成情况是符合预期的，若所述时间点晚于所述计划时间点，则说明所述指定任务的完成情况是不符合预期的，出现了延误。
优选地，还可以进一步地根据邮件内容对所述指定任务进行评价，具体地：
首先，在所述优选任务邮件集合的各个邮件中分别统计各个语句中预设的正面情感词汇出现的次数和预设的负面情感词汇出现的次数。
所述正面情感词汇可以包括但不限于：“优秀”、“杰出”、“高质量”、“执行力强”、“反应迅速”等等，所述负面情感词汇可以包括但不限于：“糟糕”、“拖沓”、“低效”、“执行力弱”、“反应慢”等等。
然后，根据下式计算所述指定任务的评价分数：
Figure PCTCN2018093343-appb-000002
其中，W为所述优选任务邮件集合的邮件个数，w为所述优选任务邮件集合的各个邮件的序号，按照邮件的发送时间顺序依次排列，1≤w≤W，λ w为第w个邮件的邮件加权系数，且λ w<λ w+1，即时间越靠后的邮件其加权系数越大，U w为序号为w的邮件的段落总数，u为段落的序号，按照前后顺序依次排列，1≤u≤U w，γ w,u为第w个邮件的第u个段落的段落加权系数，
Figure PCTCN2018093343-appb-000003
1<u′<U w，即邮件的第一段和最后一段的重要性要大于其它段落，V w,u为第w个邮件的第u个段落的语句总数，v为语句按照前后顺序依次排列的序号，ξ w,u,v为第w个邮件的第u个段落的第v个语句的语句加权系数，
Figure PCTCN2018093343-appb-000004
1<v′<V w,u，即段落的第一句和最后一句的重要性要大于其它语句，Commendatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述正面 情感词汇出现的次数，Derogatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述负面情感词汇出现的次数，Grade为所述指定任务的评价分数。
进一步地，所述过滤地址列表的预设过程可以包括如图3所示的步骤：
步骤S301，获取在预设的第二统计时间段内的用户反馈记录。
所述第二统计时间段可以根据实际情况选取一周、一个月或者一个季度的时长。
步骤S302，将所述用户反馈记录中被标记为系统邮件或者垃圾邮件的发件地址确定为候选过滤地址。
用户在接收到系统邮件或者垃圾邮件后，可以在本地终端上对其进行标记，本地终端在接收到用户的标记动作后，向服务器上报该邮件的唯一标识，例如Message-ID，服务器根据该Message-ID确定与之对应的发送地址，并将该发件地址确定为候选过滤地址。
需要注意的是，所述候选过滤地址是处在不断的更新中的，随着时间的推移，不断会有新的发件地址被添加进去。
步骤S303，根据所述用户反馈记录分别统计各个所述候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数。
步骤S304，计算各个所述候选过滤地址的贡献率。
具体地，可以根据下式计算各个所述候选过滤地址的贡献率：
Figure PCTCN2018093343-appb-000005
其中，l为各个所述候选过滤地址的序号，1≤l≤L，L为所述候选过滤地址的总数，StampNum l为序号为l的候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数，η l为序号为l的候选过滤地址的贡献率。
步骤S305，从所述候选过滤地址中选取优选过滤地址。
具体地，将满足下列条件的StampNum l数值最大的前p个候选过滤地址确定为优选过滤地址：
Figure PCTCN2018093343-appb-000006
且
Figure PCTCN2018093343-appb-000007
其中，p为大于1的整数，η threshold为预设的贡献率阈值，可以根据实际情况将其设置为60％、70％、80％或者其它取值。
步骤S306，将所述优选过滤地址添加入所述过滤地址列表中。
所述过滤地址列表将作为对所述初始任务邮件集合进行过滤的基准，将一些默认的系统邮件以及垃圾邮件过滤掉，避免其对最后结果的干扰。
综上所述，本申请实施例通过自动地对邮件内容的过滤和抽取，即可得到任务的进度情况和对应的时间点，从而确定任务的完成情况，整个处理过程无需人工介入，节省了大量的人力资源，极大地提升了处理效率。
对应于上文实施例所述的一种任务进度监控方法，图4示出了本申请实施例提供的一种任务进度监控装置的一个实施例结构图。
本实施例中，一种任务进度监控装置可以包括：
邮件查找模块401，用于在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合，所述任务关键词为与指定任务对应的关键词；
邮件过滤模块402，用于根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合，所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址；
时间点获取模块403，用于在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点，所述进度关键词为与所述指定任务的进度对应的关键词；
任务完成情况确定模块404，用于将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。
进一步地，所述邮件过滤模块可以包括：
当前过滤地址选取单元，用于从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址；
邮件过滤单元，用于从所述初始任务邮件集合中过滤掉发件地址为所述当前过滤地址的邮件；
地址删除单元，用于将所述当前过滤地址从所述过滤地址列表中删除；
列表判断单元，用于判断所述过滤地址列表是否为空；
结束过滤单元，用于若所述过滤地址列表为空，则结束对所述初始任务邮件集合的过滤。
进一步地，所述任务进度监控装置还可以包括：
邮件发送记录获取模块，用于获取在预设的第一统计时间段内的邮件发送记录；
时间段划分模块，用于将所述第一统计时间段划分为N个子时间段，N为大于1的整数；
第一统计模块，用于根据所述邮件发送记录分别统计所述过滤地址列表中的各个发件地址在各个子时间段内发送的邮件个数；
发送频次比例计算模块，用于根据下式计算所述过滤地址列表中的各个发件地址的发送频次比例：
Figure PCTCN2018093343-appb-000008
其中，m为所述过滤地址列表中的发件地址的序号，1≤m≤M，M为所述过滤地址列表中的发件地址的总数，n为所述第一统计时间段内的子时间段按照时间先后顺序依次排列的序号，1≤n≤N，SendNum m,n为序号为m的发件地址在序号为n的子时间段内发送的邮件个数，k为预设的基准系数，k′为预设的增量系数，f m为序号为m的发件地址的发送频次比例；
优先级确定模块，用于根据所述发送频次比例确定所述过滤地址列表中的各个发件地址的优先级，其中，所述优先级与所述发送频次比例正相关。
进一步地，所述任务进度监控装置还可以包括：
用户反馈记录获取模块，用于获取在预设的第二统计时间段内的用户反馈记录；
候选过滤地址确定模块，用于将所述用户反馈记录中被标记为系统邮件或者垃圾邮件的发件地址确定为候选过滤地址；
第二统计模块，用于根据所述用户反馈记录分别统计各个所述候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数；
贡献率计算模块，用于根据下式计算各个所述候选过滤地址的贡献率：
Figure PCTCN2018093343-appb-000009
其中，l为各个所述候选过滤地址的序号，1≤l≤L，L为所述候选过滤地址的总数，StampNum l为序号为l的候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数，η l为序号为l的候选过滤地址的贡献率；
优选过滤地址确定模块，用于将满足下列条件的StampNum l数值最大的前p个候选过滤地址确定为优选过滤地址：
Figure PCTCN2018093343-appb-000010
且
Figure PCTCN2018093343-appb-000011
其中，p为大于1的整数，η threshold为预设的贡献率阈值；
列表添加模块，用于将所述优选过滤地址添加入所述过滤地址列表中。
进一步地，所述任务进度监控装置还可以包括：
第三统计模块，用于在所述优选任务邮件集合的各个邮件中分别统计各个语句中 预设的正面情感词汇出现的次数和预设的负面情感词汇出现的次数；
评价分数计算模块，用于根据下式计算所述指定任务的评价分数：
Figure PCTCN2018093343-appb-000012
其中，W为所述优选任务邮件集合的邮件个数，w为所述优选任务邮件集合的各个邮件的序号，按照邮件的发送时间顺序依次排列，1≤w≤W，λ w为第w个邮件的邮件加权系数，且λ w<λ w+1，U w为序号为w的邮件的段落总数，u为段落的序号，按照前后顺序依次排列，1≤u≤U w，γ w,u为第w个邮件的第u个段落的段落加权系数，
Figure PCTCN2018093343-appb-000013
1<u′<U w，V w,u为第w个邮件的第u个段落的语句总数，v为语句按照前后顺序依次排列的序号，ξ w,u,v为第w个邮件的第u个段落的第v个语句的语句加权系数，
Figure PCTCN2018093343-appb-000014
1<v′<V w,u，Commendatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述正面情感词汇出现的次数，Derogatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述负面情感词汇出现的次数，Grade为所述指定任务的评价分数。
图5示出了本申请实施例提供的一种任务进度监控终端设备的示意框图。所述任务进度监控终端设备5可包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机可读指令52，例如执行上述的任务进度监控方法的计算机可读指令。所述处理器50执行所述计算机可读指令52时实现上述各个任务进度监控方法实施例中的步骤。
在本申请各个实施例中的各功能单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干计算机可读指令用以使得一台计算机设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。

Claims (20)

  1. 一种任务进度监控方法，其特征在于，包括：
    在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合，所述任务关键词为与指定任务对应的关键词；
    根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合，所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址；
    在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点，所述进度关键词为与所述指定任务的进度对应的关键词；
    将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。
  2. 根据权利要求1所述的任务进度监控方法，其特征在于，所述根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤包括：
    从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址；
    从所述初始任务邮件集合中过滤掉发件地址为所述当前过滤地址的邮件；
    将所述当前过滤地址从所述过滤地址列表中删除，然后判断所述过滤地址列表是否为空；
    若所述过滤地址列表不为空，则返回执行所述从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址的步骤，直至所述过滤地址列表为空为止；
    若所述过滤地址列表为空，则结束对所述初始任务邮件集合的过滤。
  3. 根据权利要求2所述的任务进度监控方法，其特征在于，所述优先级的预设过程包括：
    获取在预设的第一统计时间段内的邮件发送记录；
    将所述第一统计时间段划分为N个子时间段，N为大于1的整数；
    根据所述邮件发送记录分别统计所述过滤地址列表中的各个发件地址在各个子时间段内发送的邮件个数；
    根据下式计算所述过滤地址列表中的各个发件地址的发送频次比例：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100001
    其中，m为所述过滤地址列表中的发件地址的序号，1≤m≤M，M为所述过滤地址列表中的发件地址的总数，n为所述第一统计时间段内的子时间段按照时间先后顺序 依次排列的序号，1≤n≤N，SendNum m,n为序号为m的发件地址在序号为n的子时间段内发送的邮件个数，k为预设的基准系数，k′为预设的增量系数，f m为序号为m的发件地址的发送频次比例；
    根据所述发送频次比例确定所述过滤地址列表中的各个发件地址的优先级，其中，所述优先级与所述发送频次比例正相关。
  4. 根据权利要求1所述的任务进度监控方法，其特征在于，所述过滤地址列表的预设过程包括：
    获取在预设的第二统计时间段内的用户反馈记录；
    将所述用户反馈记录中被标记为系统邮件或者垃圾邮件的发件地址确定为候选过滤地址；
    根据所述用户反馈记录分别统计各个所述候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数；
    根据下式计算各个所述候选过滤地址的贡献率：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100002
    其中，l为各个所述候选过滤地址的序号，1≤l≤L，L为所述候选过滤地址的总数，StampNum l为序号为l的候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数，η l为序号为l的候选过滤地址的贡献率；
    将满足下列条件的StampNum l数值最大的前p个候选过滤地址确定为优选过滤地址：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100003
    且
    Figure PCTCN2018093343-appb-100004
    其中，p为大于1的整数，η threshold为预设的贡献率阈值；
    将所述优选过滤地址添加入所述过滤地址列表中。
  5. 根据权利要求1至4中任一项所述的任务进度监控方法，其特征在于，还包括：
    在所述优选任务邮件集合的各个邮件中分别统计各个语句中预设的正面情感词汇出现的次数和预设的负面情感词汇出现的次数；
    根据下式计算所述指定任务的评价分数：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100005
    其中，W为所述优选任务邮件集合的邮件个数，w为所述优选任务邮件集合的各个邮件的序号，按照邮件的发送时间顺序依次排列，1≤w≤W，λ w为第w个邮件的邮件加权系数，且λ w<λ w+1，U w为序号为w的邮件的段落总数，u为段落的序号，按照前后顺序依次排列，1≤u≤U w，γ w,u为第w个邮件的第u个段落的段落加权系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100006
    1<u′<U w，V w,u为第w个邮件的第u个段落的语句总数，v为语句按照前后顺序依次排列的序号，ξ w,u,v为第w个邮件的第u个段落的第v个语句的语句加权系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100007
    1<v′<V w,u，Commendatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述正面情感词汇出现的次数，Derogatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述负面情感词汇出现的次数，Grade为所述指定任务的评价分数。
  6. 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可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如下步骤：
    在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合，所述任务关键词为与指定任务对应的关键词；
    根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合，所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址；
    在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点，所述进度关键词为与所述指定任务的进度对应的关键词；
    将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。
  7. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤包括：
    从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址；
    从所述初始任务邮件集合中过滤掉发件地址为所述当前过滤地址的邮件；
    将所述当前过滤地址从所述过滤地址列表中删除，然后判断所述过滤地址列表是否为空；
    若所述过滤地址列表不为空，则返回执行所述从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址的步骤，直至所述过滤地址列表为空为止；
    若所述过滤地址列表为空，则结束对所述初始任务邮件集合的过滤。
  8. 根据权利要求7所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述优先级的预设过程包括：
    获取在预设的第一统计时间段内的邮件发送记录；
    将所述第一统计时间段划分为N个子时间段，N为大于1的整数；
    根据所述邮件发送记录分别统计所述过滤地址列表中的各个发件地址在各个子时间段内发送的邮件个数；
    根据下式计算所述过滤地址列表中的各个发件地址的发送频次比例：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100008
    其中，m为所述过滤地址列表中的发件地址的序号，1≤m≤M，M为所述过滤地址列表中的发件地址的总数，n为所述第一统计时间段内的子时间段按照时间先后顺序依次排列的序号，1≤n≤N，SendNum m,n为序号为m的发件地址在序号为n的子时间段内发送的邮件个数，k为预设的基准系数，k′为预设的增量系数，f m为序号为m的发件地址的发送频次比例；
    根据所述发送频次比例确定所述过滤地址列表中的各个发件地址的优先级，其中，所述优先级与所述发送频次比例正相关。
  9. 根据权利要求6所述的计算机可读存储介质，其特征在于，所述过滤地址列表的预设过程包括：
    获取在预设的第二统计时间段内的用户反馈记录；
    将所述用户反馈记录中被标记为系统邮件或者垃圾邮件的发件地址确定为候选过滤地址；
    根据所述用户反馈记录分别统计各个所述候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数；
    根据下式计算各个所述候选过滤地址的贡献率：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100009
    其中，l为各个所述候选过滤地址的序号，1≤l≤L，L为所述候选过滤地址的总数，StampNum l为序号为l的候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数，η l为序号为l的候选过滤地址的贡献率；
    将满足下列条件的StampNum l数值最大的前p个候选过滤地址确定为优选过滤地址：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100010
    且
    Figure PCTCN2018093343-appb-100011
    其中，p为大于1的整数，η threshold为预设的贡献率阈值；
    将所述优选过滤地址添加入所述过滤地址列表中。
  10. 根据权利要求6至9中任一项所述的计算机可读存储介质，其特征在于，还包括：
    在所述优选任务邮件集合的各个邮件中分别统计各个语句中预设的正面情感词汇出现的次数和预设的负面情感词汇出现的次数；
    根据下式计算所述指定任务的评价分数：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100012
    其中，W为所述优选任务邮件集合的邮件个数，w为所述优选任务邮件集合的各个邮件的序号，按照邮件的发送时间顺序依次排列，1≤w≤W，λ w为第w个邮件的邮件加权系数，且λ w<λ w+1，U w为序号为w的邮件的段落总数，u为段落的序号，按照前后顺序依次排列，1≤u≤U w，γ w,u为第w个邮件的第u个段落的段落加权系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100013
    1<u′<U w，V w,u为第w个邮件的第u个段落的语句总数，v为语句按照前后顺序依次排列的序号，ξ w,u,v为第w个邮件的第u个段落的第v个语句的语句加权系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100014
    1<v′<V w,u，Commendatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述正面情感词汇出现的次数，Derogatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述负面情感词汇出现的次数，Grade为所述指定任务的评价分数。
  11. 一种任务进度监控终端设备，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可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如下步骤：
    在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合，所述任务关键词为与指定任务对应的关键词；
    根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合，所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址；
    在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点，所述进度关键词为与所述指定任务的进度对应的关键词；
    将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。
  12. 根据权利要求11所述的任务进度监控终端设备，其特征在于，所述根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤包括：
    从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址；
    从所述初始任务邮件集合中过滤掉发件地址为所述当前过滤地址的邮件；
    将所述当前过滤地址从所述过滤地址列表中删除，然后判断所述过滤地址列表是否为空；
    若所述过滤地址列表不为空，则返回执行所述从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件地址作为当前过滤地址的步骤，直至所述过滤地址列表为空为止；
    若所述过滤地址列表为空，则结束对所述初始任务邮件集合的过滤。
  13. 根据权利要求12所述的任务进度监控终端设备，其特征在于，所述优先级的预设过程包括：
    获取在预设的第一统计时间段内的邮件发送记录；
    将所述第一统计时间段划分为N个子时间段，N为大于1的整数；
    根据所述邮件发送记录分别统计所述过滤地址列表中的各个发件地址在各个子时间段内发送的邮件个数；
    根据下式计算所述过滤地址列表中的各个发件地址的发送频次比例：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100015
    其中，m为所述过滤地址列表中的发件地址的序号，1≤m≤M，M为所述过滤地 址列表中的发件地址的总数，n为所述第一统计时间段内的子时间段按照时间先后顺序依次排列的序号，1≤n≤N，SendNum m,n为序号为m的发件地址在序号为n的子时间段内发送的邮件个数，k为预设的基准系数，k′为预设的增量系数，f m为序号为m的发件地址的发送频次比例；
    根据所述发送频次比例确定所述过滤地址列表中的各个发件地址的优先级，其中，所述优先级与所述发送频次比例正相关。
  14. 根据权利要求11所述的任务进度监控终端设备，其特征在于，所述过滤地址列表的预设过程包括：
    获取在预设的第二统计时间段内的用户反馈记录；
    将所述用户反馈记录中被标记为系统邮件或者垃圾邮件的发件地址确定为候选过滤地址；
    根据所述用户反馈记录分别统计各个所述候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数；
    根据下式计算各个所述候选过滤地址的贡献率：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100016
    其中，l为各个所述候选过滤地址的序号，1≤l≤L，L为所述候选过滤地址的总数，StampNum l为序号为l的候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数，η l为序号为l的候选过滤地址的贡献率；
    将满足下列条件的StampNum l数值最大的前p个候选过滤地址确定为优选过滤地址：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100017
    且
    Figure PCTCN2018093343-appb-100018
    其中，p为大于1的整数，η threshold为预设的贡献率阈值；
    将所述优选过滤地址添加入所述过滤地址列表中。
  15. 根据权利要求11至14中任一项所述的任务进度监控终端设备，其特征在于，还包括：
    在所述优选任务邮件集合的各个邮件中分别统计各个语句中预设的正面情感词汇 出现的次数和预设的负面情感词汇出现的次数；
    根据下式计算所述指定任务的评价分数：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100019
    其中，W为所述优选任务邮件集合的邮件个数，w为所述优选任务邮件集合的各个邮件的序号，按照邮件的发送时间顺序依次排列，1≤w≤W，λ w为第w个邮件的邮件加权系数，且λ w<λ w+1，U w为序号为w的邮件的段落总数，u为段落的序号，按照前后顺序依次排列，1≤u≤U w，γ w,u为第w个邮件的第u个段落的段落加权系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100020
    1<u′<U w，V w,u为第w个邮件的第u个段落的语句总数，v为语句按照前后顺序依次排列的序号，ξ w,u,v为第w个邮件的第u个段落的第v个语句的语句加权系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100021
    1<v′<V w,u，Commendatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述正面情感词汇出现的次数，Derogatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述负面情感词汇出现的次数，Grade为所述指定任务的评价分数。
  16. 一种任务进度监控装置，其特征在于，包括：
    邮件查找模块用于在预设的邮件数据库中查找包含预设的任务关键词的邮件，并将查找到的各个邮件组成初始任务邮件集合，所述任务关键词为与指定任务对应的关键词；
    邮件过滤模块，用于根据预设的过滤地址列表对所述初始任务邮件集合进行过滤，得到优选任务邮件集合，所述过滤地址列表包括一个以上的需过滤的发件地址；
    时间点获取模块，用于在所述优选任务邮件集合的各个邮件中查找包含预设的进度关键词的语句，并获取与所述语句对应的时间点，所述进度关键词为与所述指定任务的进度对应的关键词；
    任务完成情况确定模块，用于将所述时间点与预设的计划时间点进行比较，并根据比较结果确定所述指定任务的完成情况。
  17. 根据权利要求16所述的任务进度监控装置，其特征在于，所述邮件过滤模块包括：
    当前过滤地址选取单元，用于从所述过滤地址列表中选取优先级最高的一个发件 地址作为当前过滤地址；
    邮件过滤单元，用于从所述初始任务邮件集合中过滤掉发件地址为所述当前过滤地址的邮件；
    地址删除单元，用于将所述当前过滤地址从所述过滤地址列表中删除；
    列表判断单元，用于判断所述过滤地址列表是否为空；
    结束过滤单元，用于若所述过滤地址列表为空，则结束对所述初始任务邮件集合的过滤。
  18. 根据权利要求17所述的任务进度监控装置，其特征在于，所述任务进度监控装置还包括：
    邮件发送记录获取模块，用于获取在预设的第一统计时间段内的邮件发送记录；
    时间段划分模块，用于将所述第一统计时间段划分为N个子时间段，N为大于1的整数；
    第一统计模块，用于根据所述邮件发送记录分别统计所述过滤地址列表中的各个发件地址在各个子时间段内发送的邮件个数；
    发送频次比例计算模块，用于根据下式计算所述过滤地址列表中的各个发件地址的发送频次比例：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100022
    其中，m为所述过滤地址列表中的发件地址的序号，1≤m≤M，M为所述过滤地址列表中的发件地址的总数，n为所述第一统计时间段内的子时间段按照时间先后顺序依次排列的序号，1≤n≤N，SendNum m,n为序号为m的发件地址在序号为n的子时间段内发送的邮件个数，k为预设的基准系数，k′为预设的增量系数，f m为序号为m的发件地址的发送频次比例；
    优先级确定模块，用于根据所述发送频次比例确定所述过滤地址列表中的各个发件地址的优先级，其中，所述优先级与所述发送频次比例正相关。
  19. 根据权利要求16所述的任务进度监控装置，其特征在于，所述任务进度监控装置还包括：
    用户反馈记录获取模块，用于获取在预设的第二统计时间段内的用户反馈记录；
    候选过滤地址确定模块，用于将所述用户反馈记录中被标记为系统邮件或者垃圾邮件的发件地址确定为候选过滤地址；
    第二统计模块，用于根据所述用户反馈记录分别统计各个所述候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数；
    贡献率计算模块，用于根据下式计算各个所述候选过滤地址的贡献率：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100023
    其中，l为各个所述候选过滤地址的序号，1≤l≤L，L为所述候选过滤地址的总数，StampNum l为序号为l的候选过滤地址被标记为系统邮件或者垃圾邮件的次数，η l为序号为l的候选过滤地址的贡献率；
    优选过滤地址确定模块，用于将满足下列条件的StampNum l数值最大的前p个候选过滤地址确定为优选过滤地址：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100024
    且
    Figure PCTCN2018093343-appb-100025
    其中，p为大于1的整数，η threshold为预设的贡献率阈值；
    列表添加模块，用于将所述优选过滤地址添加入所述过滤地址列表中。
  20. 根据权利要求16至19中任一项所述的任务进度监控装置，其特征在于，还包括：
    第三统计模块，用于在所述优选任务邮件集合的各个邮件中分别统计各个语句中预设的正面情感词汇出现的次数和预设的负面情感词汇出现的次数；
    评价分数计算模块，用于根据下式计算所述指定任务的评价分数：
    Figure PCTCN2018093343-appb-100026
    其中，W为所述优选任务邮件集合的邮件个数，w为所述优选任务邮件集合的各个邮件的序号，按照邮件的发送时间顺序依次排列，1≤w≤W，λ w为第w个邮件的邮件加权系数，且λ w<λ w+1，U w为序号为w的邮件的段落总数，u为段落的序号，按照前后顺序依次排列，1≤u≤U w，γ w,u为第w个邮件的第u个段落的段落加权系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100027
    1<u′<U w，V w,u为第w个邮件的第u个段落的语句总数，v为语句按照前后顺序依次排列的序号，ξ w,u,v为第w个邮件的第u个段落的第v个语句的语句加权 系数，
    Figure PCTCN2018093343-appb-100028
    1<v′<V w,u，Commendatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述正面情感词汇出现的次数，Derogatory w,u,v为在第w个邮件的第u个段落的第v个语句中所述负面情感词汇出现的次数，Grade为所述指定任务的评价分数。
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