申请/专利权人：长三角信息智能创新研究院

申请日：2022-12-12

公开（公告）日：2024-02-20

公开（公告）号：CN116108169B

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06F16/36;G06F16/33;G06F40/295;G06Q10/0631;G06Q50/26;G06N3/045;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.20#授权;2023.05.30#实质审查的生效;2023.05.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于知识图谱的热线工单智能分派方法，属于工单派发领域。本发明采用自然语言处理技术对工单文本的事件描述进行事件提取，获取热线事件的触发词、事件角色内容，从而得到事件文本的关键信息，这些热线事件的关键信息作为构建知识图谱的基础信息，根据热线事件提取得到的“事件‑事件类型”、“事件‑触发词”、“事件‑事件角色”等信息，根据事件的关键信息设计多个问题，结合该关键信息实体在知识图谱中的信息并使用答案选择的方法来获取该事件的候选分派部门。本发明针对现有技术中热线工单人工分派准确性有所欠缺的情况，有助于提升热电工单分派准确性，更好的实现“接诉即办”。

主权项：1.一种基于知识图谱的热线工单智能分派方法，其特征在于：包括：S100、基于历史热线工单文本的事件提取；包含事件检测和事件角色识别，其中事件检测过程如下：S111、对事件文本进行句子分割，并使用jieba分词进行分词处理得到documenttokens和sentencetokens；S112、使用词嵌入方法对documenttokens进行编码，然后使用CNN网络和RNN网络分别提取热线事件文本的局部特征与全局特征，然后结合Attention机制，得到热线事件文本的表示向量V1；S113、对sentencetokens进行词嵌入处理，并使用AMR算法对每个句子生成AMR图，连接多个AMR图得到事件文本整体AMR图，使用GCN网络编码AMR图，得到热线事件文本的表示向量V2；S114、使用BERT预训练语言模型处理热线事件文本的每个句子，生成句子中所有词的词向量，然后使用SIF权重将词向量组成多个句向量，根据文本的内容层次分布，使用加权平均的方法将多个句向量组合成热线事件文本的表示向量V3；S115、采用门控机制融合三种类型的表示向量V1，V2，V3，得到对应的融合向量Vfuse，最后使用全连接网络对融合向量进行事件多标签分类和事件触发词识别，得到对应的多标签事件类型以及触发词集合；事件角色识别过程如下：S121、将对事件文本进行jieba分词处理得到分词结果，并使用词嵌入方式进行处理得到对应的编码结果；S122、使用BiLSTM+CRF模型对编码后的结果进行命名实体识别，识别出热线事件文本中所有的实体向量；S123、对于不同事件类型，首先根据embedding表找到其对应触发词的embedding向量，并使用BiLSTM网络进行编码，得到事件触发词表示向量Vt；S124、拼接事件类型对应的触发词表示向量Vt和实体向量，计算不同事件类型的事件角色；S200、基于事件关键信息的知识图谱构建；具体为基于历史热线工单分派结果，结合事件提取算法可以得到热线事件的相关信息，以多个事件信息实体作为节点可以得到多个事件节点三元组，具体包括“事件-处理部门-部门名”，“事件-处理-处理方式”，“事件-事件类型-事件类型名称”，“事件-触发词-触发词名称”，“事件-事件角色-角色内容”；知识图谱构建过程如下：S201、对事件信息实体采用实体对齐技术进行处理，发现潜在对齐实体，使用同一命名格式将其重命名；S202、对于实体对齐后的结果，融合相同的事件角色、事件处理方式，不同事件关系图通过事件角色、事件处理方式进行关联；S300、基于知识图谱问答的分派部门预测；过程如下：S301、对设计的问题进行分词处理，并采用BiLSTM网络对分词结果进行特征提取，得到对应的问题表示向量；S302、对知识图谱中包含问题中关键实体的多层邻域关系，使用TransR进行图嵌入处理，得到对应的嵌入向量；S303、将输入实体的多层邻域关系实体都视为候选答案，预测问题和关系实体的概率得分，选取概率得分最高的实体作为问题答案；S304、根据设计的多个通用型问题得到多个候选部门，设置特定阈值，选取概率得分超过给定阈值的实体作为答案候选集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长三角信息智能创新研究院 一种基于知识图谱的热线工单智能分派方法

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